# AI技術のブレークスルー:MCPが人工知能を強化人工知能技術の発展は、人間の労働力を解放し、作業効率の下限を向上させています。しかし、現在の大規模言語モデルには限界があり、有効な提案を行うには複数回の対話が必要であり、ユーザーはこれらの提案を自ら実行する必要があります。これは、AIを活用して私たちの仕事を助けるという真のビジョンとはまだ一定のギャップがあります。もしAIと対話することで、実際にコンピュータを利用してメール返信、報告書作成などのタスクを行い、さらには自動取引を実現できるなら、これは生産力の解放という目標に一歩近づくことになります。この技術が現在AI分野で注目されているMCPです。! [MCP:Crypto+AIの次の引火点? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489)## MCPの定義と役割MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルが「話す」ことはできても「行動する」ことができないという問題を解決するために設計された標準化されたプロトコルです。これは、Anthropic社によって2024年11月に発表されました。MCPのコアコンポーネントには次のものが含まれます：- モデル：様々な大規模言語モデルを指します- コンテキスト：モデルに与えられる追加の資料または外部ツール- プロトコル：汎用的で標準化された規範またはインターフェースMCPの目標は、統一された規範を通じて、AIが対話を行うだけでなく、外部ツールを直接操作してさまざまなタスクを完了できるようにすることです。従来の大規模言語モデルである ChatGPT、Grok などは、テキストの入出力しか行えません。AI に実際の操作を行わせるには、ファイルの読み込み、メールの送信、データベースの照会など、通常はユーザーが AI の提案に基づいて手動で操作し、その結果を AI にフィードバックする必要があります。このように繰り返します。MCPの出現により、AIはローカルファイルを直接読み込み、リモートデータベースに接続し、特定のネットワークサービスを操作することができるようになりました。これは、AIがもはやテキスト出力に限られず、人間が行う多くの繰り返しまたはプロセス作業を代替できることを意味します。## MCPの運作メカニズムMCPの運用は以下のいくつかの重要なコンポーネントを含みます：1. MCPホスト（管理者）：全体MCPの運営を管理し、調整する役割を担います。例えば、Claude Desktopはホストの一種で、AIがローカルデータやツールにアクセスするのを支援します。2. MCP クライアント（ユーザー端）：ユーザーの要求を受け取り、AI モデルと通信します。一般的な例には、MCP を統合したチャットインターフェースや統合開発環境（Goose、Cursor、Claude Chatbot など）が含まれます。3. MCPサーバー（サーバー）：注釈付きのAPIの集合と見なすことができ、AIが利用可能な機能を提供します。例えば、データベースの読み取り、メールの送信、ファイルの管理、外部サービスの呼び出しなどです。MCPを使用すると、AIは人間の言語を理解するだけでなく、特定の文字を直接動作指示に変換して自動化操作を実行できます。例えば、AIは販売レポートを整理したり、顧客へのメールを送信したり、指示を通じてBlenderで3Dモデリングを直接行うことができます。## MCPの重要性1. AIと外部ツールの架け橋を作る MCPは、大型言語モデルのデータ更新の遅延という制限を克服しました。これにより、AIはリアルタイムで最新の情報を取得し処理することができ、AIアプリケーションの実用性と正確性が大幅に向上しました。2. 標準化と汎用性MCPはAIと外部ツールのインタラクションに統一基準を提供し、ハードウェア分野におけるUSB-Cインターフェースの役割に似ています。この標準化により、重複開発が避けられ、効率と互換性が向上します。3. 事後対応から事前対応への移行従来のAIツールは質問に答えるだけでしたが、MCPはAIが実際の状況に基づいて自ら指示を実行し、フィードバック結果に応じて次の行動を調整できるようにします。これにより、AIの実用性が大幅に向上しました。