MCP быстро становится ключевым компонентом экосистемы Web3 AI Agent. Благодаря архитектуре, похожей на плагины, и введению MCP Server, он предоставляет новые инструменты и возможности для AI Agent. Как и другие новые концепции в области Web3 AI, MCP (полное название Model Context Protocol) возник в Web2 AI и теперь переосмысляется в среде Web3.
Суть и важность MCP
MCP — это открытый протокол, предназначенный для стандартизации способа передачи контекстной информации от приложений к большим языковым моделям (LLMs). Это позволяет инструментам, данным и AI Agent работать более бесшовно.
Основные ограничения, с которыми сталкиваются современные языковые модели, включают:
Невозможно просматривать интернет в реальном времени
Невозможно получить доступ к локальным или частным файлам
Невозможно самостоятельно взаимодействовать с внешним программным обеспечением
MCP, выступая в качестве универсального интерфейсного слоя, компенсирует эти недостатки, позволяя AI Agent использовать различные инструменты. MCP можно сравнить с унифицированным стандартом интерфейса в области AI-приложений, который облегчает AI интеграцию с различными источниками данных и функциональными модулями.
Этот стандартизированный протокол выгоден для обеих сторон:
AI Agent (клиент) может безопасно подключаться к внешним инструментам и источникам данных в реальном времени
Разработчики инструментов (серверная сторона) могут реализовать одно подключение для использования на разных платформах.
В конечном итоге результатом станет более открытая, совместимая и низкомоментная экосистема ИИ.
Различия между MCP и традиционным API
Дизайн API ориентирован в первую очередь на человека, а не на приоритет ИИ. У каждого API есть своя структура и документация, разработчики должны вручную указывать параметры и читать документацию интерфейса. Сам AI Agent не может читать документацию и должен быть жестко закодирован для адаптации к каждому API (таким как REST, GraphQL, RPC и т.д.).
MCP стандартизирует формат вызовов функций внутри API, абстрагируя эти неструктурированные части и предоставляя Агенту единый способ вызова. MCP можно рассматривать как адаптационный слой API, инкапсулирующий Autonomous Agent.
Недавно одна облачная сервисная платформа объявила, что разработчики могут напрямую развернуть удаленный MCP сервер на своей платформе с минимальными требованиями к оборудованию. Это значительно упрощает процесс развертывания и управления MCP серверами, включая аутентификацию и передачу данных, что можно назвать "развертыванием в один клик".
Web3 AI и MCP экосистема
AI в Web3 также сталкивается с проблемами "недостатка контекстных данных" и "данных-островов", то есть AI не может получить доступ к данным в реальном времени в блокчейне или выполнять логику смарт-контрактов нативным образом.
В прошлом некоторые проекты пытались создать многопользовательскую кооперативную сеть, но в конечном итоге они столкнулись с проблемой "повторного изобретения колеса" из-за зависимости от централизованных API и кастомной интеграции. При каждом подключении нового источника данных приходилось переписывать адаптационный уровень, что привело к росту затрат на разработку.
Чтобы решить эту проблему, следующему поколению AI Agent нужна более модульная, конструктивная архитектура, чтобы обеспечить бесшовную интеграцию сторонних плагинов и инструментов. Таким образом, на основе MCP и A2A протокола возникает новая инфраструктура и приложения AI Agent, специально разработанные для сценариев Web3, позволяя Agent получать доступ к многосетевым данным и нативно взаимодействовать с DeFi протоколами.
Примеры проектов
DeMCP
DeMCP — это децентрализованный рынок серверов MCP, сосредоточенный на нативных криптоинструментах и обеспечении суверенитета инструментов MCP. Его преимущества включают:
Использование TEE (достоверной среды выполнения) для обеспечения того, что инструмент MCP не был изменен.
Использование механизма стимулов с токенами для поощрения разработчиков вносить вклад в серверы MCP
Предоставление агрегатора MCP и функции микроплатежей, снижение порога использования
DeepCore
DeepCore также предлагает систему регистрации MCP Server, сосредоточенную на криптографической области, и далее расширяется на другой открытый стандарт, предложенный Google: протокол A2A (Agent-to-Agent).
A2A - это открытый протокол, предназначенный для обеспечения безопасной связи, сотрудничества и координации задач между различными AI-агентами. Он поддерживает корпоративное сотрудничество AI, позволяя AI-агентам разных компаний совместно выполнять задачи.
Короче говоря:
MCP: предоставляет агентам инструменты для доступа
A2A: предоставить агентам возможность взаимного сотрудничества
Сочетание блокчейна и сервера MCP
Интеграция технологии блокчейн в MCP Server имеет множество преимуществ:
Получение длиннохвостовых данных через механизм оригинальных криптостимулов, поощряющий сообщество к внесению вклада в редкие наборы данных.
Защита от атаки "инструментальной подмены", когда вредоносный инструмент маскируется под легитимный плагин, вводя в заблуждение Агент.
Внедрение механизма стейкинга/наказания, в сочетании с системой репутации в блокчейне для построения системы доверия сервера MCP
Повышение отказоустойчивости и реального времени системы, предотвращение единой точки сбоя в централизованных системах
Способствовать открытым инновациям, позволять небольшим разработчикам публиковать такие источники данных, как ESG, для обогащения экологического разнообразия
Будущие тенденции и влияние на отрасль
Все больше людей в криптоиндустрии начинают осознавать потенциал MCP в соединении ИИ и блокчейна. С развитием инфраструктуры конкурентное преимущество компаний "разработчик на первом месте" будет смещаться от проектирования API к предоставлению более богатых, разнообразных и легко комбинируемых инструментов.
