MCP : Le moteur central de l'écosystème Web3 AI Agent
MCP est en train de devenir une composante clé de l'écosystème des agents IA Web3. Grâce à une architecture similaire à celle des plugins et à l'introduction du serveur MCP, il offre de nouveaux outils et capacités aux agents IA. Comme d'autres concepts émergents dans le domaine de l'IA Web3, MCP (abréviation de Model Context Protocol) trouve ses origines dans l'IA Web2 et est maintenant réimaginé dans un environnement Web3.
L'essence et l'importance de MC
MCP est un protocole ouvert visant à standardiser la manière dont les applications transmettent des informations contextuelles aux grands modèles de langage (LLMs). Cela permet une collaboration plus fluide entre les outils, les données et les agents AI.
Les principales limites auxquelles sont confrontés les grands modèles de langage actuels incluent :
Impossible de naviguer sur Internet en temps réel
Impossible d'accéder directement aux fichiers locaux ou privés.
Impossible d'interagir de manière autonome avec des logiciels externes
Le MCP, en agissant comme une couche d'interface universelle, comble ces lacunes de capacités, permettant à l'Agent AI d'utiliser divers outils. On peut comparer le MCP à une norme d'interface unifiée dans le domaine des applications AI, facilitant l'intégration de diverses sources de données et modules fonctionnels.
Ce protocole standardisé est bénéfique pour les deux parties :
L'Agent AI (client) peut se connecter en toute sécurité à des outils externes et à des sources de données en temps réel.
Les développeurs d'outils (serveur) peuvent réaliser une intégration unique et l'utiliser sur plusieurs plateformes.
Le résultat final est un écosystème d'IA plus ouvert, interopérable et à faible friction.
Différences entre MCP et API traditionnelles
La conception de l'API est principalement axée sur l'humain, et non sur une priorité pour l'IA. Chaque API a sa propre structure et documentation, les développeurs doivent spécifier manuellement les paramètres et lire la documentation de l'interface. L'Agent IA lui-même ne peut pas lire la documentation, il doit être codé en dur pour s'adapter à chaque type d'API (comme REST, GraphQL, RPC, etc.).
MCP standardise le format d'appel des fonctions dans l'API interne, abstrait ces parties non structurées et fournit un moyen d'appel unifié pour l'Agent. On peut considérer le MCP comme une couche d'adaptation API encapsulée pour l'Agent autonome.
Récemment, une certaine plateforme de services cloud a annoncé que les développeurs pouvaient déployer directement des serveurs MCP distants sur sa plateforme avec une configuration minimale des appareils. Cela simplifie considérablement le processus de déploiement et de gestion des serveurs MCP, y compris l'authentification et le transfert de données, ce qui en fait un "déploiement en un clic".
Web3 AI et l'écosystème MC
L'IA dans le Web3 fait également face aux problèmes de "manque de données contextuelles" et de "data silos", c'est-à-dire que l'IA ne peut pas accéder aux données en temps réel sur la chaîne ou exécuter logiquement des contrats intelligents de manière native.
Dans le passé, certains projets ont essayé de construire des réseaux de collaboration multi-agents, mais ont finalement été piégés dans le dilemme de "réinventer la roue" en raison de leur dépendance aux API centralisées et aux intégrations sur mesure. Chaque fois qu'une source de données était intégrée, il fallait réécrire la couche d'adaptation, ce qui a entraîné une explosion des coûts de développement.
Pour résoudre ce goulot d'étranglement, la prochaine génération d'AI Agent nécessite une architecture plus modulaire et de type Lego, afin de faciliter l'intégration transparente de plugins et d'outils tiers. Par conséquent, une nouvelle infrastructure et des applications d'AI Agent basées sur le protocole MCP et A2A émergent, conçues spécifiquement pour les scénarios Web3, permettant à l'Agent d'accéder aux données multi-chaînes et d'interagir nativement avec les protocoles DeFi.
Cas de projet
DeMCP
DeMCP est un marché décentralisé de serveurs MCP, axé sur les outils cryptographiques natifs et garantissant la souveraineté des outils MCP. Ses avantages incluent :
Utiliser TEE (Environnement d'exécution de confiance) pour s'assurer que l'outil MCP n'a pas été altéré
Utiliser un mécanisme d'incitation par des jetons pour encourager les développeurs à contribuer aux serveurs MCP
Fournir des fonctionnalités d'agrégateur MCP et de micropaiement, réduisant ainsi le seuil d'utilisation.
