מחקר BitMart פרסם דו"ח מפורט על מסגרת MCP+AI Agent החדשנית, המהווה פרדיגמה חדשה ליישומי בינה מלאכותית. הדו"ח מתעמק בהתקדמות פרוטוקול הקשר של מודל (MCP), בשילובו עם סוכני קריפטו בינה מלאכותית, ובהשפעתו הטרנספורמטיבית על אוטומציה של בלוקצ’יין, אפליקציות מבוזרות ויכולת פעולה הדדית חוצת פלטפורמות. ממצאי המחקר מדגישים את הפוטנציאל של המסגרת בשיפור יכולות בינה מלאכותית, ייעול אינטגרציות מורכבות וקידום עתיד הבינה המלאכותית במערכת האקולוגית של הבלוקצ’יין.
מבוא למושג MCP
הפיתוח של פרוטוקול הקשר של מודל (MCP) נועד לתת מענה לאתגרי הליבה בפיתוח בינה מלאכותית, במיוחד המורכבות של שילוב כלי עזר חיצוניים. המטרה העיקרית של MCP היא לייעל את האינטראקציה של כלי בינה מלאכותית על ידי תיקנון פרוטוקולי תקשורת, ובכך לאפשר שילוב חלק של שירותים חיצוניים שונים. MCP מפשט באופן מהותי תהליך זה על ידי יצירת ממשקים ומפרטי תקשורת סטנדרטיים, המאפשרים למודלי בינה מלאכותית ליצור אינטראקציה עם כלי עזר חיצוניים בצורה יעילה ואפקטיבית יותר.
בבסיסו, MCP מייסד תקן תקשורת אחיד לאינטראקציות בין סוכני בינה מלאכותית וכלי עזר חיצוניים, כולל נתוני בלוקצ’יין, חוזים חכמים ושירותים מחוץ לשרשרת. תיקנון זה פותר את אתגרי הפיתוח המסורתיים של פיצול ממשקים, ומאפשר לסוכני בינה מלאכותית להשתלב בצורה חלקה עם נתוני רב-שרשרת וכלים, תוך שיפור משמעותי של יכולות הביצוע האוטונומיות שלהם.
שילוב של MCP וסוכני בינה מלאכותית
MCP וסוכני קריפטו בינה מלאכותית חולקים יחסים משלימים. סוכני בינה מלאכותית מתמקדים בעיקר באוטומציה של בלוקצ’יין, ביצוע חוזים חכמים וניהול נכסי קריפטו, תוך שימת דגש על הגנה על פרטיות ושילוב עם יישומים מבוזרים. לעומת זאת, MCP נותן עדיפות לייעול האינטראקציות בין סוכני בינה מלאכותית ומערכות חיצוניות באמצעות פרוטוקולים סטנדרטיים וניהול הקשר, ובכך משפר את יכולת הפעולה ההדדית והגמישות בין פלטפורמות. על ידי מינוף פרוטוקולי MCP, סוכני קריפטו בינה מלאכותית יכולים להשיג אינטגרציה ותפעול יעילים יותר בין פלטפורמות, ולשפר את יכולות הביצוע שלהם.
לדוגמה, סוכן בינה מלאכותית המתמקד ב-DeFi יכול להשתמש ב-MCP כדי לגשת לנתוני שוק בזמן אמת ולבצע אופטימיזציה אוטומטית של תיקי השקעות. בנוסף, MCP משחרר אפשרויות שיתוף פעולה חדשות: באמצעות MCP, סוכני AI מרובים יכולים לשתף פעולה באמצעות התמחות פונקציונלית, ולשלב יכולות שונות כדי להשלים משימות מורכבות כמו ניתוח נתונים בשרשרת, חיזוי שוק וניהול סיכונים, ובכך לשפר את היעילות והאמינות הכוללת. עבור אוטומציה של עסקאות בשרשרת, MCP מתאם בין סוכני מסחר ובקרת סיכונים שונים כדי לטפל בבעיות כמו החלקה, חיכוך בעסקאות ו-MEV (ערך הניתן למיצוי על ידי כורים), ובכך מאפשר ניהול נכסים בשרשרת בטוח ויעיל יותר.
