Ces dernières années, le domaine de l’intelligence artificielle a connu des avancées technologiques fulgurantes, donnant naissance à une pléthore de nouveaux termes tels que MoE, apprentissage par renforcement, agents, utilisation informatique et A2A. Pour les utilisateurs ordinaires dépourvus de connaissances techniques, ces termes et concepts technologiques peuvent être accablants, entraînant une charge cognitive importante. Par conséquent, leur interaction avec l’IA se limite souvent à de simples échanges de questions-réponses dans des fenêtres de discussion.
MCP, ou Model Context Protocol, est l’un de ces concepts techniques. Au cours de l’année écoulée, les agents IA ont rapidement évolué et les protocoles MCP sont devenus une capacité sous-jacente essentielle prenant en charge l’automatisation de tâches complexes. Cependant, la révolution MCP actuelle semble encore être le domaine exclusif des développeurs, avec une documentation de protocole obscure, un enregistrement d’outils complexe et des obstacles élevés à la configuration personnalisée. En conséquence, la plupart des utilisateurs ordinaires ne peuvent qu’observer de loin et ont du mal à acquérir une expérience pratique réelle.
Cependant, cette situation est en train de changer. Le 23 avril, Nano AI, une filiale de 360, a annoncé le lancement de la ‘Boîte à Outils MCP‘ conçue pour les utilisateurs individuels. Ce produit est conçu pour les utilisateurs ordinaires sans bagage technique, permettant à chacun de maîtriser l’utilisation de l’IA de pointe avec des coûts d’apprentissage minimes.
Ce produit prend non seulement entièrement en charge le protocole MCP, mais peut également exécuter des tâches d’agent basées sur diverses infrastructures de grands modèles. De plus, il possède des capacités puissantes telles que l’invocation automatique d’outils externes, l’accès aux bases de connaissances de l’IA et la prise en charge des flux de tâches définis par l’utilisateur. Surtout, le seuil opérationnel a été considérablement abaissé, ne nécessitant aucune compétence en codage, et peut être utilisé simplement en ouvrant une fenêtre de discussion.
Actuellement, Super Agent a lancé des tests publics. Des modèles aux protocoles, en passant par les écosystèmes d’outils et l’orchestration de tâches personnalisées, Nano AI semble viser une innovation au niveau du produit qui intègre véritablement les agents IA dans la vie quotidienne de chacun.
Alors, quelle est la qualité de la ‘Boîte à Outils MCP’ de Nano AI ? Pour répondre à cette question, l’équipe de Machine Heart, ayant obtenu des qualifications de test interne, a mené une série de tests.
Expérience Pratique avec la Boîte à Outils : MCP Simplifié
L’utilisation de la ‘Boîte à Outils MCP’ de Nano AI a une barrière d’entrée très faible. Les utilisateurs n’ont qu’à télécharger et installer l’application Nano AI, puis s’inscrire et se connecter, sans aucune configuration supplémentaire.
En entrant dans la page ‘Agent’ mise à jour, nous pouvons voir que Nano AI a classé les agents existants en plusieurs grandes catégories, notamment la recherche approfondie, le travail et l’efficacité, et les assistants de vie. En même temps, il fournit également un accès à la Boîte à Outils et à un carré d’étude de cas.
En entrant dans la Boîte à Outils, nous pouvons voir que Nano AI a déjà configuré plus de 100 serveurs MCP (ce nombre est passé de 120 à 132 lors de la rédaction de cet article), dont une douzaine d’outils MCP développés par Nano AI elle-même et des centaines d’outils MCP tiers, couvrant divers scénarios tels que la collaboration de bureau, les universitaires, les services de la vie, les moteurs de recherche, la finance, le divertissement médiatique et l’exploration de données, ce qui en fait le plus grand écosystème MCP en Chine. De plus, Nano AI prend également en charge la configuration de leurs propres serveurs MCP par les utilisateurs. Dans ce qui suit, nous utiliserons le terme ‘Outil‘ au lieu de ‘Serveur MCP’, et la raison en sera expliquée en détail plus tard.
