Transférer le titre original 'Protocole de Contexte de Modèle (MCP) : Le Prochain Catalyseur de l'IA Crypto'

Si vous êtes comme moi, vous vous demandez probablement "Qu'est-ce que MC ?!" ... et pourquoi tant de gens en parlent ?

Il y a peu de littérature à ce sujet, et à juste titre ; il n'a été mis au monde que il y a quatre mois. J'ai donc décidé de faire des recherches et de consolider mes résultats ici.

En résumé : C'est un déverrouillage majeur pour la cryptographie et l'IA open source. Vous devez donc y prêter attention ; cela pourrait catalyser la prochaine étape dans les produits de cryptographie agentic.

Contenus

1. Introduction
2. Qu'est-ce que le Protocole de Contexte de Modèle ?
3. Comment fonctionne le MCP pour les agents d'IA
4. L'avenir agentic: pourquoi MCP est important
5. Autres initiatives similaires à MC-P
6. Différenciateurs clés des intégrations IA traditionnelles
7. Conclusion

1) Introduction

À mesure que les agents d'IA évoluent pour devenir plus autonomes et intégrés dans des applications du monde réel, le Protocole de Contexte de Modèle (« MCP ») est apparu comme un élément révolutionnaire dans la manière dont ces agents interagissent avec les données externes et les outils.

Lancé par Anthropic fin 2024, MCP se positionne comme un cadre standardisé pour autonomiser les agents d'IA, permettant une communication transparente avec diverses sources de données.

Mais depuis @anthropicaiDepuis l'introduction de cette norme de communication, de plus en plus de solutions d'IA l'ont adoptée comme étant la norme.

En termes simples, il s'agit de : "Comment l'IA communique avec les logiciels" en temps réel

Avec l'avenir agentic à l'horizon, où les systèmes d'IA agissent de manière indépendante pour résoudre des tâches complexes, MCP pourrait-il être la clé pour débloquer la prochaine vague d'innovation en matière d'IA ?

Peut-être la prochaine étape en termes d'action des prix Crypto x AI ?

Des chatbots aux systèmes autonomes alimentant les industries, les agents d'IA sont de plus en plus censés prendre des décisions en temps réel, en s'appuyant sur des données en direct provenant de diverses sources.

Cependant, un obstacle majeur persiste : le manque d'une manière normalisée pour que les modèles d'IA puissent se connecter à des systèmes externes tels que des bases de données, des dépôts de fichiers ou des outils commerciaux.

Voici où MC s'intègre.

Entrez dans le Modèle de Contexte Protocole (MCP) - une norme ouverte conçue pour combler cet écart en permettant aux agents d'IA d'accéder dynamiquement et d'interagir avec des sources de données externes.

Il permet aux grands modèles de langage (LLM) d'agir efficacement en tant qu'agents, avec la capacité de déployer des contrats intelligents ou d'effectuer des activités DeFi. C'est un déverrouillage assez énorme!

Si vous avez utilisé ChatGPT en tant que crypto natif, vous êtes probablement conscient que c'est terrible pour des informations spécifiques ou des analyses cryptographiques opportunes - je serais surpris s'il pouvait même me dire le prix spot actuel de certaines des 100 meilleures cryptomonnaies !

Les MCP offrent la possibilité d'améliorer la DeFi alimentée par l'IA, telle que :

1. "Trouvez le meilleur APY pour USDC et allouez 1 000 $", ou;
2. Rebalancement des portefeuilles en fonction de la volatilité du marché.

Cela signale un mouvement plus large vers un avenir agentique où les systèmes d'IA fonctionnent avec plus d'indépendance et d'utilité.

Quelque chose qui différencie les systèmes d'IA traditionnels de la nature sans permission des rails cryptographiques.

2) Qu'est-ce que le protocole de contexte de modèle?

Le Protocole de Contexte du Modèle ("MCP"), introduit par Anthropic fin 2024, est une norme open source conçue pour connecter les assistants IA

En particulier, des agents IA alimentés par de grands modèles de langage (LLM) - vers des systèmes externes où résident ces données en temps réel intéressantes.

