BitMart Research публикува подробен доклад за иновативния MCP+AI Agent framework, който представлява нова парадигма за AI приложения. Докладът разглежда подробно напредъка на Model Context Protocol (MCP), неговата интеграция с крипто AI агенти и трансформиращото въздействие върху блокчейн автоматизацията, децентрализираните приложения и междуплатформената оперативна съвместимост. Резултатите от изследването подчертават потенциала на рамката за подобряване на AI възможностите, рационализиране на сложни интеграции и насърчаване на бъдещето на AI в блокчейн екосистемата.
Въведение в концепцията MCP
Разработката на Model Context Protocol (MCP) е насочена към разрешаване на основни предизвикателства в AI разработката, особено сложността на интегрирането на външни инструменти. Основната цел на MCP е да опрости взаимодействието на AI инструменти чрез стандартизиране на комуникационните протоколи, като по този начин се даде възможност за безпроблемна интеграция на различни външни услуги. Чрез установяване на стандартизирани интерфейси и комуникационни спецификации, MCP фундаментално опростява този процес, позволявайки на AI моделите да взаимодействат по-ефективно и резултатно с външни инструменти.
В основата на MCP е установяването на унифициран стандарт за комуникация между AI агенти и външни инструменти, включително блокчейн данни, интелигентни договори и извънверижни услуги. Тази стандартизация разрешава традиционните проблеми на разработката, свързани с фрагментирането на интерфейсите, позволявайки на AI агентите да се интегрират безпроблемно с многоверижни данни и инструменти, като същевременно значително подобряват своите възможности за автономно изпълнение.
Интеграция на MCP и AI агенти
MCP и криптираните AI агенти споделят допълващи се отношения. AI агентите се фокусират основно върху блокчейн автоматизацията, изпълнението на интелигентни договори и управлението на крипто активи, като акцентират върху защитата на поверителността и интеграцията с децентрализирани приложения. Обратно, MCP приоритизира рационализирането на взаимодействието между AI агентите и външните системи чрез стандартизирани протоколи и управление на контекста, като по този начин подобрява междуплатформената оперативна съвместимост и гъвкавостта. Чрез използване на MCP протокола, криптираните AI агенти могат да постигнат по-ефективна междуплатформена интеграция и операции, като по този начин подобряват своите възможности за изпълнение.
Например, AI агент, фокусиран върху DeFi, използва MCP за достъп до пазарни данни в реално време и автоматично оптимизира портфолиото. Освен това, MCP отключва нови възможности за сътрудничество: чрез MCP няколко AI агента могат да си сътрудничат чрез функционална специализация, комбинирайки различни възможности за изпълнение на сложни задачи, като например анализ на данни във веригата, прогнозиране на пазара и управление на риска, като по този начин се подобрява общата ефективност и надеждност. За автоматизация на транзакции във веригата, MCP координира различни агенти за транзакции и контрол на риска, за да разреши проблеми като подхлъзване, транзакционни триения и MEV (извличаема стойност от миньори), като по този начин се дава възможност за по-безопасно и по-ефективно управление на активите във веригата.
Конкретно, MCP позволява на AI агентите да използват по-надеждно външни данни и услуги, като дефинира ясни спецификации за взаимодействие. Това избягва грешки, причинени от несъответствия в интерфейсите, и гарантира, че AI агентите имат постоянен достъп до необходимата информация. Освен това, MCP може да даде възможност за по-напреднали сценарии, като например сътрудничество между AI агенти, създавайки интелигентни системи, които могат да обработват сложни финансови задачи.
В контекста на DeFi, MCP може значително да подобри ефективността на транзакциите. AI агентите могат да използват MCP за достъп до пазарни данни в реално време и автоматично изпълнение на транзакции, като по този начин оптимизират портфолиото и намаляват човешките грешки. Освен това, MCP може да се използва за автоматизиране на управлението на риска, като помага да се защитят инвеститорите от загуби чрез мониторинг на пазарните условия и съответно коригиране на портфолиото.