באופן ספציפי, MCP מאפשר לסוכני בינה מלאכותית להשתמש בנתונים ושירותים חיצוניים בצורה אמינה יותר על ידי הגדרת מפרטי אינטראקציה ברורים. זה מונע שגיאות הנובעות מחוסר עקביות בממשקים ומבטיח שסוכני בינה מלאכותית יכולים לגשת באופן עקבי למידע הדרוש להם. בנוסף, MCP יכול לאפשר תרחישים מתקדמים יותר, כגון שיתוף פעולה בין סוכני בינה מלאכותית, וליצור מערכות חכמות המסוגלות להתמודד עם משימות פיננסיות מורכבות.
בהקשר של DeFi, MCP יכול לשפר מאוד את יעילות המסחר. סוכני בינה מלאכותית יכולים להשתמש ב-MCP כדי לגשת לנתוני שוק בזמן אמת ולבצע עסקאות באופן אוטומטי, ובכך לבצע אופטימיזציה של תיקי השקעות ולהפחית שגיאות אנושיות. בנוסף, ניתן להשתמש ב-MCP כדי לבצע אוטומציה של ניהול סיכונים, ולעזור להגן על משקיעים מפני הפסדים על ידי ניטור תנאי השוק והתאמת תיקי ההשקעות בהתאם.
במערכת האקולוגית הרחבה יותר של הבלוקצ’יין, MCP יכול לקדם יכולת פעולה הדדית בין שרשרות. סוכני בינה מלאכותית יכולים להשתמש ב-MCP כדי לגשת לנתונים ושירותים מבלוקצ’יינים שונים, ובכך ליצור יישומים מבוזרים שיכולים לפעול על פני מספר פלטפורמות. זה פותח דלתות ליישומים חדשניים חדשים, כגון עסקאות חוצות שרשרות והלוואות מבוזרות.
עם זאת, הפוטנציאל של MCP חורג בהרבה מתחום הפיננסים. ניתן להשתמש בו גם במגוון יישומים אחרים, כגון ניהול שרשרת אספקה, שירותי בריאות ואינטרנט של הדברים. על ידי מתן דרך מאובטחת ואמינה לשיתוף נתונים בין סוכני בינה מלאכותית למערכות חיצוניות, MCP יכול לעזור לעסקים לבצע אוטומציה של תהליכים, לשפר את היעילות ולקבל החלטות טובות יותר.
יתרון חשוב אחד של MCP הוא הגמישות שלו. ניתן להתאים את הפרוטוקול למגוון פורמטים של נתונים ופרוטוקולי תקשורת, מה שמקל על שילובו במערכות קיימות. בנוסף, MCP מבוזר, מה שאומר שהוא אינו נשלט על ידי ישות אחת. זה עוזר להבטיח הוגנות ושקיפות, ומפחית את הסיכון לצנזורה.
למרות ש-MCP עדיין נמצא בשלבי פיתוח מוקדמים, יש לו פוטנציאל לחולל מהפכה בנוף יישומי הבינה המלאכותית. על ידי מתן דרך מאובטחת ואמינה לשיתוף נתונים בין סוכני בינה מלאכותית למערכות חיצוניות, MCP יכול לעזור לעסקים לבצע אוטומציה של תהליכים, לשפר את היעילות ולקבל החלטות טובות יותר. ככל שטכנולוגיית הבינה המלאכותית ממשיכה להתפתח, סביר להניח ש-MCP ימלא תפקיד חשוב יותר ויותר בעיצוב עתיד הבינה המלאכותית.
