MCP: El motor central del ecosistema Web3 AI Agent
MCP se está convirtiendo rápidamente en una parte clave del ecosistema Web3 AI Agent. A través de una arquitectura similar a plugins y la introducción del MCP Server, proporciona nuevas herramientas y capacidades para los AI Agents. Al igual que otros conceptos emergentes en el campo de Web3 AI, MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) se originó en la IA de Web2 y ahora se está reinterpretando en un entorno Web3.
La esencia y la importancia de MCP
MCP es un protocolo abierto diseñado para estandarizar la forma en que las aplicaciones transmiten información contextual a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs). Esto permite una colaboración más fluida entre herramientas, datos y agentes de IA.
Las limitaciones centrales que enfrentan los modelos de lenguaje grandes actuales incluyen:
No se puede navegar por Internet en tiempo real
No se puede acceder directamente a archivos locales o privados
No puede interactuar de forma autónoma con software externo
MCP actúa como una capa de interfaz universal, llenando estos vacíos de capacidad y permitiendo que los Agentes de IA utilicen diversas herramientas. Se puede comparar MCP con un estándar de interfaz unificada en el campo de las aplicaciones de IA, facilitando que la IA se conecte a diversas fuentes de datos y módulos funcionales.
Este protocolo estandarizado es beneficioso para ambas partes:
El Agente AI (cliente) puede conectarse de manera segura a herramientas externas y fuentes de datos en tiempo real.
Los desarrolladores de herramientas (servidor) pueden implementar una sola integración y usarla en múltiples plataformas.
El resultado final es un ecosistema de IA más abierto, interoperable y de bajo fricción.
La diferencia entre MCP y las API tradicionales
El diseño de la API está principalmente orientado a los humanos, no a una prioridad de IA. Cada API tiene su propia estructura y documentación, los desarrolladores deben especificar los parámetros manualmente y leer la documentación de la interfaz. El agente de IA no puede leer la documentación por sí mismo y debe ser codificado de forma rígida para adaptarse a cada tipo de API (como REST, GraphQL, RPC, etc.).
MCP abstrae estas partes no estructuradas mediante la estandarización del formato de llamada a funciones dentro de la API, proporcionando un método de llamada unificado para el Agente. Se puede considerar que MCP es una capa de adaptación de API encapsulada para el Agente Autónomo.
Recientemente, una plataforma de servicios en la nube anunció que los desarrolladores pueden implementar servidores MCP remotos en su plataforma con la configuración mínima de dispositivos. Esto simplifica enormemente el proceso de implementación y gestión de servidores MCP, incluyendo la autenticación y la transferencia de datos, considerado como "implementación con un solo clic".
Web3 AI y el ecosistema MCP
La IA en Web3 también enfrenta problemas de "falta de datos contextuales" y "islas de datos", es decir, la IA no puede acceder a datos en tiempo real en la cadena o ejecutar lógicamente contratos inteligentes de manera nativa.
En el pasado, algunos proyectos intentaron construir redes de cooperación multiagente, pero finalmente cayeron en la trampa de "volver a inventar la rueda" debido a la dependencia de API centralizadas e integraciones personalizadas. Cada vez que se conectaba una fuente de datos, era necesario reescribir la capa de adaptación, lo que provocaba un aumento explosivo en los costos de desarrollo.
Para resolver este cuello de botella, la próxima generación de AI Agent necesita una arquitectura más modular y estilo Lego, que facilite la integración sin problemas de complementos y herramientas de terceros. Por lo tanto, está surgiendo una nueva infraestructura y aplicaciones de AI Agent basadas en los protocolos MCP y A2A, diseñadas específicamente para escenarios de Web3, que permiten al Agent acceder a datos multichain e interactuar de forma nativa con protocolos DeFi.
Casos de proyecto
DeMCP
DeMCP es un mercado de servidores MCP descentralizados, enfocado en herramientas criptográficas nativas y en garantizar la soberanía de las herramientas MCP. Sus ventajas incluyen:
Utilizar TEE (Entorno de Ejecución de Confianza) para asegurar que la herramienta MCP no ha sido alterada.
