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MCP：AIの分散型革命がエーテルのような完璧さに出会う

2025/03/20 19:55

従う

「AI進化史におけるUSB-Cの瞬間」、2024 11月、AnthropicがリリースしたMCPプロトコルがシリコンバレーに激震を巻き起こしている。AI USB-C」と形容されるこのオープンスタンダードは、ビッグモデルと物理世界の接続を再構築するだけでなく、AI独占のジレンマを打破し、デジタル文明の生産関係を再構築するための暗号を隠し持っている。我々がまだGPT-5のパラメーターの規模について議論しているとき、MCPはAGIへの道を静かに切り開いたのである。

ブルース：最近、モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）に取り組んでいます。これは、私が何年も考えてきた3つの問題を解決できる可能性があるからです。

科学者でない人が、どのようにすれば、このような問題を解決できるのでしょうか？strong>科学者でも天才でもない、普通の人たちがAI業界に関わり、収入を得るにはどうすればいいのか？
AIとイーサリアムのウィンウィンの組み合わせとは？
どうすればAI d/accを実現できるのか？独占、中央集権的な大企業による検閲、AGIによる人類の破壊を避けるには？

01 MCPとは何か？

MCPはオープンスタンダードのフレームワークで、LLMと外部のデータソースやツールとの統合を簡素化します。LLMをWindowsオペレーティングシステムに例えるなら、Cursorのようなアプリケーションはキーボードとハードウェアであり、MCPは外部データやツールを柔軟に接続し、ユーザーが読み込んで使用できるようにするUSBインターフェイスです。

MCPは、LLMを拡張する3つの機能を提供します:

リソース（知識拡張）。
ツール（関数の実行、外部システムの呼び出し）
プロンプト（あらかじめ書かれたプロンプトのテンプレート）

MCPは誰でも開発、ホストすることができ、サーバーとして提供され、いつでもオフラインにしたり中止したりすることができます。

02 なぜMCPが必要なのか

現在、LLMはできるだけ多くのデータを使って、多数のオペレーションを実行し、多数のパラメーターを生成しています。対話が適切な知識を出力するように、可能な限り多くのデータに対して演算を行い、大量のパラメータを生成して知識をモデルに組み込む。

大量のデータと計算には多くの時間とハードウェアが必要で、学習に使われる知識は古いことが多い。
多数のパラメーターを持つモデルは、ローカル・デバイス上で展開して使用することは困難ですが、現実には、ユーザーのほとんどのシナリオでは、要件を完了するためにすべての情報が必要になるとは限りません。
クローラーを使用して外部情報を読み取り、適時性を達成するために計算を実行するモデルもありますが、クローラーの制限と外部データの品質により、これはより誤解を招くコンテンツを生成する可能性があります。
AIがクリエイターにとってうまく機能しなかったため、多くのサイトやコンテンツがAI対策を行うようになり、多くのスパムが発生し、LLMの質は徐々に低下していくでしょう。
LLMは、一部の操作を実装するためにGitHubのインターフェイスを正確に呼び出したり、古い可能性のあるドキュメントに基づいてコードを生成したりするなど、外部の機能や操作のあらゆる側面に拡張することは困難ですが、正確に実行できることを保証する方法はありません。

03 fat LLMとthin LLM + MCPのアーキテクチャ進化

LLMの現在のアーキテクチャとthin LLM + MCPの進化を見てみましょう。「

ユーザーが情報を入力した後、入力は分解され、Perception & Reasoning層を通して推論され、その後、結果生成のために巨大なパラメータが呼び出されます。

MCPに基づき、LLMは言語解析そのものに焦点を当て、知識や能力を取り除き、薄いLLMに変えるかもしれません：

薄いLLMアーキテクチャの下では、Perception & Reasoningレイヤーは、人間の物理的環境に関するあらゆる情報をトークンに解析する方法に焦点を当てます。Perception&Reasoningレイヤーは、音声、声のトーン、匂い、画像、テキスト、重力、温度などを含むがこれらに限定されない、人間の物理的環境に関するあらゆる情報をどのようにトークンに解析するかに焦点を当て、MCPコーディネータを通じて何百ものMCPサーバをオーケストレーションして調整し、タスクを完了させる。薄型LLMのトレーニングのコストとスピードは劇的に向上し、デバイスを配備するための要件は非常に低くなります。

04 MCPはどのように3つの大きな問題を解決するのか

一般人はどのように関わることができるのか？AI産業？

ユニークな才能を持つ人なら誰でも、LLMにサービスを提供する独自のMCPサーバーを作ることができます。たとえば、野鳥愛好家が、長年にわたる野鳥の記録をMCPを通じて公開することができます。誰かがLLMを使って鳥関連の情報を検索すると、現在のバードノートMCPサービスが呼び出されます。作成者は収益の一部を得る。