לדוגמה, בניהול שרשרת אספקה, ניתן להשתמש ב-MCP כדי לעקוב אחר סחורות לאורך כל התהליך מייצור ועד אספקה. סוכני בינה מלאכותית יכולים להשתמש ב-MCP כדי לגשת למידע על רמות מלאי, זמני הובלה ותנאי מזג האוויר, ובכך לבצע אופטימיזציה של לוגיסטיקה ולהפחית עיכובים. בתחום שירותי הבריאות, ניתן להשתמש ב-MCP כדי לשתף נתוני מטופלים בצורה מאובטחת, ולאפשר לרופאים לקבל החלטות מושכלות יותר ולספק טיפול מותאם אישית יותר. בתחום האינטרנט של הדברים, ניתן להשתמש ב-MCP כדי לחבר מכשירים שונים ולאסוף נתונים, ובכך לאפשר אוטומציה ושיפור היעילות.
תכונה מרכזית של MCP היא העיצוב המודולרי שלו. זה מקל על מפתחים לבנות יישומים מותאמים אישית ולהרחיב את הפונקציונליות של הפרוטוקול. בנוסף, MCP תומך במגוון שפות תכנות ופלטפורמות, מה שמקל על שילובו במערכות קיימות.
יתרון חשוב נוסף של MCP הוא האבטחה שלו. הפרוטוקול משתמש בטכניקות הצפנה כדי להגן על נתונים מפני גישה בלתי מורשית ולהבטיח שהתקשורת בין סוכני בינה מלאכותית מאובטחת. בנוסף, MCP מבוזר, מה שאומר שהוא אינו נשלט על ידי ישות אחת. זה עוזר להבטיח הוגנות ושקיפות, ומפחית את הסיכון לצנזורה.
פרויקטים רלוונטיים
ישנם מספר פרויקטים החוקרים את הפוטנציאל של MCP. פרויקטים אלה בונים יישומים מבוססי MCP ותורמים לפיתוח הפרוטוקול. להלן כמה פרויקטים בולטים:
DeMCP
DeMCP היא רשת MCP מבוזרת. היא נועדה לספק שירותי MCP בקוד פתוח שפותחו באופן אוטונומי עבור סוכני בינה מלאכותית, לספק למפתחים פלטפורמת פריסה לשיתוף הכנסות מסחרית עבור MCP ולתמוך בגישה חד-פעמית למודלי שפה גדולים (LLM) מיינסטרימיים. מפתחים יכולים לרכוש שירותים באמצעות תשלום מטבע יציב (USDT, USDC). נכון ל-8 במאי, שווי השוק של האסימון שלה, DMCP, הוא כ-1.62 מיליון דולר.
מטרת DeMCP היא ליצור מערכת אקולוגית של בינה מלאכותית פתוחה ונגישה יותר. על ידי אספקת שירותי MCP בחינם ובקוד פתוח, DeMCP מורידה את מחסומי הכניסה לפיתוח בינה מלאכותית ומאפשרת ליותר מפתחים לבנות יישומים חדשניים מבוססי בינה מלאכותית. בנוסף, מודל שיתוף ההכנסות המסחרי של DeMCP מעודד מפתחים לתרום לפלטפורמה ולבנות שירותי MCP באיכות גבוהה.
בבסיסה של DeMCP נמצאת רשת ה-MCP המבוזרת שלה. רשת זו מורכבת מצמתים שמריצים תוכנת MCP, אשר יחד מספקים שירותי MCP לסוכני בינה מלאכותית. הרשת מבוזרת, מה שאומר שהיא אינה נשלטת על ידי ישות אחת. זה עוזר להבטיח הוגנות ושקיפות, ומפחית את הסיכון לצנזורה.
DeMCP מספקת גם פלטפורמת פריסה לשיתוף הכנסות מסחרית. פלטפורמה זו מאפשרת למפתחים לפרוס ולמכור את שירותי ה-MCP שלהם ולשתף את ההכנסות עם DeMCP. הפלטפורמה מספקת למפתחים דרך למסחר את עבודתם ומעודדת אותם לבנות שירותים באיכות גבוהה עבור הפלטפורמה.
בנוסף, DeMCP תומכת בגישה חד-פעמית למודלי שפה גדולים (LLM) מיינסטרימיים. זה מקל על מפתחים לשלב LLM ביישומים שלהם ולנצל את היכולות החזקות של LLM.