Pensez-y comme un adaptateur universel qui permet aux agents d'IA d'accéder (de manière sécurisée et normalisée):

• Répertoires de contenu
• Outils professionnels
• Environnements de développement, et plus encore!

Pourquoi devriez-vous vous soucier ?

Contrairement aux intégrations d'IA traditionnelles, qui reposent souvent sur des solutions fragmentées et personnalisées, le MC fournit un cadre unifié pour la communication bidirectionnelle.

Cela signifie que les agents d'IA peuvent non seulement extraire des données de sources externes, mais aussi envoyer des mises à jour ou des actions vers ces systèmes, permettant un comportement plus dynamique et autonome.

Vous pourriez avoir un agent mettant à jour les systèmes d'entreprise ou gérant vos affaires personnelles de manière totalement autonome !

La mission d'Anthropic avec MCP est de simplifier l'intégration de l'IA, facilitant ainsi aux développeurs la construction de flux de travail agentic où les systèmes d'IA peuvent fonctionner de manière indépendante et contextuelle.

3) Comment fonctionne MCP pour les agents d'IA

MCP agit comme une couche d'intégration qui permet aux agents d'IA de se connecter à la demande avec des services externes. Voici un aperçu de son fonctionnement :

a) Accès dynamique aux données :

Au lieu de se fier uniquement aux données pré-entraînées, les agents d'IA utilisant MCP peuvent accéder à des données en temps réel ou spécifiques au contexte à partir de sources telles que des bases de données relationnelles, des systèmes de fichiers ou des dépôts de code.

Ces prix exotiques de crypto pourraient être consultés en temps réel! Même @0rxbtjoue avec un MCP pour notre Purple Frog préféré, alias SkyNet, alias @aixbt_agent:

b) Communication bidirectionnelle :

MCP permet des interactions bidirectionnelles, ce qui signifie que les agents d'IA peuvent à la fois récupérer des données et prendre des mesures, comme mettre à jour une base de données ou déclencher un flux de travail, en fonction de leur analyse.

c) Cadre normalisé:

En fournissant un protocole universel, MCP élimine le besoin d'intégrations sur mesure, réduisant la complexité pour les développeurs et assurant la cohérence entre les applications.

Peut-être que c'est la solution pour tous les différentes blockchains et la gamme de langages de programmation! Peut-être que les agents deviendront la couche d'agrégation?!

4) L'avenir Agentic: Pourquoi MCP Est Important

Les agents d'IA ne sont plus simplement des systèmes réactifs ; ils deviennent des entités proactives, orientées vers des objectifs, capables de prendre des décisions de manière autonome.

Cependant, pour que les agents d'IA soient réellement utiles, ils doivent se libérer des limitations de leurs données d'entraînement et interagir de manière fluide avec le monde réel.

C'est là que MC entre en jeu.

Un excellent exemple de MCP en action provient de la propre documentation d'Anthropic :

Imaginez un agent d'IA chargé de gérer un pipeline de développement logiciel.

En utilisant MCP, l'agent peut:

• Tirez le code le plus récent d'un dépôt
• Analysez-le pour les bogues et
• puis renvoyer un rapport à l'outil de gestion de projet de l'équipe, le tout en temps réel.

Ci-dessous (h/t @alexalbert__ ) nous pouvons voir Claude d'Anthropic se connecter directement à GitHub, créer un nouveau dépôt et faire une PR en utilisant son intégration MCP :

MCP permet aux agents d'IA de s'adapter aux contextes changeants en accédant aux données en direct, ce qui les rend plus réactifs et intelligents.

Ci-dessous, il démontre son intégration et sa communication avec GitHub, les API Web, Slack, les e-mails et bien plus encore.

MCP fournit une solution à @davidsacksdéclaration sur ce à quoi pourrait ressembler l'agent "The Winning":

Mais peut-être que c'est l'infrastructure connectant les agents au monde réel qui est la formule gagnante!

Avec un protocole standardisé, les développeurs peuvent construire des flux de travail agencés plus rapidement, sans réinventer la roue pour chaque nouvelle intégration.