В по-широката блокчейн екосистема, MCP може да насърчи междуверижната оперативна съвместимост. AI агентите могат да използват MCP за достъп до данни и услуги от различни блокчейни, като по този начин създават децентрализирани приложения, които могат да работят в множество платформи. Това отваря врати за нови иновативни приложения, като например междуверижни транзакции и децентрализирано кредитиране.
Потенциалът на MCP обаче се простира далеч отвъд финансите. Той може да се използва за различни други приложения, като например управление на веригата на доставки, здравеопазване и интернет на нещата. Като предоставя начин за безопасно и надеждно споделяне на данни между AI агенти и външни системи, MCP може да помогне на предприятията да автоматизират процеси, да подобрят ефективността и да вземат по-добри решения.
Значително предимство на MCP е неговата гъвкавост. Протоколът може да се адаптира към различни формати на данни и комуникационни протоколи, което го прави лесен за интегриране в съществуващи системи. Освен това, MCP е децентрализиран, което означава, че не се контролира от нито една организация. Това помага да се гарантира справедливост и прозрачност и да се намали рискът от цензура.
Въпреки че MCP е все още в ранен етап на разработка, той има потенциал да революционизира пейзажа на AI приложенията. Като предоставя начин за безопасно и надеждно споделяне на данни между AI агенти и външни системи, MCP може да помогне на предприятията да автоматизират процеси, да подобрят ефективността и да вземат по-добри решения. С продължаващото развитие на AI технологиите, MCP вероятно ще играе все по-важна роля в насърчаването на бъдещето на AI.
Например, в управлението на веригата на доставки, MCP може да се използва за проследяване на стоки през целия процес от производството до доставката. AI агентите могат да използват MCP за достъп до информация за нивата на запасите, времето за транспортиране и метеорологичните условия, като по този начин оптимизират логистиката и намаляват закъсненията. В здравеопазването, MCP може да се използва за безопасно споделяне на данни за пациентите, което позволява на лекарите да вземат по-информирани решения и да предоставят по-персонализирани грижи. В интернет на нещата, MCP може да се използва за свързване на различни устройства и събиране на данни, което позволява автоматизация и подобряване на ефективността.
Ключова характеристика на MCP е неговият модулен дизайн. Това улеснява разработчиците да създават персонализирани приложения и да разширяват функционалността на протокола. Освен това, MCP поддържа различни езици за програмиране и платформи, което го прави лесен за интегриране в съществуващи системи.
Друго значително предимство на MCP е неговата сигурност. Протоколът използва криптография, за да защити данните от неоторизиран достъп и да гарантира, че комуникацията между AI агентите е сигурна. Освен това, MCP е децентрализиран, което означава, че не се контролира от нито една организация. Това помага да се гарантира справедливост и прозрачност и да се намали рискът от цензура.
Свързани проекти
Няколко проекта проучват потенциала на MCP. Тези проекти изграждат приложения, базирани на MCP, и допринасят за развитието на протокола. Ето някои забележителни проекти:
DeMCP
DeMCP е децентрализирана MCP мрежа. Тя е предназначена да предостави на AI агентите автономно разработени услуги с отворен код MCP, да предостави на разработчиците платформа за внедряване на MCP за споделяне на приходите и да поддържа достъп до основните големи езикови модели (LLM) на едно гише. Разработчиците могат да получат услуги чрез плащания в стабилни монети (USDT, USDC). Към 8 май пазарната капитализация на неговия токен DMCP е приблизително 1,62 милиона долара.
Целта на DeMCP е да създаде по-отворена и по-достъпна AI екосистема. Като предоставя безплатни и с отворен код MCP услуги, DeMCP намалява бариерите пред навлизането в AI разработката и позволява на повече разработчици да изграждат иновативни приложения, базирани на AI. Освен това, моделът за споделяне на приходите на DeMCP насърчава разработчиците да допринасят за платформата и да изграждат висококачествени MCP услуги.