Tout d’abord, testons une application que les lecteurs de Machine Heart trouveront la plus attrayante : la recherche et l’organisation des découvertes de recherche récentes sur arXiv liées à un sujet de recherche spécifique.
Commençons par rechercher dans la Boîte à Outils et constatons que les outils préréglés de Nano AI incluent déjà ‘Recherche arXiv’, nous n’avons donc pas besoin de la configurer nous-mêmes. En regardant en arrière, nous pouvons également voir que Nano AI a déjà de nombreux agents qui prennent en charge la récupération de documents arXiv. Nous choisirons ‘Recherche de Documents Professionnels’ comme première étape. Nous pouvons voir que cet agent est configuré avec quatre outils : Nano AI Super Search, Recherche arXiv, Google Scholar et Recherche Académique, ce qui répond parfaitement à nos besoins. Rédigez une invite et exécutez :
Récupérez les résultats de recherche liés à l’apprentissage par renforcement sur arXiv au cours du mois dernier, classez-les en fonction de la recherche théorique, des améliorations technologiques et des applications, et fournissez une interprétation simple des progrès importants.
Le processus de travail de ‘Recherche de Documents Professionnels’ est le suivant :
Cette tâche est très simple. L’agent n’a appelé l’outil ‘Recherche arXiv’ qu’une seule fois et a donc terminé la tâche en moins d’une demi-minute, en sélectionnant deux résultats de recherche représentatifs dans chacune des trois catégories.
Ensuite, essayez l’agent planificateur de cyclisme en utilisant la commande : ‘Existe-t-il de bons itinéraires cyclables près du pont Guanyin à Chongqing ?’
Nous pouvons voir que cet agent a utilisé trois outils : maps_weather d’amapmcpserver-cloud (pour interroger la météo) et maps_direction_bicycling (pour définir des itinéraires) et gen_html (pour générer des pages Web), exécutant pendant un total de 362 secondes, et a finalement obtenu la page Web dynamique illustrée ci-dessus. Vous pouvez également y accéder via ce lien : . Oui, vous pouvez partager publiquement la page Web générée !
Ensuite, augmentons la difficulté. Cette fois, notre exigence est ‘Recherchez sur le réseau, analysez les tendances actuelles de la mode féminine et publiez un rapport d’analyse des éléments de la mode féminine’. Cette fois, nous utiliserons directement l’’Agent de Recherche Approfondie’ de Nano AI, qui peut choisir d’utiliser les outils appropriés en fonction des besoins spécifiques de l’utilisateur, y compris les serveurs MCP et le navigateur intégré pour effectuer diverses tâches d’utilisation informatique. Bien sûr, par conséquent, l’Agent de Recherche Approfondie prend souvent beaucoup plus de temps pour exécuter une tâche, jusqu’à des dizaines de minutes.
Lors de l’exécution de la tâche, l’Agent de Recherche Approfondie planifiera d’abord les étapes à exécuter en fonction des exigences de la tâche, puis exécutera les étapes étape par étape en fonction du plan.
Les étapes d’exécution générées par l’Agent de Recherche Approfondie pour cette tâche spécifique sont illustrées dans la figure ci-dessous.
Tout d’abord, il a recherché du contenu lié aux tendances actuelles de la mode féminine sur plusieurs sites Web, puis a analysé le contenu recherché et a visualisé les résultats. Enfin, il a donné le rapport final.
Dans ce processus, il a appelé l’outil de recherche locale aiso_do_search trois fois, l’outil d’exploration de données 360_crawl une fois, l’outil de sandbox de code cloud cloud-sandbox neuf fois, l’outil de résumé summary une fois et l’outil de génération de pages Web gen_html une fois.