DeepCore
DeepCore propose également un système d'enregistrement de serveur MCP, se concentrant sur le domaine de la cryptographie et s'étendant davantage à une autre norme ouverte proposée par Google : le protocole A2A (Agent-à-Agent).
A2A est un protocole ouvert conçu pour permettre des communications, des collaborations et une coordination sécurisées entre différents agents AI. Il prend en charge la collaboration AI de niveau entreprise, permettant aux agents AI de différentes entreprises de travailler ensemble sur des tâches.
En résumé :
MCP : Outils d'accès pour les Agents
A2A : Fournir à l'Agent la capacité de collaborer mutuellement.
La combinaison de la blockchain et du serveur MCP
Les avantages de l'intégration de la technologie blockchain dans le serveur MCP sont multiples :
Obtenez des données de long tail grâce à un mécanisme d'incitation natif cryptographique, encourageant la communauté à contribuer à des ensembles de données rares.
Défense contre l'attaque de "poisonnement d'outils", c'est-à-dire que des outils malveillants se déguisent en plugins légitimes pour tromper l'Agent.
Introduire un mécanisme de staking/de pénalité, combiné à un système de réputation sur la chaîne pour construire le système de confiance du serveur MCP.
Améliorer la tolérance aux pannes et la réactivité du système, éviter les points de défaillance uniques des systèmes centralisés.
Promouvoir l'innovation open source, permettre aux petits développeurs de publier des sources de données ESG, enrichir la diversité de l'écosystème.
Tendances futures et impact sur l'industrie
De plus en plus de professionnels du secteur de la cryptomonnaie commencent à prendre conscience du potentiel de MCP pour connecter l'IA et la blockchain. Avec la maturation de l'infrastructure, l'avantage concurrentiel des entreprises "d'abord les développeurs" passera de la conception d'API à la fourniture d'un ensemble d'outils plus riche, diversifié et facile à combiner.
À l'avenir, chaque application pourrait devenir un client MCP, chaque API pourrait être un serveur MCP. Cela pourrait donner naissance à de nouveaux mécanismes de tarification : les Agents pourraient choisir dynamiquement des outils en fonction de la vitesse d'exécution, de l'efficacité des coûts, de la pertinence, etc., formant ainsi un système économique de services Agent plus efficace, habilité par la cryptographie et la blockchain.
La véritable valeur et le potentiel de MCP ne peuvent être réellement vus que lorsque l'Agent AI l'intègre et le transforme en applications pratiques. En fin de compte, l'Agent est le vecteur et l'amplificateur des capacités de MCP, tandis que la blockchain et les mécanismes cryptographiques construisent un système économique fiable, efficace et composable pour ce réseau intelligent.
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MCP : le moteur central de l'écosystème Web3 AI Agent
MCP : Le moteur central de l'écosystème Web3 AI Agent
MCP est en train de devenir une composante clé de l'écosystème des agents IA Web3. Grâce à une architecture similaire à celle des plugins et à l'introduction du serveur MCP, il offre de nouveaux outils et capacités aux agents IA. Comme d'autres concepts émergents dans le domaine de l'IA Web3, MCP (abréviation de Model Context Protocol) trouve ses origines dans l'IA Web2 et est maintenant réimaginé dans un environnement Web3.
L'essence et l'importance de MC
MCP est un protocole ouvert visant à standardiser la manière dont les applications transmettent des informations contextuelles aux grands modèles de langage (LLMs). Cela permet une collaboration plus fluide entre les outils, les données et les agents AI.
Les principales limites auxquelles sont confrontés les grands modèles de langage actuels incluent :
Le MCP, en agissant comme une couche d'interface universelle, comble ces lacunes de capacités, permettant à l'Agent AI d'utiliser divers outils. On peut comparer le MCP à une norme d'interface unifiée dans le domaine des applications AI, facilitant l'intégration de diverses sources de données et modules fonctionnels.
Ce protocole standardisé est bénéfique pour les deux parties :
Le résultat final est un écosystème d'IA plus ouvert, interopérable et à faible friction.