В будущем каждое приложение может стать клиентом MCP, а каждый API может стать сервером MCP. Это может привести к появлению новых механизмов ценообразования: агенты могут динамически выбирать инструменты в зависимости от скорости выполнения, стоимости, релевантности и т.д., формируя более эффективную экономическую систему услуг агентов, поддерживаемую криптовалютами и блокчейном.
Истинная ценность и потенциал MCP могут быть по-настоящему увидены только тогда, когда AI Agent интегрирует его и превратит в практические приложения. В конечном счете, Agent является носителем и усилителем возможностей MCP, в то время как блокчейн и криптомеханизмы создают надежную, эффективную и компонируемую экономическую систему для этой интеллектуальной сети.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
MCP:核心引擎 Web3 AI Agent экосистемы
MCP: Ядро экосистемы Web3 AI Agent
MCP быстро становится ключевым компонентом экосистемы Web3 AI Agent. Благодаря архитектуре, похожей на плагины, и введению MCP Server, он предоставляет новые инструменты и возможности для AI Agent. Как и другие новые концепции в области Web3 AI, MCP (полное название Model Context Protocol) возник в Web2 AI и теперь переосмысляется в среде Web3.
Суть и важность MCP
MCP — это открытый протокол, предназначенный для стандартизации способа передачи контекстной информации от приложений к большим языковым моделям (LLMs). Это позволяет инструментам, данным и AI Agent работать более бесшовно.
Основные ограничения, с которыми сталкиваются современные языковые модели, включают:
MCP, выступая в качестве универсального интерфейсного слоя, компенсирует эти недостатки, позволяя AI Agent использовать различные инструменты. MCP можно сравнить с унифицированным стандартом интерфейса в области AI-приложений, который облегчает AI интеграцию с различными источниками данных и функциональными модулями.
Этот стандартизированный протокол выгоден для обеих сторон:
В конечном итоге результатом станет более открытая, совместимая и низкомоментная экосистема ИИ.
Различия между MCP и традиционным API
Дизайн API ориентирован в первую очередь на человека, а не на приоритет ИИ. У каждого API есть своя структура и документация, разработчики должны вручную указывать параметры и читать документацию интерфейса. Сам AI Agent не может читать документацию и должен быть жестко закодирован для адаптации к каждому API (таким как REST, GraphQL, RPC и т.д.).
MCP стандартизирует формат вызовов функций внутри API, абстрагируя эти неструктурированные части и предоставляя Агенту единый способ вызова. MCP можно рассматривать как адаптационный слой API, инкапсулирующий Autonomous Agent.
Недавно одна облачная сервисная платформа объявила, что разработчики могут напрямую развернуть удаленный MCP сервер на своей платформе с минимальными требованиями к оборудованию. Это значительно упрощает процесс развертывания и управления MCP серверами, включая аутентификацию и передачу данных, что можно назвать "развертыванием в один клик".
Web3 AI и MCP экосистема
AI в Web3 также сталкивается с проблемами "недостатка контекстных данных" и "данных-островов", то есть AI не может получить доступ к данным в реальном времени в блокчейне или выполнять логику смарт-контрактов нативным образом.
В прошлом некоторые проекты пытались создать многопользовательскую кооперативную сеть, но в конечном итоге они столкнулись с проблемой "повторного изобретения колеса" из-за зависимости от централизованных API и кастомной интеграции. При каждом подключении нового источника данных приходилось переписывать адаптационный уровень, что привело к росту затрат на разработку.
Чтобы решить эту проблему, следующему поколению AI Agent нужна более модульная, конструктивная архитектура, чтобы обеспечить бесшовную интеграцию сторонних плагинов и инструментов. Таким образом, на основе MCP и A2A протокола возникает новая инфраструктура и приложения AI Agent, специально разработанные для сценариев Web3, позволяя Agent получать доступ к многосетевым данным и нативно взаимодействовать с DeFi протоколами.
Примеры проектов
DeMCP
DeMCP — это децентрализованный рынок серверов MCP, сосредоточенный на нативных криптоинструментах и обеспечении суверенитета инструментов MCP. Его преимущества включают:
DeepCore
DeepCore также предлагает систему регистрации MCP Server, сосредоточенную на криптографической области, и далее расширяется на другой открытый стандарт, предложенный Google: протокол A2A (Agent-to-Agent).
A2A - это открытый протокол, предназначенный для обеспечения безопасной связи, сотрудничества и координации задач между различными AI-агентами. Он поддерживает корпоративное сотрудничество AI, позволяя AI-агентам разных компаний совместно выполнять задачи.
Короче говоря:
Сочетание блокчейна и сервера MCP
Интеграция технологии блокчейн в MCP Server имеет множество преимуществ:
Будущие тенденции и влияние на отрасль
Все больше людей в криптоиндустрии начинают осознавать потенциал MCP в соединении ИИ и блокчейна. С развитием инфраструктуры конкурентное преимущество компаний "разработчик на первом месте" будет смещаться от проектирования API к предоставлению более богатых, разнообразных и легко комбинируемых инструментов.
В будущем каждое приложение может стать клиентом MCP, а каждый API может стать сервером MCP. Это может привести к появлению новых механизмов ценообразования: агенты могут динамически выбирать инструменты в зависимости от скорости выполнения, стоимости, релевантности и т.д., формируя более эффективную экономическую систему услуг агентов, поддерживаемую криптовалютами и блокчейном.
Истинная ценность и потенциал MCP могут быть по-настоящему увидены только тогда, когда AI Agent интегрирует его и превратит в практические приложения. В конечном счете, Agent является носителем и усилителем возможностей MCP, в то время как блокчейн и криптомеханизмы создают надежную, эффективную и компонируемую экономическую систему для этой интеллектуальной сети.