BitMart Research گزارشی مفصل در مورد چارچوب نوآورانه MCP+AI Agent منتشر کرده است که پارادایم جدیدی برای کاربردهای هوش مصنوعی است. این گزارش به بررسی پیشرفت‌های پروتکل زمینه مدل (MCP)، ادغام آن با عامل‌های هوش مصنوعی رمزنگاری شده و تأثیر دگرگون کننده آن بر اتوماسیون بلاک چین، برنامه‌های غیرمتمرکز و قابلیت همکاری متقابل پلتفرم می‌پردازد. یافته‌های این تحقیق بر پتانسیل این چارچوب در تقویت قابلیت‌های هوش مصنوعی، ساده‌سازی ادغام‌های پیچیده و پیشبرد آینده هوش مصنوعی در اکوسیستم بلاک چین تاکید دارد.
معرفی مفهوم MCP
توسعه پروتکل زمینه مدل (MCP) با هدف حل چالش‌های اصلی در توسعه هوش مصنوعی، به ویژه پیچیدگی ادغام ابزارهای خارجی صورت گرفته است. هدف اصلی MCP ساده‌سازی تعامل ابزارهای هوش مصنوعی از طریق استانداردسازی پروتکل‌های ارتباطی است که امکان ادغام یکپارچه خدمات خارجی مختلف را فراهم می‌کند. MCP با ایجاد رابط‌های استاندارد و مشخصات ارتباطی، این فرآیند را اساساً ساده می‌کند و به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا با کارایی و اثربخشی بیشتری با ابزارهای خارجی تعامل داشته باشند.
هسته اصلی MCP در ایجاد یک استاندارد ارتباطی یکپارچه بین عامل‌های هوش مصنوعی و ابزارهای خارجی، از جمله داده‌های بلاک چین، قراردادهای هوشمند و خدمات خارج از زنجیره است. این استانداردسازی مشکل توسعه سنتی ناشی از تکه تکه شدن رابط‌ها را برطرف می‌کند و عامل‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا به طور یکپارچه با داده‌ها و ابزارهای چند زنجیره‌ای ادغام شوند و در عین حال قابلیت‌های اجرایی مستقل خود را به طور قابل توجهی افزایش دهند.
ادغام MCP و عامل‌های هوش مصنوعی
MCP و عامل‌های هوش مصنوعی رمزنگاری شده یک رابطه مکمل دارند. عامل‌های هوش مصنوعی عمدتاً بر اتوماسیون بلاک چین، اجرای قراردادهای هوشمند و مدیریت دارایی‌های رمزنگاری شده تمرکز دارند و بر حفاظت از حریم خصوصی و ادغام با برنامه‌های غیرمتمرکز تاکید می‌کنند. در مقابل، MCP از طریق استانداردسازی پروتکل‌ها و مدیریت زمینه، اولویت را به ساده‌سازی تعامل بین عامل‌های هوش مصنوعی و سیستم‌های خارجی می‌دهد و در نتیجه قابلیت همکاری و انعطاف‌پذیری متقابل پلتفرم را افزایش می‌دهد. با بهره‌گیری از پروتکل MCP، عامل‌های هوش مصنوعی رمزنگاری شده می‌توانند به ادغام و عملکرد متقابل پلتفرم کارآمدتری دست یابند و در نتیجه قابلیت‌های اجرایی خود را بهبود بخشند.
به عنوان مثال، یک عامل هوش مصنوعی که بر DeFi متمرکز است، با استفاده از MCP می‌تواند به داده‌های بازار بلادرنگ دسترسی داشته باشد و به طور خودکار پرتفوی را بهینه کند. علاوه بر این، MCP امکانات همکاری جدیدی را باز می‌کند: از طریق MCP، چندین عامل هوش مصنوعی می‌توانند از طریق تخصص عملکردی با هم همکاری کنند، قابلیت‌های مختلف را برای انجام وظایف پیچیده مانند تجزیه و تحلیل داده‌های زنجیره‌ای، پیش‌بینی بازار و مدیریت ریسک ترکیب کنند و در نتیجه کارایی و قابلیت اطمینان کلی را بهبود بخشند. برای اتوماسیون معاملات زنجیره‌ای، MCP عامل‌های مختلف کنترل معامله و ریسک را هماهنگ می‌کند تا مسائلی مانند لغزش، اصطکاک معامله و MEV (ارزش قابل استخراج توسط ماینر) را حل کند و در نتیجه مدیریت دارایی زنجیره‌ای ایمن‌تر و کارآمدتری را امکان‌پذیر می‌کند.