Au final, nous avons obtenu un rapport approfondi de 30 pages, couvrant six sections principales : analyse des thèmes de style populaires, tendances des couleurs populaires, analyse des styles et des éléments populaires, évaluation complète des éléments populaires, tendances des tissus et des technologies, et suggestions d’association et applications, dépassant de loin notre tâche initiale d’une phrase.
Plusieurs pages de contenu extraites du rapport
La vidéo suivante montre l’ensemble du processus d’exécution de la tâche par l’Agent de Recherche Approfondie de Nano AI :
Joué à une vitesse 4x
De plus, Nano AI a également généré une page Web dynamique qui peut afficher plus vivement les résultats d’analyse obtenus :
De plus, considérant que Google a récemment publié son rapport financier du premier trimestre, nous pouvons également laisser l’agent ‘Chief Industry Insight Officer’ de Nano AI nous aider à l’interpréter.
Sa version de page Web est accessible à l’adresse : , et l’ensemble du processus de travail peut être vu dans la vidéo suivante :
Essayons d’utiliser Nano AI pour rédiger une critique de film adaptée à la publication sur Xiaohongshu pour la série télévisée récemment populaire ‘The Good Life’, et le robot de navigation Xiaohongshu préréglé peut bien faire le travail.
Attention ! Le contenu contiendra des spoilers.
La vidéo suivante montre l’ensemble du processus de travail de Nano AI.
Nous pouvons voir que dans ce processus, Nano AI a utilisé deux outils liés à Xiaohongshu, notamment collect_relate_info_redbook pour collecter des informations sur Xiaohongshu et red_book_generate pour générer du contenu Xiaohongshu ; De plus, il a également utilisé browser_automation_task - cet outil peut ouvrir le navigateur intégré dans l’application Nano AI pour effectuer des tâches. Avec les instructions appropriées, vous pouvez également utiliser cet outil pour effectuer des tâches telles que la réservation de billets de train, la publication sur Weibo et la prise de notes en une seule phrase.
Enfin, sur Nano AI, les utilisateurs peuvent également configurer facilement leur propre MCP. Par exemple, ici, nous avons configuré avec succès un outil pour interroger et analyser les notes Obsidian avec seulement quelques paramètres.
Ensuite, configurez simplement un agent qui appelle l’outil, et nous pouvons récupérer et analyser intelligemment nos notes collectées dans Nano AI. La vidéo suivante montre un exemple :
Les cas ci-dessus ne sont que la pointe de l’iceberg des capacités de Nano AI. Avec la Boîte à Outils MCP, il y a beaucoup d’autres choses que les utilisateurs peuvent faire, telles que l’exploration et la recherche d’informations, la génération d’images et de contenu vidéo, laisser l’IA organiser vos notes fragmentées flomo et mettre les résultats dans l’espace de travail Notion, analyser les actions, trouver l’itinéraire de vol le plus rentable pour voyager au Portugal, spécifier des plans de voyage ou de remise en forme, créer des rapports d’entreprise, gérer des référentiels de stockage cloud ou des fichiers locaux… La seule limite est votre imagination !
Cacher MCP dans la Boîte à Outils : Comment Nano AI le Fait
MCP, ou Model Context Protocol, a été publié pour la première fois par Anthropic en novembre 2024. On peut dire qu’il s’agit d’un ‘pont’ important reliant les grands modèles au monde réel - il permet aux modèles non seulement de répondre aux questions, mais aussi d’appeler des outils, d’obtenir des données et d’exécuter des tâches comme des humains. Cette année, alors que de plus en plus d’entreprises adoptent le protocole, il est devenu une norme de facto dans l’utilisation des outils par LLM, libérant encore davantage le potentiel des agents IA.
Cependant, pour la plupart des utilisateurs, les étiquettes typiques du protocole MCP sont ‘complexité’, ‘seuil technique élevé’ et ‘exclusivité des développeurs’. Comment remettre cette capacité, qui appartenait à l’origine aux ingénieurs professionnels, à chaque personne ordinaire ?