4. セキュリティと管理 MCPは、権限やAPIキー管理などの方法でデータアクセスを制御し、機密情報の漏洩を防ぎつつ、AI操作の安全性を確保します。## MCP と AI エージェントの比較AIエージェントは、特定のタスクを自動化して処理するAIシステムであり、単に人と対話するだけでなく、文脈に応じて積極的に行動を起こし、ツールやAPIを呼び出して一連のステップを完了することができます。MCP と AI エージェントの主な違い：- MCPはプロトコルであり、AIエージェントは概念または実行方法です。- MCPはAIモデルと外部ツールとの通信に関する一般的な標準を確立することに焦点を当てています。- AIエージェントはAIの能動的な行動とツールの実行能力を強調します。MCPはAIエージェントの効率的な運用を助け、統一されたツールインターフェース標準を提供し、開発とメンテナンスのプロセスを簡素化します。## コイン界の MCP 概念プロジェクト1. ベースMCP Base 公式に開発されたフレームワークで、AI アプリケーションが Base ブロックチェーンとインタラクションすることを可能にします。ユーザーは自然言語の対話を通じて契約のデプロイや Morpho を使用した借入などの操作を完了できます。2. フロック 中央集権化されていない AI トレーニングプラットフォームで、Web3 エージェントモデルを提供し、AI 主導のブロックチェーンタスクをローカルで実行できるようにして、ユーザーにより多くのコントロールを提供します。3. リラオスLYRA MCP-OS は、AI エージェントが Solana ブロックチェーンと直接インタラクションし、暗号通貨取引などの操作を実行できるマルチ AI エージェントオペレーティングシステムです。このプロジェクトは、MCP-OS を使用して暗号通貨投資のための AI 駆動型の分散型自律組織を構築する方法を探求しています。## AIストーリーテリングの未来MCPはAIと外部ツールの相互作用に標準化されたルールを提供していますが、Web 3分野での成功事例は依然として限られています。これは以下の理由による可能性があります：1. 技術統合はまだ成熟していない：Web 3 エコシステム内の各チェーンと DApp の差異が大きく、それらを統一して MCP Server にパッケージ化するには大量の開発リソースが必要です。2. セキュリティと規制リスク：AI に直接契約を操作し、資金取引を処理させるには、十分な秘密鍵管理と権限管理メカニズムが必要です。3. ユーザーの習慣と体験：ほとんどのユーザーはAIによるウォレット管理や投資判断にまだ疑念を抱いており、ブロックチェーン操作の敷居が高い。4. 市場の感情の変動：以前、AIエージェントが仮想通貨界で巻き起こした熱潮は冷却を迎えており、投資家の純粋なコンセプトプロジェクトへの熱意は減退しています。MCPはスーパー強化版のAIエージェントと見なされるが、市場はすでに暗号AIブームを経験しており、投資家やユーザーは実際の応用価値により重視している。今後、MCPとブロックチェーンの結合には依然として潜在能力があるが、技術的なハードルと市場圧力の二重の課題を克服する必要がある。より成熟したセキュリティメカニズムを統合し、より直感的なユーザー体験を構築し、真に価値のある革新的なアプリケーションを発掘することで、「Web 3 + MCP」が過熱した話題を超え、新たな主流のストーリーになる可能性がある。
MCP技術の突破：AIはもはや話すことだけでなく、実際に操作することもできる
AI技術のブレークスルー:MCPが人工知能を強化
人工知能技術の発展は、人間の労働力を解放し、作業効率の下限を向上させています。しかし、現在の大規模言語モデルには限界があり、有効な提案を行うには複数回の対話が必要であり、ユーザーはこれらの提案を自ら実行する必要があります。これは、AIを活用して私たちの仕事を助けるという真のビジョンとはまだ一定のギャップがあります。
もしAIと対話することで、実際にコンピュータを利用してメール返信、報告書作成などのタスクを行い、さらには自動取引を実現できるなら、これは生産力の解放という目標に一歩近づくことになります。この技術が現在AI分野で注目されているMCPです。
! MCP:Crypto+AIの次の引火点?
