BitMart Research ਨੇ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ MCP+AI ਏਜੰਟ ਫਰੇਮਵਰਕ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਰਿਪੋਰਟ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹੈ। ਇਹ ਰਿਪੋਰਟ ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ, ਕ੍ਰਿਪਟੋ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨਾਲ ਇਸਦੇ ਏਕੀਕਰਣ, ਅਤੇ ਬਲਾਕਚੈਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਕਰਾਸ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਿਲਟੀ ‘ਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਖੋਜ ਦੇ ਨਤੀਜੇ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਏਕੀਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਬਲਾਕਚੈਨ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
MCP ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਦਾ ਵਿਕਾਸ AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ। MCP ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ਡ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੁਆਰਾ AI ਟੂਲਾਂ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਨਿਰਵਿਘਨ ਏਕੀਕਰਣ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ। ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ਡ ਇੰਟਰਫੇਸ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਕੇ, MCP ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਮਾਡਲ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
MCP ਦਾ ਮੂਲ ਇਸ ਤੱਥ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਇਹ AI ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਲਾਕਚੈਨ ਡੇਟਾ, ਸਮਾਰਟ ਕੰਟਰੈਕਟਸ ਅਤੇ ਆਫ-ਚੇਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਲਈ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਸੰਚਾਰ ਮਿਆਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਇੰਟਰਫੇਸ ਖੰਡਨ ਦੀਆਂ ਰਵਾਇਤੀ ਵਿਕਾਸ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਮਲਟੀ-ਚੇਨ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਨਿਰਵਿਘਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
MCP ਅਤੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ
MCP ਅਤੇ ਕ੍ਰਿਪਟੋ AI ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਪੂਰਕ ਸਬੰਧ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹਨ। AI ਏਜੰਟ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਲਾਕਚੈਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਸਮਾਰਟ ਕੰਟਰੈਕਟ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਸੰਪੱਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਗੁਪਤਤਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, MCP ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ਡ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੁਆਰਾ AI ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਰਾਸ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। MCP ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਕ੍ਰਿਪਟੋ AI ਏਜੰਟ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਕਰਾਸ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, DeFi ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ AI ਏਜੰਟ ਲਾਈਵ ਮਾਰਕੀਟ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ MCP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, MCP ਨਵੀਂ ਸਹਿਯੋਗੀ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ: MCP ਦੁਆਰਾ, ਕਈ AI ਏਜੰਟ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਮਾਹਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੇਨ ‘ਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਮਾਰਕੀਟ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੁੱਚੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਚੇਨ ‘ਤੇ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ, MCP ਸਲਿੱਪੇਜ, ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਰਗੜ ਅਤੇ MEV (ਮਾਈਨਰ ਐਕਸਟ੍ਰੈਕਟੇਬਲ ਵੈਲਿਊ) ਵਰਗੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਨਿਯੰਤਰਣ ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਚੇਨ ‘ਤੇ ਸੰਪੱਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ, MCP ਸਪੱਸ਼ਟ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਅਸੰਗਤਤਾ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਏਜੰਟਾਂ ਕੋਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੋਵੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, MCP ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮਾਰਟ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿੱਤੀ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
DeFi ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, MCP ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਏਜੰਟ ਲਾਈਵ ਮਾਰਕੀਟ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ MCP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀਆਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, MCP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਮਾਰਕੀਟ ਹਾਲਤਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਕੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਬਲਾਕਚੈਨ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ, MCP ਕਰਾਸ-ਚੇਨ ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਿਲਟੀ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਏਜੰਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਲਾਕਚੈਨਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ MCP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਚੱਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਨਵੀਆਂ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਰਾਸ-ਚੇਨ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਉਧਾਰ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, MCP ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਤ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ ਥਿੰਗਜ਼ ਵਰਗੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। AI ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, MCP ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
MCP ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ ਇਸਦੀ ਲਚਕਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, MCP ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਇਕਾਈ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੈਂਸਰਸ਼ਿਪ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ MCP ਅਜੇ ਵੀ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। AI ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, MCP ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਜਾਰੀ ਹੈ, MCP ਦੇ AI ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ, MCP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਤੱਕ ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। AI ਏਜੰਟ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਦੇ ਪੱਧਰ, ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਮੌਸਮ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ MCP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੇਰੀ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, MCP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੂਝਵਾਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਆਫ ਥਿੰਗਜ਼ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, MCP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