En réponse à ce problème réel, la réponse de 360 est : ne plus vous apprendre à comprendre MCP, mais l’encapsuler directement dans un ensemble de boîtes à outils ‘visibles, cliquables et prévisibles en termes de résultats’.
1. De la Simplification des Concepts à la Réduction Dimensionnelle de l’Interaction
L’équipe de Nano AI a d’abord fait la traduction des concepts : les utilisateurs n’ont pas besoin de comprendre ce qu’est un serveur MCP ou une clé API, ils ont seulement besoin de savoir qu’il s’agit d’un ‘outil‘ ou d’une ‘compétence‘ utilisable - c’est pourquoi nous avons utilisé le terme ‘outil’ plus tôt. L’emballage de l’interface de protocole à l’origine obscure dans des étiquettes d’outils faciles à comprendre telles que ‘recherche’, ‘écriture’ et ‘analyse de données’ réduit considérablement le seuil cognitif de l’utilisateur et permet aux utilisateurs de comprendre plus intuitivement la signification du soi-disant serveur MCP pour les grands modèles d’IA. C’est la philosophie de conception de la Boîte à Outils Nano AI. Derrière cela se cache la ré-encapsulation du protocole MCP par Nano AI et la reconstruction technique de la couche d’interface.
Ce que les utilisateurs voient dans l’interface est une simple sélection et un glissement, mais en réalité, il s’agit de la planification de plus de 100 serveurs MCP développés par Nano AI elle-même ou d’une intégration soigneusement sélectionnée. Ces outils couvrent des scénarios tels que le bureau, les universitaires, la finance, les moteurs de recherche, l’exploration Web et le traitement d’images. Les utilisateurs peuvent laisser les grands modèles appeler automatiquement ces ‘cerveaux externes’ pour effectuer des chaînes de tâches complexes sans écrire une seule ligne de code.
Nano AI a mêmedes clés API intégrées pour plusieurs outils MCP tels que Firecrawl, Brava Search et AutoNavi Maps.
2. Percer le ‘Dernier Kilomètre’ Entre les Modèles et les Outils
Dans le passé, même si les grands modèles avaient de puissantes capacités de compréhension du langage, ils étaient toujours piégés dans l’effet d’île ‘d’appel d’outils’. L’approche de Nano AI consiste à utiliser le protocole MCP comme un langage intermédiaire, brisant fondamentalement le mécanisme de collaboration de ‘grand modèle + outil’.
Cela résout non seulement le problème de l’appel, mais élargit également considérablement la limite de capacité réelle du modèle. Par exemple, les utilisateurs n’ont qu’à dire à l’agent ‘Aidez-moi à générer un rapport d’analyse du cours de l’action NVIDIA’, et l’agent peut automatiquement décomposer les étapes de la tâche, mobiliser les moteurs de recherche, explorer le contenu de la page, générer des graphiques d’analyse et sortir un rapport clairement structuré. Pendant la période, 5 à 7 outils peuvent être appelés, mais l’utilisateur ne voit qu’une seule page de résultats.
C’est précisément l’incarnation de la capacité de ‘combinaison d’outils’ de MCP : elle permet aux agents de planifier indépendamment les ressources, de planifier les processus et de mener une rétroaction d’essai et d’erreur et une auto-optimisation pendant le fonctionnement, formant un chemin de résolution de problèmes hautement anthropomorphe.
3. Opération Locale, Sûre et Fiable : Polissage Approfondi de la Pile Technologique
Contrairement à de nombreux ‘corps intelligents cloud’, Nano AI a choisi une voie plus difficile mais plus prometteuse : le déploiement local de clients MCP, donnant aux utilisateurs un plus grand contrôle.
Cela apporte au moins trois avantages clés :
- Liberté d’appel : Les corps intelligents locaux peuvent accéder au système de fichiers de l’utilisateur, appeler le navigateur et récupérer la base de données pour réaliser un véritable traitement de tâches personnalisé.