MCPの定義と役割
MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルが「話す」ことはできても「行動する」ことができないという問題を解決するために設計された標準化されたプロトコルです。これは、Anthropic社によって2024年11月に発表されました。
MCPのコアコンポーネントには次のものが含まれます：
MCPの目標は、統一された規範を通じて、AIが対話を行うだけでなく、外部ツールを直接操作してさまざまなタスクを完了できるようにすることです。
従来の大規模言語モデルである ChatGPT、Grok などは、テキストの入出力しか行えません。AI に実際の操作を行わせるには、ファイルの読み込み、メールの送信、データベースの照会など、通常はユーザーが AI の提案に基づいて手動で操作し、その結果を AI にフィードバックする必要があります。このように繰り返します。
MCPの出現により、AIはローカルファイルを直接読み込み、リモートデータベースに接続し、特定のネットワークサービスを操作することができるようになりました。これは、AIがもはやテキスト出力に限られず、人間が行う多くの繰り返しまたはプロセス作業を代替できることを意味します。
MCPの運作メカニズム
MCPの運用は以下のいくつかの重要なコンポーネントを含みます：
MCPホスト（管理者）：全体MCPの運営を管理し、調整する役割を担います。例えば、Claude Desktopはホストの一種で、AIがローカルデータやツールにアクセスするのを支援します。
MCP クライアント（ユーザー端）：ユーザーの要求を受け取り、AI モデルと通信します。一般的な例には、MCP を統合したチャットインターフェースや統合開発環境（Goose、Cursor、Claude Chatbot など）が含まれます。
MCPサーバー（サーバー）：注釈付きのAPIの集合と見なすことができ、AIが利用可能な機能を提供します。例えば、データベースの読み取り、メールの送信、ファイルの管理、外部サービスの呼び出しなどです。
MCPを使用すると、AIは人間の言語を理解するだけでなく、特定の文字を直接動作指示に変換して自動化操作を実行できます。例えば、AIは販売レポートを整理したり、顧客へのメールを送信したり、指示を通じてBlenderで3Dモデリングを直接行うことができます。
MCPの重要性
AIと外部ツールの架け橋を作る
MCPは、大型言語モデルのデータ更新の遅延という制限を克服しました。これにより、AIはリアルタイムで最新の情報を取得し処理することができ、AIアプリケーションの実用性と正確性が大幅に向上しました。
標準化と汎用性
MCPはAIと外部ツールのインタラクションに統一基準を提供し、ハードウェア分野におけるUSB-Cインターフェースの役割に似ています。この標準化により、重複開発が避けられ、効率と互換性が向上します。
従来のAIツールは質問に答えるだけでしたが、MCPはAIが実際の状況に基づいて自ら指示を実行し、フィードバック結果に応じて次の行動を調整できるようにします。これにより、AIの実用性が大幅に向上しました。
セキュリティと管理
MCPは、権限やAPIキー管理などの方法でデータアクセスを制御し、機密情報の漏洩を防ぎつつ、AI操作の安全性を確保します。
MCP と AI エージェントの比較
AIエージェントは、特定のタスクを自動化して処理するAIシステムであり、単に人と対話するだけでなく、文脈に応じて積極的に行動を起こし、ツールやAPIを呼び出して一連のステップを完了することができます。
MCP と AI エージェントの主な違い：
MCPはAIエージェントの効率的な運用を助け、統一されたツールインターフェース標準を提供し、開発とメンテナンスのプロセスを簡素化します。
コイン界の MCP 概念プロジェクト
ベースMCP
Base 公式に開発されたフレームワークで、AI アプリケーションが Base ブロックチェーンとインタラクションすることを可能にします。ユーザーは自然言語の対話を通じて契約のデプロイや Morpho を使用した借入などの操作を完了できます。
フロック
中央集権化されていない AI トレーニングプラットフォームで、Web3 エージェントモデルを提供し、AI 主導のブロックチェーンタスクをローカルで実行できるようにして、ユーザーにより多くのコントロールを提供します。
リラオス
LYRA MCP-OS は、AI エージェントが Solana ブロックチェーンと直接インタラクションし、暗号通貨取引などの操作を実行できるマルチ AI エージェントオペレーティングシステムです。このプロジェクトは、MCP-OS を使用して暗号通貨投資のための AI 駆動型の分散型自律組織を構築する方法を探求しています。
AIストーリーテリングの未来
MCPはAIと外部ツールの相互作用に標準化されたルールを提供していますが、Web 3分野での成功事例は依然として限られています。これは以下の理由による可能性があります：
技術統合はまだ成熟していない：Web 3 エコシステム内の各チェーンと DApp の差異が大きく、それらを統一して MCP Server にパッケージ化するには大量の開発リソースが必要です。
セキュリティと規制リスク：AI に直接契約を操作し、資金取引を処理させるには、十分な秘密鍵管理と権限管理メカニズムが必要です。
ユーザーの習慣と体験：ほとんどのユーザーはAIによるウォレット管理や投資判断にまだ疑念を抱いており、ブロックチェーン操作の敷居が高い。
市場の感情の変動：以前、AIエージェントが仮想通貨界で巻き起こした熱潮は冷却を迎えており、投資家の純粋なコンセプトプロジェクトへの熱意は減退しています。
MCPはスーパー強化版のAIエージェントと見なされるが、市場はすでに暗号AIブームを経験しており、投資家やユーザーは実際の応用価値により重視している。今後、MCPとブロックチェーンの結合には依然として潜在能力があるが、技術的なハードルと市場圧力の二重の課題を克服する必要がある。より成熟したセキュリティメカニズムを統合し、より直感的なユーザー体験を構築し、真に価値のある革新的なアプリケーションを発掘することで、「Web 3 + MCP」が過熱した話題を超え、新たな主流のストーリーになる可能性がある。