Utilizar un mecanismo de incentivos basado en tokens para alentar a los desarrolladores a contribuir con el servidor MCP
Proporcionar funciones de agregador MCP y micropagos, reduciendo la barrera de entrada
DeepCore
DeepCore también ofrece un sistema de registro de servidores MCP, centrado en el campo de la criptografía, y se expande aún más hacia otro estándar abierto propuesto por Google: el protocolo A2A (Agente a Agente).
A2A es un protocolo abierto diseñado para permitir la comunicación segura, la colaboración y la coordinación de tareas entre diferentes agentes de IA. Soporta la colaboración de IA a nivel empresarial, permitiendo que los agentes de IA de diferentes empresas trabajen juntos en tareas.
En resumen:
MCP: Proporcionar a los Agentes la capacidad de acceso a herramientas
A2A: Proporcionar a los Agentes la capacidad de colaborar entre sí
La combinación de blockchain y servidores MCP
La integración de la tecnología blockchain en el servidor MCP tiene múltiples beneficios:
Obtener datos de cola larga a través de un mecanismo de incentivos nativos encriptados, fomentando la contribución de la comunidad de conjuntos de datos escasos
Defender contra ataques de "envenenamiento de herramientas", es decir, herramientas maliciosas que se disfrazan de complementos legítimos para engañar al Agente.
Introducir un mecanismo de staking/castigo, combinando un sistema de reputación en la cadena para construir el sistema de confianza del servidor MCP.
Mejorar la tolerancia a fallos y la inmediatez del sistema, evitando el fallo de un solo punto en sistemas centralizados.
Promover la innovación de código abierto, permitiendo a los pequeños desarrolladores publicar fuentes de datos como ESG, enriqueciendo la diversidad del ecosistema.
Tendencias futuras e impacto en la industria
Cada vez más profesionales de la industria cripto comienzan a darse cuenta del potencial de MCP para conectar la IA con la blockchain. A medida que la infraestructura madura, la ventaja competitiva de las empresas "desarrollador primero" pasará del diseño de API a ofrecer un conjunto de herramientas más rico, diverso y fácil de combinar.
En el futuro, cada aplicación podría convertirse en un cliente MCP, y cada API podría ser un servidor MCP. Esto podría dar lugar a nuevos mecanismos de precios: los Agentes podrían seleccionar dinámicamente herramientas en función de la velocidad de ejecución, la eficiencia de costos, la relevancia, etc., formando un sistema económico de servicios de Agente más eficiente, potenciado por el medio de la criptografía y la blockchain.
El verdadero valor y potencial de MCP solo se puede ver cuando el Agente de IA lo integra y lo transforma en aplicaciones prácticas. Al final, el Agente es el portador y amplificador de la capacidad de MCP, mientras que la blockchain y el mecanismo criptográfico construyen un sistema económico confiable, eficiente y combinable para esta red inteligente.
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MCP: el motor central del ecosistema de agentes de IA Web3
MCP: El motor central del ecosistema Web3 AI Agent
MCP se está convirtiendo rápidamente en una parte clave del ecosistema Web3 AI Agent. A través de una arquitectura similar a plugins y la introducción del MCP Server, proporciona nuevas herramientas y capacidades para los AI Agents. Al igual que otros conceptos emergentes en el campo de Web3 AI, MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) se originó en la IA de Web2 y ahora se está reinterpretando en un entorno Web3.
La esencia y la importancia de MCP
MCP es un protocolo abierto diseñado para estandarizar la forma en que las aplicaciones transmiten información contextual a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs). Esto permite una colaboración más fluida entre herramientas, datos y agentes de IA.
Las limitaciones centrales que enfrentan los modelos de lenguaje grandes actuales incluyen:
MCP actúa como una capa de interfaz universal, llenando estos vacíos de capacidad y permitiendo que los Agentes de IA utilicen diversas herramientas. Se puede comparar MCP con un estándar de interfaz unificada en el campo de las aplicaciones de IA, facilitando que la IA se conecte a diversas fuentes de datos y módulos funcionales.
Este protocolo estandarizado es beneficioso para ambas partes:
El resultado final es un ecosistema de IA más abierto, interoperable y de bajo fricción.