- Briser les barrières : En réponse aux besoins uniques de l’IA, 360 a créé un navigateur IA dédié pour Nano AI et l’a adapté aux principales plates-formes en Chine. Il peut briser les murs de connexion, la vérification homme-machine et l’interférence du flux d’informations, et effectuer automatiquement des opérations telles que la connexion et la vérification du glissement.
- Garantie de sandbox : Basé sur l’accumulation de technologie de sécurité de 360, Nano AI introduira également une sandbox d’exécution locale à l’avenir, qui peut surveiller, alerter précocement et restreindre le grand modèle de mal opérer éventuellement des fichiers locaux en temps réel pour assurer la sécurité des données.
Tout ce système permet non seulement aux utilisateurs de ‘l’utiliser’, mais aussi de ‘l’utiliser en toute sécurité, efficacement et de manière évolutive’.
4. Face à des Utilisateurs Massifs : Construire un Écosystème MCP Vraiment Ouvert
Nano AI non seulement encapsule les outils MCP, mais a également pris les devants en ouvrant un écosystème de compétences ouvertes. À l’heure actuelle, cette plate-forme avec un volume de visites mensuel de plus de 400 millions a plus de 100 outils MCP de haute qualité en ligne, et d’autres serveurs MCP tiers sont en cours de saisie. Les utilisateurs peuvent librement télécharger, réutiliser et combiner des compétences d’outils pour créer leur propre agent IA.
Pour les utilisateurs ordinaires, cela signifie qu’il ne s’agit plus d’’utiliser l’IA définie par d’autres’, mais peut construire un assistant IA personnalisé en fonction de leurs propres besoins. Analyse de documents, génération de données, surveillance des tendances, construction de pages Web, prédiction des actions… Tant qu’il y a une demande, il existe des outils qui peuvent être utilisés en combinaison, et il existe des tâches qui peuvent être exécutées automatiquement.
Pour l’ensemble de l’industrie, cela signifie que la technologie des agents passe du ‘système fermé’ à l’’étape du réseau écologique’. Les outils, les modèles et les tâches ne seront plus isolés, mais seront liés par MCP comme langage commun, créant un modèle de collaboration intelligente sans précédent.
Les Barrières Techniques ont Été Brisées : Les Corps Intelligents Coulent vers l’Extrémité C
Autrefois, le seuil d’utilisation des corps intelligents était encore élevé sur le cadre de la porte des développeurs. Maintenant, avec le lancement de la ‘Boîte à Outils MCP’ de Nano AI, MCP, un protocole connu sous le nom d’infrastructure d’automatisation de l’IA, est entré dans la vision des utilisateurs ordinaires pour la première fois sous une forme presque ‘idiote’. Comme l’a dit Zhou Hongyi, président du groupe 360, lors de la réunion de partage avant la publication : ‘Ce que le serveur MCP est automatiquement appelé dans l’agent, les utilisateurs n’ont pas besoin de le savoir’. Avec la boîte à outils, Nano AI brise les barrières techniques de MCP et permet aux corps intelligents de couler davantage vers l’extrémité C.
Transformer MCP en une ‘boîte à outils’ semble facile, mais il est difficile de le faire. Cela ne teste pas seulement la capacité d’intégrer la technologie, mais teste également l’’empathie’ de la pensée du produit et de la compréhension de l’utilisateur. Ce que Nano AI fait, c’est encapsuler la complexité au cœur et donner la liberté aux utilisateurs - afin que chaque personne ordinaire puisse avoir la permission d’’appeler le monde de l’IA’ comme les développeurs.
Ce processus n’est pas une simple construction d’interface visuelle, mais un changement de paradigme d’application de l’IA en profondeur : les corps intelligents ne sont plus seulement des modèles qui peuvent parler et répondre, mais de véritables partenaires ayant la capacité de planifier les capacités, d’appeler les outils et d’effectuer des tâches.
Depuis lors, MCP a véritablement commencé à se diriger vers les utilisateurs finaux, ce qui peut être un point de départ historique qui mérite d’être rappelé.