Le futur agentic concerne tous les systèmes d'IA qui peuvent agir de manière indépendante pour atteindre des objectifs complexes, que ce soit :

• Automatisation des processus commerciaux,
• Gestion des chaînes d'approvisionnement, ou
• Même en aidant à la recherche scientifique.

MCP est une étape cruciale vers la concrétisation de cette vision en fournissant l'infrastructure nécessaire aux agents d'IA pour interagir avec le monde de manière significative.

5) Autres initiatives similaires à MC

Anthropic n'est pas le seul acteur à reconnaître la nécessité de protocoles d'intégration AI standardisés.

Plusieurs grands protocoles et entreprises ont récemment lancé ou adopté des cadres similaires à MCP pour soutenir l'avenir agentic :

i) Perplexité MCP:

ii) OpenAI Agents SDK MCP:

Très récemment (hier en fait), OpenAI a publié son propre plugin MCP dans son SDK Agents :

iii) Intégration MCP Stripe :

... et de nombreux autres serveurs MC sont en cours de développement pour rendre la communication IA plus fluide :

Les PDG, séparés d'Anthropic, reconnaissent son importance dans l'avancement de l'avenir de l'agent AI :

Ces initiatives mettent en évidence une tendance croissante : la reconnaissance que l'IA agentic nécessite des solutions normalisées et évolutives pour l'intégration des données.

Alors que MCP reste un leader en raison de sa nature open-source et de sa large applicabilité, l'implication de grands acteurs comme xAI, Google et Meta souligne l'importance de cet espace.

6) Différenciateurs clés des intégrations IA traditionnelles

Pourquoi MCP (et ses homologues) se démarque-t-il par rapport aux intégrations d'IA traditionnelles ?

Les intégrations traditionnelles impliquent souvent des API personnalisées ou middleware, ce qui conduit à des solutions fragmentées difficiles à mettre à l'échelle.

MCP offre une norme universelle, réduisant la complexité et garantissant la cohérence. Ce diagramme de comparaison le cloue en une seule image :

Collaboration open source : La nature open source de MCP favorise la collaboration à travers l'industrie, ce qui contraste avec les approches cloisonnées des entreprises d'IA centralisées.

IL S'AGIT D'UNE PROPOSITION DE VALEUR MAJEURE POUR LA CRYPTO.

Voici une comparaison rapide :

Voici quelques exemples de haut niveau de la façon dont cela peut être utilisé en crypto :

Nous commençons à voir une poussée avec (1) avec des solutions DeFAI par exemple @danielesesta ‘s @heyanonai @LimitusIntelou @gizatechxyz, et les analyses on-chain sont également abordées avec des outils personnalisés comme @aixbt_agent

Attendez-vous à beaucoup plus à venir alors que MCP est de plus en plus intégré à travers les écosystèmes cryptographiques et d'IA plus larges!

7) Conclusion

MCP représente une étape cruciale vers un avenir de l'IA agentic, où les systèmes autonomes peuvent interagir de manière transparente avec le monde qui les entoure.

En fournissant un cadre standardisé pour connecter les agents d’IA à des sources de données externes, MCP résout un goulot d’étranglement critique dans le développement de l’IA, permettant des solutions plus intelligentes, adaptables et évolutives.

L'adoption par l'industrie dans son ensemble de protocoles similaires à MCP indique une poussée collective vers cette vision agentic.

Cependant, des défis subsistent.

Le succès de MCP et de ses homologues dépendra de l'adoption généralisée, de l'interopérabilité entre les protocoles et de la capacité à suivre le rythme du paysage AI en évolution rapide.

Alors que nous avançons vers un avenir où les agents d'IA jouent un rôle de plus en plus central dans nos vies, des cadres comme MCP seront les ponts qui relient l'IA aux applications réelles.

Que le MC devienne la norme de facto ou simplement un catalyseur pour une innovation ultérieure, il a déjà suscité une conversation cruciale sur l'infrastructure nécessaire pour les produits d'IA agentic et de crypto agentic.

Avertissement :

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