به طور خاص، MCP با تعریف مشخصات تعاملی واضح، عامل‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا با اطمینان بیشتری از داده‌ها و خدمات خارجی استفاده کنند. این امر از خطاهای ناشی از ناسازگاری رابط جلوگیری می‌کند و تضمین می‌کند که عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور مداوم به اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی داشته باشند. علاوه بر این، MCP می‌تواند سناریوهای پیشرفته‌تری مانند همکاری بین عامل‌های هوش مصنوعی را فعال کند و در نتیجه سیستم‌های هوشمندی ایجاد کند که قادر به انجام وظایف پیچیده مالی هستند.
در زمینه DeFi، MCP می‌تواند کارایی معامله را تا حد زیادی بهبود بخشد. عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند از MCP برای دسترسی به داده‌های بازار بلادرنگ و اجرای خودکار معاملات استفاده کنند، در نتیجه پرتفوی را بهینه کرده و خطاهای انسانی را کاهش می‌دهند. علاوه بر این، MCP می‌تواند برای اتوماسیون مدیریت ریسک استفاده شود و با نظارت بر شرایط بازار و تنظیم متناسب با آن، به محافظت از سرمایه‌گذاران در برابر ضرر کمک کند.
در اکوسیستم گسترده‌تر بلاک چین، MCP می‌تواند قابلیت همکاری زنجیره‌ای را تسهیل کند. عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند از MCP برای دسترسی به داده‌ها و خدمات از بلاک چین‌های مختلف استفاده کنند و در نتیجه برنامه‌های غیرمتمرکزی ایجاد کنند که قادر به اجرا در چندین پلتفرم هستند. این امر درها را به روی برنامه‌های نوآورانه جدید مانند معاملات زنجیره‌ای و وام‌دهی غیرمتمرکز باز می‌کند.
با این حال، پتانسیل MCP فراتر از امور مالی است. همچنین می‌تواند برای کاربردهای مختلف دیگر مانند مدیریت زنجیره تامین، مراقبت‌های بهداشتی و اینترنت اشیا استفاده شود. MCP با ارائه روشی برای به اشتراک گذاشتن ایمن و مطمئن داده‌ها بین عامل‌های هوش مصنوعی و سیستم‌های خارجی، می‌تواند به کسب و کارها در اتوماسیون فرآیندها، بهبود کارایی و تصمیم‌گیری بهتر کمک کند.
یکی از مزایای مهم MCP انعطاف‌پذیری آن است. این پروتکل می‌تواند با فرمت‌های مختلف داده و پروتکل‌های ارتباطی سازگار شود و ادغام آن را در سیستم‌های موجود آسان کند. علاوه بر این، MCP غیرمتمرکز است، به این معنی که توسط هیچ نهاد واحدی کنترل نمی‌شود. این امر به تضمین انصاف و شفافیت کمک می‌کند و خطر سانسور را کاهش می‌دهد.
اگرچه MCP هنوز در مراحل اولیه توسعه است، اما پتانسیل ایجاد تحول در چشم انداز کاربردهای هوش مصنوعی را دارد. MCP با ارائه روشی برای به اشتراک گذاشتن ایمن و مطمئن داده‌ها بین عامل‌های هوش مصنوعی و سیستم‌های خارجی، می‌تواند به کسب و کارها در اتوماسیون فرآیندها، بهبود کارایی و تصمیم‌گیری بهتر کمک کند. با ادامه توسعه فناوری هوش مصنوعی، MCP به احتمال زیاد نقش مهمی در پیشبرد آینده هوش مصنوعی ایفا خواهد کرد.