La diferencia entre MCP y las API tradicionales
El diseño de la API está principalmente orientado a los humanos, no a una prioridad de IA. Cada API tiene su propia estructura y documentación, los desarrolladores deben especificar los parámetros manualmente y leer la documentación de la interfaz. El agente de IA no puede leer la documentación por sí mismo y debe ser codificado de forma rígida para adaptarse a cada tipo de API (como REST, GraphQL, RPC, etc.).
MCP abstrae estas partes no estructuradas mediante la estandarización del formato de llamada a funciones dentro de la API, proporcionando un método de llamada unificado para el Agente. Se puede considerar que MCP es una capa de adaptación de API encapsulada para el Agente Autónomo.
Recientemente, una plataforma de servicios en la nube anunció que los desarrolladores pueden implementar servidores MCP remotos en su plataforma con la configuración mínima de dispositivos. Esto simplifica enormemente el proceso de implementación y gestión de servidores MCP, incluyendo la autenticación y la transferencia de datos, considerado como "implementación con un solo clic".
Web3 AI y el ecosistema MCP
La IA en Web3 también enfrenta problemas de "falta de datos contextuales" y "islas de datos", es decir, la IA no puede acceder a datos en tiempo real en la cadena o ejecutar lógicamente contratos inteligentes de manera nativa.
En el pasado, algunos proyectos intentaron construir redes de cooperación multiagente, pero finalmente cayeron en la trampa de "volver a inventar la rueda" debido a la dependencia de API centralizadas e integraciones personalizadas. Cada vez que se conectaba una fuente de datos, era necesario reescribir la capa de adaptación, lo que provocaba un aumento explosivo en los costos de desarrollo.
Para resolver este cuello de botella, la próxima generación de AI Agent necesita una arquitectura más modular y estilo Lego, que facilite la integración sin problemas de complementos y herramientas de terceros. Por lo tanto, está surgiendo una nueva infraestructura y aplicaciones de AI Agent basadas en los protocolos MCP y A2A, diseñadas específicamente para escenarios de Web3, que permiten al Agent acceder a datos multichain e interactuar de forma nativa con protocolos DeFi.
Casos de proyecto
DeMCP
DeMCP es un mercado de servidores MCP descentralizados, enfocado en herramientas criptográficas nativas y en garantizar la soberanía de las herramientas MCP. Sus ventajas incluyen:
DeepCore
DeepCore también ofrece un sistema de registro de servidores MCP, centrado en el campo de la criptografía, y se expande aún más hacia otro estándar abierto propuesto por Google: el protocolo A2A (Agente a Agente).
A2A es un protocolo abierto diseñado para permitir la comunicación segura, la colaboración y la coordinación de tareas entre diferentes agentes de IA. Soporta la colaboración de IA a nivel empresarial, permitiendo que los agentes de IA de diferentes empresas trabajen juntos en tareas.
En resumen:
La combinación de blockchain y servidores MCP
La integración de la tecnología blockchain en el servidor MCP tiene múltiples beneficios:
Tendencias futuras e impacto en la industria
Cada vez más profesionales de la industria cripto comienzan a darse cuenta del potencial de MCP para conectar la IA con la blockchain. A medida que la infraestructura madura, la ventaja competitiva de las empresas "desarrollador primero" pasará del diseño de API a ofrecer un conjunto de herramientas más rico, diverso y fácil de combinar.
En el futuro, cada aplicación podría convertirse en un cliente MCP, y cada API podría ser un servidor MCP. Esto podría dar lugar a nuevos mecanismos de precios: los Agentes podrían seleccionar dinámicamente herramientas en función de la velocidad de ejecución, la eficiencia de costos, la relevancia, etc., formando un sistema económico de servicios de Agente más eficiente, potenciado por el medio de la criptografía y la blockchain.
El verdadero valor y potencial de MCP solo se puede ver cuando el Agente de IA lo integra y lo transforma en aplicaciones prácticas. Al final, el Agente es el portador y amplificador de la capacidad de MCP, mientras que la blockchain y el mecanismo criptográfico construyen un sistema económico confiable, eficiente y combinable para esta red inteligente.