DeMCP פועלת ליצירת מערכת אקולוגית של בינה מלאכותית פתוחה ונגישה יותר. על ידי אספקת שירותי MCP בחינם ובקוד פתוח, DeMCP מורידה את מחסומי הכניסה לפיתוח בינה מלאכותית ומאפשרת ליותר מפתחים לבנות יישומים חדשניים מבוססי בינה מלאכותית.
DARK
DARK היא רשת MCP הפועלת בסביבת ביצוע מהימנה (TEE), הבנויה על בלוקצ’יין סולאנה. האסימון שלה, $DARK, רשום ב-Binance Alpha, ונכון ל-8 במאי, שווי השוק שלו הוא כ-118.1 מיליון דולר. נכון לעכשיו, היישום הראשון של DARK נמצא בפיתוח, שמטרתו לספק יכולות אינטגרציה יעילות של כלי עזר עבור סוכני בינה מלאכותית באמצעות TEE ופרוטוקולי MCP, מה שמאפשר למפתחים להתחבר במהירות לכלי עזר ושירותים חיצוניים שונים באמצעות תצורה פשוטה. למרות שהמוצר עדיין לא הושק במלואו, משתמשים יכולים להצטרף לשלב הגישה המוקדמת באמצעות רשימת המתנה בדוא"ל כדי להשתתף בבדיקות ולספק משוב.
DARK מתמקדת באספקת שירותי MCP מאובטחים ואמינים. על ידי הפעלת רשת MCP ב-TEE, DARK מבטיחה שהנתונים והתקשורת בין סוכני בינה מלאכותית מאובטחים. בנוסף, DARK ממנפת את העסקאות המהירות והזולות של בלוקצ’יין סולאנה כדי לספק שירותי MCP יעילים.
היישום הראשון של DARK נועד לספק יכולות אינטגרציה יעילות של כלי עזר עבור סוכני בינה מלאכותית. יישום זה יאפשר למפתחים להתחבר במהירות לכלי עזר ושירותים חיצוניים שונים באמצעות תצורה פשוטה. זה יפחית את המורכבות של פיתוח בינה מלאכותית ויאפשר ליותר מפתחים לבנות יישומים חדשניים מבוססי בינה מלאכותית.
DARK פועלת ליצירת מערכת אקולוגית של בינה מלאכותית מאובטחת ויעילה יותר. על ידי אספקת רשת MCP הפועלת ב-TEE, DARK מבטיחה שהנתונים והתקשורת בין סוכני בינה מלאכותית מאובטחים. בנוסף, DARK ממנפת את העסקאות המהירות והזולות של בלוקצ’יין סולאנה כדי לספק שירותי MCP יעילים.
Cookie.fun
Cookie.fun היא פלטפורמה המוקדשת לסוכני בינה מלאכותית במערכת האקולוגית של Web3, שמטרתה לספק למשתמשים אינדקס סוכני בינה מלאכותית מקיף וערכת כלי ניתוח. הפלטפורמה עוזרת למשתמשים להבין ולהעריך את הביצועים של סוכני בינה מלאכותית שונים על ידי הצגת מדדים כגון השפעה קוגניטיבית, יכולות אינטליגנציה אדפטיבית, מעורבות משתמשים ונתונים בשרשרת. עדכון Cookie.API 1.0 מ-24 באפריל הציג שרת MCP ייעודי עם תשתית ספציפית לסוכן plug-and-play, שנועדה הן עבור מפתחים והן עבור משתמשים לא טכניים, ללא צורך בתצורה.
Cookie.fun מתמקדת במתן תובנות מעמיקות לגבי סוכני בינה מלאכותית. על ידי אספקת אינדקס מקיף וערכת כלי ניתוח, Cookie.fun עוזרת למשתמשים להבין ולהעריך את הביצועים של סוכני בינה מלאכותית שונים. זה יאפשר למשתמשים לקבל החלטות מושכלות יותר ולבחור את הסוכן המתאים ביותר לצרכיהם.