به عنوان مثال، در مدیریت زنجیره تامین، MCP می‌تواند برای ردیابی کالاها از تولید تا تحویل استفاده شود. عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند از MCP برای دسترسی به اطلاعات مربوط به سطح موجودی، زمان حمل و نقل و شرایط آب و هوایی استفاده کنند، در نتیجه تدارکات را بهینه کرده و تاخیرها را کاهش می‌دهند. در زمینه مراقبت‌های بهداشتی، MCP می‌تواند برای به اشتراک گذاری ایمن داده‌های بیمار استفاده شود و پزشکان را قادر سازد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و مراقبت‌های شخصی‌تری ارائه دهند. در زمینه اینترنت اشیا، MCP می‌تواند برای اتصال دستگاه‌های مختلف و جمع آوری داده‌ها استفاده شود، در نتیجه اتوماسیون را فعال کرده و کارایی را بهبود می‌بخشد.
یکی از ویژگی‌های کلیدی MCP طراحی مدولار آن است. این امر ساخت برنامه‌های سفارشی و گسترش قابلیت‌های پروتکل را برای توسعه‌دهندگان آسان می‌کند. علاوه بر این، MCP از زبان‌های برنامه نویسی و پلتفرم‌های مختلف پشتیبانی می‌کند و ادغام آن را در سیستم‌های موجود آسان می‌کند.
یکی دیگر از مزایای مهم MCP امنیت آن است. این پروتکل از فناوری رمزنگاری برای محافظت از داده‌ها در برابر دسترسی غیرمجاز و اطمینان از ایمن بودن ارتباطات بین عامل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند. علاوه بر این، MCP غیرمتمرکز است، به این معنی که توسط هیچ نهاد واحدی کنترل نمی‌شود. این امر به تضمین انصاف و شفافیت کمک می‌کند و خطر سانسور را کاهش می‌دهد.
پروژه‌های مرتبط
چندین پروژه در حال بررسی پتانسیل MCP هستند. این پروژه‌ها در حال ساخت برنامه‌های مبتنی بر MCP هستند و به توسعه پروتکل کمک می‌کنند. در اینجا چند پروژه قابل توجه آورده شده است:
DeMCP
DeMCP یک شبکه MCP غیرمتمرکز است. هدف آن ارائه خدمات MCP منبع باز و توسعه یافته مستقل به عامل‌های هوش مصنوعی، ارائه یک پلتفرم استقرار تقسیم درآمد تجاری برای MCP برای توسعه‌دهندگان و پشتیبانی از دسترسی یک مرحله‌ای به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) جریان اصلی است. توسعه‌دهندگان می‌توانند از طریق پرداخت‌های استیبل کوین (USDT، USDC) به خدمات دسترسی پیدا کنند. از 8 مه، ارزش بازار توکن DMCP آن تقریباً 1.62 میلیون دلار بود.
هدف DeMCP ایجاد یک اکوسیستم هوش مصنوعی بازتر و در دسترس‌تر است. DeMCP با ارائه خدمات MCP رایگان و منبع باز، موانع ورود به توسعه هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد و توسعه‌دهندگان بیشتری را قادر می‌سازد تا برنامه‌های نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی بسازند. علاوه بر این، مدل تقسیم درآمد تجاری DeMCP توسعه‌دهندگان را تشویق می‌کند تا در پلتفرم مشارکت کنند و خدمات MCP با کیفیت بالا بسازند.
هسته اصلی DeMCP شبکه MCP غیرمتمرکز آن است. این شبکه از گره‌هایی تشکیل شده است که نرم افزار MCP را اجرا می‌کنند و به طور جمعی خدمات MCP را به عامل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهند. این شبکه غیرمتمرکز است، به این معنی که توسط هیچ نهاد واحدی کنترل نمی‌شود. این امر به تضمین انصاف و شفافیت کمک می‌کند و خطر سانسور را کاهش می‌دهد.
DeMCP همچنین یک پلتفرم استقرار تقسیم درآمد تجاری ارائه می‌دهد. این پلتفرم به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا خدمات MCP خود را مستقر کرده و بفروشند و درآمد را با DeMCP به اشتراک بگذارند. این پلتفرم راهی را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند تا کار خود را کسب درآمد کنند و آنها را تشویق می‌کند تا خدمات با کیفیت بالا را برای پلتفرم بسازند.