В основата на DeMCP е неговата децентрализирана MCP мрежа. Мрежата се състои от възли, които изпълняват MCP софтуер и заедно предоставят MCP услуги на AI агентите. Мрежата е децентрализирана, което означава, че не се контролира от нито една организация. Това помага да се гарантира справедливост и прозрачност и да се намали рискът от цензура.
DeMCP също така предоставя платформа за внедряване за споделяне на приходите. Тази платформа позволява на разработчиците да внедряват и продават своите MCP услуги и да споделят приходите с DeMCP. Платформата предоставя на разработчиците начин да монетизират работата си и ги насърчава да изграждат висококачествени услуги за платформата.
Освен това, DeMCP поддържа достъп до основните големи езикови модели (LLM) на едно гише. Това улеснява разработчиците да интегрират LLM в своите приложения и да се възползват от мощните възможности на LLM.
DeMCP работи за създаването на по-отворена и по-достъпна AI екосистема. Като предоставя безплатни и с отворен код MCP услуги, DeMCP намалява бариерите пред навлизането в AI разработката и позволява на повече разработчици да изграждат иновативни приложения, базирани на AI.
DARK
DARK е MCP мрежа, която работи в среда на надеждно изпълнение (TEE) и е изградена върху блокчейна Solana. Неговият токен $DARK е листван на Binance Alpha и към 8 май пазарната му капитализация е приблизително 118,1 милиона долара. В момента се разработва първото приложение на DARK, което е предназначено да предостави на AI агентите ефективни възможности за интегриране на инструменти чрез TEE и MCP протокола, което позволява на разработчиците бързо да се свързват с различни инструменти и външни услуги чрез проста конфигурация. Въпреки че продуктът все още не е пуснат напълно, потребителите могат да се присъединят към фазата на ранен достъп чрез списък за чакане по имейл, за да участват в тестването и да предоставят обратна връзка.
DARK се фокусира върху предоставянето на сигурни и надеждни MCP услуги. Като изпълнява MCP мрежата в TEE, DARK гарантира, че данните и комуникацията между AI агентите са сигурни. Освен това, DARK използва бързите и евтини транзакции на блокчейна Solana, за да предостави ефективни MCP услуги.
Първото приложение на DARK е предназначено да предостави на AI агентите ефективни възможности за интегриране на инструменти. Приложението ще позволи на разработчиците бързо да се свързват с различни инструменти и външни услуги чрез проста конфигурация. Това ще намали сложността на AI разработката и ще позволи на повече разработчици да изграждат иновативни приложения, базирани на AI.
DARK работи за създаването на по-сигурна и по-ефективна AI екосистема. Като предоставя MCP мрежа, която работи в TEE, DARK гарантира, че данните и комуникацията между AI агентите са сигурни. Освен това, DARK използва бързите и евтини транзакции на блокчейна Solana, за да предостави ефективни MCP услуги.
Cookie.fun
Cookie.fun е платформа, посветена на AI агентите в Web3 екосистемата, която е предназначена да предостави на потребителите цялостен индекс на AI агентите и набор от инструменти за анализ. Платформата помага на потребителите да разберат и оценят производителността на различни AI агенти, като показва показатели като когнитивно влияние, адаптивни интелигентни възможности, участие на потребителите и данни във веригата. На 24 април актуализацията на Cookie.API 1.0 въведе специализиран MCP сървър, който разполага с инфраструктура за специфични агенти, която е лесна за използване, предназначена за разработчици и нетехнически потребители, която не изисква конфигурация.
Cookie.fun се фокусира върху предоставянето на задълбочени прозрения за AI агентите. Като предоставя цялостен индекс и набор от инструменти за анализ, Cookie.fun помага на потребителите да разберат и оценят производителността на различни AI агенти. Това ще позволи на потребителите да вземат по-информирани решения и да избират AI агентите, които най-добре отговарят на техните нужди.