Différences entre MCP et API traditionnelles
La conception de l'API est principalement axée sur l'humain, et non sur une priorité pour l'IA. Chaque API a sa propre structure et documentation, les développeurs doivent spécifier manuellement les paramètres et lire la documentation de l'interface. L'Agent IA lui-même ne peut pas lire la documentation, il doit être codé en dur pour s'adapter à chaque type d'API (comme REST, GraphQL, RPC, etc.).
MCP standardise le format d'appel des fonctions dans l'API interne, abstrait ces parties non structurées et fournit un moyen d'appel unifié pour l'Agent. On peut considérer le MCP comme une couche d'adaptation API encapsulée pour l'Agent autonome.
Récemment, une certaine plateforme de services cloud a annoncé que les développeurs pouvaient déployer directement des serveurs MCP distants sur sa plateforme avec une configuration minimale des appareils. Cela simplifie considérablement le processus de déploiement et de gestion des serveurs MCP, y compris l'authentification et le transfert de données, ce qui en fait un "déploiement en un clic".
Web3 AI et l'écosystème MC
L'IA dans le Web3 fait également face aux problèmes de "manque de données contextuelles" et de "data silos", c'est-à-dire que l'IA ne peut pas accéder aux données en temps réel sur la chaîne ou exécuter logiquement des contrats intelligents de manière native.
Dans le passé, certains projets ont essayé de construire des réseaux de collaboration multi-agents, mais ont finalement été piégés dans le dilemme de "réinventer la roue" en raison de leur dépendance aux API centralisées et aux intégrations sur mesure. Chaque fois qu'une source de données était intégrée, il fallait réécrire la couche d'adaptation, ce qui a entraîné une explosion des coûts de développement.
Pour résoudre ce goulot d'étranglement, la prochaine génération d'AI Agent nécessite une architecture plus modulaire et de type Lego, afin de faciliter l'intégration transparente de plugins et d'outils tiers. Par conséquent, une nouvelle infrastructure et des applications d'AI Agent basées sur le protocole MCP et A2A émergent, conçues spécifiquement pour les scénarios Web3, permettant à l'Agent d'accéder aux données multi-chaînes et d'interagir nativement avec les protocoles DeFi.
Cas de projet
DeMCP
DeMCP est un marché décentralisé de serveurs MCP, axé sur les outils cryptographiques natifs et garantissant la souveraineté des outils MCP. Ses avantages incluent :
DeepCore
DeepCore propose également un système d'enregistrement de serveur MCP, se concentrant sur le domaine de la cryptographie et s'étendant davantage à une autre norme ouverte proposée par Google : le protocole A2A (Agent-à-Agent).
A2A est un protocole ouvert conçu pour permettre des communications, des collaborations et une coordination sécurisées entre différents agents AI. Il prend en charge la collaboration AI de niveau entreprise, permettant aux agents AI de différentes entreprises de travailler ensemble sur des tâches.
En résumé :
La combinaison de la blockchain et du serveur MCP
Les avantages de l'intégration de la technologie blockchain dans le serveur MCP sont multiples :
Tendances futures et impact sur l'industrie
De plus en plus de professionnels du secteur de la cryptomonnaie commencent à prendre conscience du potentiel de MCP pour connecter l'IA et la blockchain. Avec la maturation de l'infrastructure, l'avantage concurrentiel des entreprises "d'abord les développeurs" passera de la conception d'API à la fourniture d'un ensemble d'outils plus riche, diversifié et facile à combiner.
À l'avenir, chaque application pourrait devenir un client MCP, chaque API pourrait être un serveur MCP. Cela pourrait donner naissance à de nouveaux mécanismes de tarification : les Agents pourraient choisir dynamiquement des outils en fonction de la vitesse d'exécution, de l'efficacité des coûts, de la pertinence, etc., formant ainsi un système économique de services Agent plus efficace, habilité par la cryptographie et la blockchain.
La véritable valeur et le potentiel de MCP ne peuvent être réellement vus que lorsque l'Agent AI l'intègre et le transforme en applications pratiques. En fin de compte, l'Agent est le vecteur et l'amplificateur des capacités de MCP, tandis que la blockchain et les mécanismes cryptographiques construisent un système économique fiable, efficace et composable pour ce réseau intelligent.