علاوه بر این، DeMCP از دسترسی یک مرحله‌ای به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) جریان اصلی پشتیبانی می‌کند. این امر ادغام LLM را در برنامه‌های خود برای توسعه‌دهندگان آسان می‌کند و آنها را قادر می‌سازد تا از قدرت LLM استفاده کنند.
DeMCP در تلاش است تا یک اکوسیستم هوش مصنوعی بازتر و در دسترس‌تر ایجاد کند. DeMCP با ارائه خدمات MCP رایگان و منبع باز، موانع ورود به توسعه هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد و توسعه‌دهندگان بیشتری را قادر می‌سازد تا برنامه‌های نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی بسازند.
DARK
DARK یک شبکه MCP است که در یک محیط اجرای قابل اعتماد (TEE) اجرا می‌شود و بر روی بلاک چین Solana ساخته شده است. توکن آن $DARK در Binance Alpha فهرست شده است و از 8 مه، ارزش بازار آن تقریباً 118.1 میلیون دلار است. در حال حاضر، اولین برنامه DARK در حال توسعه است و هدف آن ارائه قابلیت‌های ادغام ابزار کارآمد به عامل‌های هوش مصنوعی از طریق TEE و پروتکل MCP است، که توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا به سرعت از طریق پیکربندی ساده به ابزارها و خدمات خارجی مختلف متصل شوند. اگرچه این محصول هنوز به طور کامل عرضه نشده است، اما کاربران می‌توانند از طریق لیست انتظار ایمیل به مرحله دسترسی زودهنگام بپیوندند تا در آزمایش شرکت کرده و بازخورد ارائه دهند.
DARK بر ارائه خدمات MCP ایمن و قابل اعتماد متمرکز است. DARK با اجرای شبکه MCP در TEE، تضمین می‌کند که داده‌ها و ارتباطات بین عامل‌های هوش مصنوعی ایمن هستند. علاوه بر این، DARK از تراکنش‌های سریع و کم هزینه بلاک چین Solana برای ارائه خدمات MCP کارآمد استفاده می‌کند.
اولین برنامه DARK هدف آن ارائه قابلیت‌های ادغام ابزار کارآمد به عامل‌های هوش مصنوعی است. این برنامه توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا به سرعت از طریق پیکربندی ساده به ابزارها و خدمات خارجی مختلف متصل شوند. این امر پیچیدگی توسعه هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد و توسعه‌دهندگان بیشتری را قادر می‌سازد تا برنامه‌های نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی بسازند.
DARK در تلاش است تا یک اکوسیستم هوش مصنوعی ایمن‌تر و کارآمدتر ایجاد کند. DARK با ارائه یک شبکه MCP که در TEE اجرا می‌شود، تضمین می‌کند که داده‌ها و ارتباطات بین عامل‌های هوش مصنوعی ایمن هستند. علاوه بر این، DARK از تراکنش‌های سریع و کم هزینه بلاک چین Solana برای ارائه خدمات MCP کارآمد استفاده می‌کند.
Cookie.fun
Cookie.fun یک پلتفرم اختصاص داده شده به عامل‌های هوش مصنوعی در اکوسیستم Web3 است که هدف آن ارائه یک فهرست جامع عامل هوش مصنوعی و مجموعه ابزارهای تحلیلی به کاربران است. این پلتفرم با نمایش معیارهایی مانند نفوذ شناختی، قابلیت‌های هوشمند انطباقی، تعامل کاربر و داده‌های زنجیره‌ای، به کاربران کمک می‌کند تا عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی مختلف را درک و ارزیابی کنند. در 24 آوریل، به روز رسانی Cookie.API 1.0 یک سرور MCP اختصاصی را معرفی کرد، که دارای زیرساخت خاص عامل است و برای توسعه‌دهندگان و کاربران غیرفنی طراحی شده است و نیازی به پیکربندی ندارد.
Cookie.fun بر ارائه بینش عمیق در مورد عامل‌های هوش مصنوعی متمرکز است. Cookie.fun با ارائه یک فهرست جامع و مجموعه ابزارهای تحلیلی، به کاربران کمک می‌کند تا عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی مختلف را درک و ارزیابی کنند. این امر به کاربران امکان می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و مناسب‌ترین عامل‌ها را برای نیازهای خود انتخاب کنند.