これはクリエイターにとってより正確で自動化された経済サイクルであり、より標準化されたサービス内容、呼び出し回数とトークンの出力に関する正確な統計があります。LLMプロバイダーは複数のバードノーツMCPサーバーを同時に呼び出すこともでき、ユーザーはそれらを選択して評価し、誰の品質がより優れているかを判断し、より高いマッチングウェイトを得ることができます。

AIとイーサリアムのWin-Winの組み合わせ

a.我々はOpenMCPを構築することができます。MCPサーバーはホスティングして安定したサービスを提供する必要があり、ユーザーはLLMプロバイダーに支払い、LLMプロバイダーは呼び出されたMCPサーバーに実際のインセンティブをネットワーク上で分配することで、ネットワーク全体の持続可能性と安定性を維持し、MCPクリエイターが高品質なコンテンツを作成・提供し続けるように刺激します。この一連のネットワークでは、インセンティブを自動化、透明化、信頼性、検閲耐性を持たせるために、スマートコントラクトを使用する必要がある。署名、許可検証、運用中のプライバシー保護はすべて、Etherwallet、ZKなどのテクノロジーを使って実装できる。

b.AAウォレット呼び出しサービスなど、イーサリアムのオンチェーン操作に関連するMCPサーバーを開発する。ここでユーザーは、関連する秘密鍵や権限をLLMに公開することなく、言語経由でLLM内部でのウォレット決済をサポートできるようになる。

b.AAウォレット呼び出しサービスなど、イーサリアムのオンチェーン操作に関連するMCPサーバーを開発する。align: left;">c.イーサリアムのスマートコントラクト開発とコード生成をさらに簡素化するためのさまざまな開発者ツールもあります。

AIの分散化

a.MCPサーバーは、誰もがMCPを作成・ホストできるように、AIの知識と能力を分散化します。サーバーは、OpenMCPのようなプラットフォームに登録された誰もが作成し、ホストすることができます。もしLLMプロバイダーがMCPサーバーに不公平なインセンティブを与えれば、クリエイターはその会社をブロックすることを支持するでしょうし、質の高い結果を得られないユーザーは、より公平な競争のために他のLLMプロバイダーに乗り換えるでしょう。

b.クリエイターは、プライバシーと著作権を保護するために、MCPサーバーにきめ細かな許可制御を実装できます。

c.人間の言語にはトラバーサルの上限があり、進化が遅いため、薄いLLMの能力格差は徐々に解消されるでしょう。 LLMプロバイダーは、高品質のMCPサーバーに照準を合わせ、資金を投入する必要があります。LLMプロバイダーは、錬金術のためにより多くのグラフィックカードを再利用するのではなく、高品質のMCPサーバーに目標と資金を向ける必要があります。

d.AGIの能力は分散化され、LLMは言語処理とユーザーインタラクションとしてのみ使用され、特定の能力はMCPサーバーに分散されます。 MCPサーバーがオフになれば、基本的な言語会話のみが可能になるため、AGIは人間を脅かすことはないでしょう。

05 総評

LLMalign: left;">LLM＋MCPサーバーのアーキテクチャーの進化は、本質的にAIの能力を分散させ、AGIが人類を滅ぼすリスクを低減します。
LLMは、MCPサーバーへの呼び出しと入出力の数をトークン・レベルでカウントし、自動化できるような方法で使用され、AIクリエイターのための経済システム構築の基礎を築きます。
優れた経済システムは、クリエイターが高品質なMCPサーバーの作成に積極的に貢献するよう促すことができ、ひいては人類全体の発展を促し、ポジティブなフライホイールを実現します。クリエイターはもはやAIに抵抗しなくなり、AIはより多くの雇用と収益を提供し、OpenAIのような独占的な営利企業の利益を適切に分配するようになるでしょう。
この経済システムは、その特性とクリエイターのニーズと相まって、イーサリアムベースの実装に理想的に適しています。

06 今後の展望：プレイブックの進化における次のステップ

この経済システムは、イーサリアムベースの実装に最適です。
MCPまたはMCPのようなプロトコルが普及し、いくつかの大企業が標準を定義するために競争を始めるでしょう。
MCPベースのLLMが登場し、MCPネットワークにアクセスするためのMCPコーディネータとともに、人間の言語を解析・処理する小さなモデルに焦点を当てるでしょう。
MCPネットワーク・サービス・プロバイダーが登場し、それぞれが独自の経済的インセンティブ・システムを持つようになり、MCP作成者は自分のサーバーを登録し、ホストすることで報酬を得るようになります。
MCPネットワークの経済的インセンティブシステムが、スマートコントラクトに基づくイーサリアムを使用して構築される場合、イーサリアムネットワーク上のトランザクションは、控えめに見積もっても～150倍増加します（1日あたり非常に控えめな1億コールで）。(MCPサーバーへの1日あたり1億回という非常に保守的な呼び出しに基づいており、これは現在12sのブロックあたり100回のTXで構成されています）。