MCP ਦੀ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਸਦਾ ਮਾਡਿਊਲਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਕਸਟਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, MCP ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
MCP ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ ਇਸਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, MCP ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਇਕਾਈ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੈਂਸਰਸ਼ਿਪ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਬੰਧਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ
ਕਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ MCP ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ MCP ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ:
DeMCP
DeMCP ਇੱਕ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ MCP ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ MCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ MCP ਲਈ ਇੱਕ ਵਪਾਰਕ ਆਮਦਨੀ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਤੈਨਾਤੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLM) ਤੱਕ ਇੱਕ-ਸਟਾਪ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਥਿਰ ਸਿੱਕੇ ਭੁਗਤਾਨਾਂ (USDT, USDC) ਦੁਆਰਾ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। 8 ਮਈ ਤੱਕ, ਇਸਦੇ ਟੋਕਨ DMCP ਦੀ ਮਾਰਕੀਟ ਕੈਪ ਲਗਭਗ $1.62 ਮਿਲੀਅਨ ਸੀ।
DeMCP ਦਾ ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਮੁਫਤ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ MCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, DeMCP AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਘਟਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ AI ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, DeMCP ਦਾ ਵਪਾਰਕ ਆਮਦਨੀ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਮਾਡਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ MCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
DeMCP ਦਾ ਮੂਲ ਇਸਦੇ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ MCP ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਨੈੱਟਵਰਕ MCP ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਨੋਡਾਂ ਤੋਂ ਬਣਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ MCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਇਕਾਈ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੈਂਸਰਸ਼ਿਪ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
DeMCP ਇੱਕ ਵਪਾਰਕ ਆਮਦਨੀ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਤੈਨਾਤੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ MCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੇਚਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ DeMCP ਨਾਲ ਆਮਦਨੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, DeMCP ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLM) ਤੱਕ ਇੱਕ-ਸਟਾਪ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ LLM ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ LLM ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।
DeMCP ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮੁਫਤ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ MCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, DeMCP AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਘਟਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ AI ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
DARK
DARK ਇੱਕ MCP ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵਾਤਾਵਰਣ (TEE) ਵਿੱਚ ਚੱਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ Solana ਬਲਾਕਚੈਨ ‘ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਟੋਕਨ $DARK Binance Alpha ‘ਤੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਹੈ, ਅਤੇ 8 ਮਈ ਤੱਕ, ਮਾਰਕੀਟ ਕੈਪ ਲਗਭਗ $118.1 ਮਿਲੀਅਨ ਸੀ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, DARK ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਅਧੀਨ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ TEE ਅਤੇ MCP ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੁਆਰਾ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲ ਟੂਲ ਏਕੀਕਰਣ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸੰਰਚਨਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜਲਦੀ ਜੁੜਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਤਪਾਦ ਅਜੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਲਾਂਚ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਪਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਈਮੇਲ ਉਡੀਕ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਹੁੰਚ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ।
DARK ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ MCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। TEE ਵਿੱਚ MCP ਨੈੱਟਵਰਕ ਚਲਾ ਕੇ, DARK ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, DARK ਕੁਸ਼ਲ MCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ Solana ਬਲਾਕਚੈਨ ਦੇ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਵਾਲੇ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
DARK ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲ ਟੂਲ ਏਕੀਕਰਣ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸੰਰਚਨਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜਲਦੀ ਜੁੜਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਏਗੀ। ਇਹ AI ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਏਗਾ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ AI ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਏਗਾ।
DARK ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। TEE ਵਿੱਚ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ MCP ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, DARK ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, DARK ਕੁਸ਼ਲ MCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ Solana ਬਲਾਕਚੈਨ ਦੇ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਵਾਲੇ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Cookie.fun
Cookie.fun ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ Web3 ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ AI ਏਜੰਟ ਸੂਚਕਾਂਕ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲਕਿੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬੋਧਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਅਨੁਕੂਲਨਯੋਗ ਸਮਾਰਟ ਸਮਰੱਥਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਅਤੇ ਚੇਨ ‘ਤੇ ਡੇਟਾ ਵਰਗੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਿਖਾ ਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। 24 ਅਪ੍ਰੈਲ ਨੂੰ, Cookie.API 1.0 ਅਪਡੇਟ ਨੇ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ MCP ਸਰਵਰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਲੱਗ-ਐਂਡ-ਪਲੇ ਏਜੰਟ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਹੈ, ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸੰਰਚਨਾ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
Cookie.fun AI ਏਜੰਟਾਂ ਬਾਰੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੂਚਕਾਂਕ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲਕਿੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, Cookie.fun ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੂਝਵਾਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI ਏਜੰਟ ਚੁਣਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਏਗਾ।