BitMart Research ने एक नवोन्मेषी MCP+AI एजेंट ढांचे पर एक विस्तृत रिपोर्ट जारी की, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) अनुप्रयोगों के लिए एक नया प्रतिमान है। यह रिपोर्ट मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (Model Context Protocol - MCP) की प्रगति, एन्क्रिप्टेड एआई एजेंटों के साथ इसके एकीकरण, और ब्लॉकचेन स्वचालन, विकेंद्रीकृत अनुप्रयोगों (Decentralized Applications - dApps), और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म इंटरऑपरेबिलिटी पर इसके परिवर्तनकारी प्रभावों की गहराई से पड़ताल करती है। अनुसंधान के परिणाम एआई क्षमताओं को बढ़ाने, जटिल एकीकरण को सुव्यवस्थित करने और ब्लॉकचेन पारिस्थितिकी तंत्र में एआई के भविष्य को आगे बढ़ाने में इस ढांचे की क्षमता पर प्रकाश डालते हैं।
MCP अवधारणा का परिचय
मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) का विकास एआई विकास में आने वाली मुख्य चुनौतियों, विशेष रूप से बाहरी उपकरणों को एकीकृत करने की जटिलता को संबोधित करने के लिए किया गया था। MCP का मुख्य लक्ष्य मानकीकृत संचार प्रोटोकॉल के माध्यम से एआई उपकरणों की बातचीत को सुव्यवस्थित करना है, जिससे विभिन्न बाहरी सेवाओं का निर्बाध एकीकरण संभव हो सके। मानकीकृत इंटरफेस और संचार विनिर्देशों की स्थापना करके, MCP इस प्रक्रिया को मौलिक रूप से सरल करता है, जिससे एआई मॉडल बाहरी उपकरणों के साथ अधिक कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से बातचीत कर सकते हैं।
MCP का मूल तत्व यह है कि यह एआई एजेंटों और बाहरी उपकरणों, जिनमें ब्लॉकचेन डेटा, स्मार्ट अनुबंध और ऑफ-चेन सेवाएं शामिल हैं, के बीच बातचीत के लिए एक एकीकृत संचार मानक स्थापित करता है। यह मानकीकरण इंटरफेस के विखंडन की पारंपरिक विकास संबंधी कठिनाई को संबोधित करता है, जिससे एआई एजेंटों को मल्टी-चेन डेटा और उपकरणों के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत करने की अनुमति मिलती है, साथ ही उनकी स्वायत्त निष्पादन क्षमताओं को भी काफी हद तक बढ़ाया जाता है।
MCP और कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों का एकीकरण
MCP और एन्क्रिप्टेड एआई एजेंट एक पूरक संबंध साझा करते हैं। एआई एजेंट मुख्य रूप से ब्लॉकचेन स्वचालन, स्मार्ट अनुबंध निष्पादन और एन्क्रिप्टेड परिसंपत्ति प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिसमें गोपनीयता सुरक्षा और विकेंद्रीकृत अनुप्रयोगों के साथ एकीकरण पर जोर दिया जाता है। इसके विपरीत, MCP मानकीकृत प्रोटोकॉल और संदर्भ प्रबंधन के माध्यम से एआई एजेंटों और बाहरी प्रणालियों के बीच बातचीत को सुव्यवस्थित करने को प्राथमिकता देता है, जिससे क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म इंटरऑपरेबिलिटी और लचीलापन बढ़ता है। MCP प्रोटोकॉल का लाभ उठाकर, एन्क्रिप्टेड एआई एजेंट अधिक कुशल क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म एकीकरण और संचालन प्राप्त कर सकते हैं, जिससे उनकी निष्पादन क्षमता में सुधार होता है।
उदाहरण के लिए, DeFi पर ध्यान केंद्रित करने वाला एक एआई एजेंट MCP का उपयोग करके रीयल-टाइम मार्केट डेटा तक पहुंच सकता है और स्वचालित रूप से पोर्टफोलियो को अनुकूलित कर सकता है। इसके अतिरिक्त, MCP नई सहयोगात्मक संभावनाओं को भी खोलता है: MCP के माध्यम से, कई AI एजेंट कार्यात्मक विशेषज्ञता के माध्यम से सहयोग कर सकते हैं, जटिल कार्यों को पूरा करने के लिए विभिन्न क्षमताओं को मिलाकर, जैसे कि ऑन-चेन डेटा विश्लेषण, बाजार पूर्वानुमान और जोखिम प्रबंधन, जिससे समग्र दक्षता और विश्वसनीयता में सुधार होता है। ऑन-चेन लेनदेन स्वचालन के लिए, MCP स्लिपेज, लेनदेन घर्षण और MEV (खनिक निष्कर्षण योग्य मूल्य) जैसी समस्याओं को हल करने के लिए विभिन्न लेनदेन और जोखिम नियंत्रण एजेंटों का समन्वय करता है, जिससे ऑन-चेन परिसंपत्ति प्रबंधन अधिक सुरक्षित और कुशल होता है।
विशेष रूप से, MCP स्पष्ट इंटरैक्शन विनिर्देशों को परिभाषित करके एआई एजेंटों को बाहरी डेटा और सेवाओं का अधिक विश्वसनीय रूप से उपयोग करने में सक्षम बनाता है। यह इंटरफेस में असंगति के कारण होने वाली त्रुटियों से बचाता है और यह सुनिश्चित करता है कि एआई एजेंटों के पास हमेशा आवश्यक जानकारी तक पहुंच हो। इसके अतिरिक्त, MCP अधिक उन्नत परिदृश्यों को भी सक्षम बनाता है, जैसे कि एआई एजेंटों के बीच सहयोग, जिससे स्मार्ट सिस्टम का निर्माण होता है जो जटिल वित्तीय कार्यों को संभाल सकते हैं।
DeFi के संदर्भ में, MCP लेनदेन दक्षता में बहुत सुधार कर सकता है। एआई एजेंट रीयल-टाइम मार्केट डेटा तक पहुंचने और स्वचालित रूप से लेनदेन करने के लिए MCP का उपयोग कर सकते हैं, जिससे पोर्टफोलियो का अनुकूलन होता है और मानवीय त्रुटियां कम होती हैं। इसके अतिरिक्त, MCP का उपयोग जोखिम प्रबंधन को स्वचालित करने के लिए भी किया जा सकता है, बाजार की स्थितियों की निगरानी करके और तदनुसार पोर्टफोलियो को समायोजित करके निवेशकों को नुकसान से बचाने में मदद मिलती है।
व्यापक ब्लॉकचेन पारिस्थितिकी तंत्र में, MCP क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटी को बढ़ावा दे सकता है। एआई एजेंट विभिन्न ब्लॉकचेन से डेटा और सेवाओं तक पहुंचने के लिए MCP का उपयोग कर सकते हैं, जिससे विकेंद्रीकृत अनुप्रयोगों का निर्माण होता है जो कई प्लेटफार्मों पर चल सकते हैं। यह नए नवीन अनुप्रयोगों के लिए द्वार खोलता है, जैसे कि क्रॉस-चेन लेनदेन और विकेंद्रीकृत उधार।
हालांकि, MCP की क्षमता वित्तीय से कहीं आगे तक फैली हुई है। इसका उपयोग विभिन्न अन्य अनुप्रयोगों के लिए भी किया जा सकता है, जैसे कि आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, स्वास्थ्य सेवा और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (Internet of Things - IoT)। एआई एजेंटों और बाहरी प्रणालियों के बीच डेटा को सुरक्षित और विश्वसनीय रूप से साझा करने का एक तरीका प्रदान करके, MCP व्यवसायों को प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, दक्षता में सुधार करने और बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकता है।
MCP का एक महत्वपूर्ण लाभ इसकी लचीलापन है। यह प्रोटोकॉल विभिन्न डेटा प्रारूपों और संचार प्रोटोकॉल के अनुकूल हो सकता है, जिससे इसे मौजूदा प्रणालियों में एकीकृत करना आसान हो जाता है। इसके अतिरिक्त, MCP विकेंद्रीकृत है, जिसका अर्थ है कि यह किसी एकल इकाई के नियंत्रण में नहीं है। यह निष्पक्षता और पारदर्शिता सुनिश्चित करने में मदद करता है, और सेंसरशिप के जोखिम को कम करता है।
हालांकि MCP अभी भी विकास के शुरुआती चरण में है, लेकिन इसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों के परिदृश्य को पूरी तरह से बदलने की क्षमता है। एआई एजेंटों और बाहरी प्रणालियों के बीच डेटा को सुरक्षित और विश्वसनीय रूप से साझा करने का एक तरीका प्रदान करके, MCP व्यवसायों को प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, दक्षता में सुधार करने और बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकता है। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का विकास जारी है, MCP के AI के भविष्य को आगे बढ़ाने में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाने की संभावना है।
उदाहरण के लिए, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में, MCP का उपयोग उत्पादन से लेकर डिलीवरी तक माल की पूरी प्रक्रिया को ट्रैक करने के लिए किया जा सकता है। एआई एजेंट इन्वेंट्री स्तर, परिवहन समय और मौसम की स्थिति के बारे में जानकारी तक पहुंचने के लिए MCP का उपयोग कर सकते हैं, जिससे रसद का अनुकूलन होता है और देरी कम होती है। स्वास्थ्य सेवा में, MCP का उपयोग रोगी डेटा को सुरक्षित रूप से साझा करने के लिए किया जा सकता है, जिससे डॉक्टरों को अधिक सूचित निर्णय लेने और अधिक व्यक्तिगत देखभाल प्रदान करने में सक्षम बनाया जा सकता है। IoT क्षेत्र में, MCP का उपयोग विभिन्न उपकरणों को जोड़ने और डेटा एकत्र करने के लिए किया जा सकता है, जिससे स्वचालन और दक्षता में सुधार होता है।
MCP की एक महत्वपूर्ण विशेषता इसका मॉड्यूलर डिज़ाइन है। इससे डेवलपर्स के लिए कस्टम एप्लिकेशन बनाना और प्रोटोकॉल की कार्यक्षमता का विस्तार करना आसान हो जाता है। इसके अतिरिक्त, MCP विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं और प्लेटफार्मों का समर्थन करता है, जिससे इसे मौजूदा प्रणालियों में एकीकृत करना आसान हो जाता है।
MCP का एक और महत्वपूर्ण लाभ इसकी सुरक्षा है। यह प्रोटोकॉल अनधिकृत पहुंच से डेटा को बचाने और यह सुनिश्चित करने के लिए एन्क्रिप्शन तकनीक का उपयोग करता है कि एआई एजेंटों के बीच संचार सुरक्षित है। इसके अतिरिक्त, MCP विकेंद्रीकृत है, जिसका अर्थ है कि यह किसी एकल इकाई के नियंत्रण में नहीं है। यह निष्पक्षता और पारदर्शिता सुनिश्चित करने में मदद करता है, और सेंसरशिप के जोखिम को कम करता है।
संबंधित परियोजनाएं
कई परियोजनाएं MCP की क्षमता का पता लगा रही हैं। ये परियोजनाएं MCP पर आधारित एप्लिकेशन बना रही हैं, और प्रोटोकॉल के विकास में योगदान दे रही हैं। यहां कुछ उल्लेखनीय परियोजनाएं दी गई हैं:
DeMCP
DeMCP एक विकेंद्रीकृत MCP नेटवर्क है। इसका उद्देश्य एआई एजेंटों को स्वायत्त रूप से विकसित ओपन-सोर्स MCP सेवाएं प्रदान करना है, डेवलपर्स को MCP के लिए एक वाणिज्यिक राजस्व-साझाकरण परिनियोजन प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करना है, और मुख्यधारा के बड़े भाषा मॉडल (Large Language Model - LLM) तक वन-स्टॉप पहुंच का समर्थन करना है। डेवलपर्स स्थिर मुद्रा भुगतान (USDT, USDC) के माध्यम से सेवाएं प्राप्त कर सकते हैं। 8 मई तक, इसके टोकन DMCP का बाजार पूंजीकरण लगभग $1.62 मिलियन था।
DeMCP का लक्ष्य एक अधिक खुला और सुलभ कृत्रिम बुद्धिमत्ता पारिस्थितिकी तंत्र बनाना है। मुफ्त और ओपन-सोर्स MCP सेवाएं प्रदान करके, DeMCP कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास में प्रवेश के लिए बाधाओं को कम कर रहा है, और अधिक डेवलपर्स को कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित नवीन अनुप्रयोगों का निर्माण करने में सक्षम बना रहा है। इसके अतिरिक्त, DeMCP का वाणिज्यिक राजस्व-साझाकरण मॉडल डेवलपर्स को प्लेटफ़ॉर्म में योगदान करने और उच्च-गुणवत्ता वाली MCP सेवाएं बनाने के लिए प्रोत्साहित करता है।
DeMCP का मूल इसका विकेंद्रीकृत MCP नेटवर्क है। यह नेटवर्क MCP सॉफ़्टवेयर चलाने वाले नोड्स से बना है, जो सामूहिक रूप से एआई एजेंटों को MCP सेवाएं प्रदान करते हैं। यह नेटवर्क विकेंद्रीकृत है, जिसका अर्थ है कि यह किसी एकल इकाई के नियंत्रण में नहीं है। यह निष्पक्षता और पारदर्शिता सुनिश्चित करने में मदद करता है, और सेंसरशिप के जोखिम को कम करता है।
DeMCP एक वाणिज्यिक राजस्व-साझाकरण परिनियोजन प्लेटफ़ॉर्म भी प्रदान करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म डेवलपर्स को अपनी MCP सेवाओं को तैनात और बेचने की अनुमति देता है, और DeMCP के साथ राजस्व साझा करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म डेवलपर्स को अपने काम को मुद्रीकृत करने का एक तरीका प्रदान करता है, और उन्हें प्लेटफ़ॉर्म के लिए उच्च-गुणवत्ता वाली सेवाएं बनाने के लिए प्रोत्साहित करता है।
इसके अतिरिक्त, DeMCP मुख्यधारा के बड़े भाषा मॉडल (LLM) तक वन-स्टॉप पहुंच का समर्थन करता है। इससे डेवलपर्स के लिए LLM को अपने अनुप्रयोगों में एकीकृत करना और LLM की शक्तिशाली क्षमताओं का लाभ उठाना आसान हो जाता है।
DeMCP एक अधिक खुला और सुलभ कृत्रिम बुद्धिमत्ता पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के लिए काम कर रहा है। मुफ्त और ओपन-सोर्स MCP सेवाएं प्रदान करके, DeMCP कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास में प्रवेश के लिए बाधाओं को कम कर रहा है, और अधिक डेवलपर्स को कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित नवीन अनुप्रयोगों का निर्माण करने में सक्षम बना रहा है।
DARK
DARK एक MCP नेटवर्क है जो विश्वसनीय निष्पादन वातावरण (Trusted Execution Environment - TEE) में चलता है, और सोलाना ब्लॉकचेन पर बनाया गया है। इसके टोकन $DARK को बिनेंस अल्फा पर सूचीबद्ध किया गया है, और 8 मई तक इसका बाजार पूंजीकरण लगभग $118.1 मिलियन है। वर्तमान में, DARK का पहला एप्लिकेशन विकास के अधीन है, जिसका उद्देश्य TEE और MCP प्रोटोकॉल के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों को कुशल उपकरण एकीकरण क्षमताएं प्रदान करना है, जिससे डेवलपर्स सरल कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से विभिन्न उपकरणों और बाहरी सेवाओं से जल्दी से जुड़ सकें। हालांकि यह उत्पाद अभी तक पूरी तरह से लॉन्च नहीं हुआ है, लेकिन उपयोगकर्ता परीक्षण में भाग लेने और प्रतिक्रिया देने के लिए ईमेल प्रतीक्षा सूची के माध्यम से प्रारंभिक पहुंच चरण में शामिल हो सकते हैं।
DARK सुरक्षित और विश्वसनीय MCP सेवाएं प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करता है। TEE में MCP नेटवर्क चलाकर, DARK यह सुनिश्चित करता है कि एआई एजेंटों के बीच डेटा और संचार सुरक्षित है। इसके अतिरिक्त, DARK कुशल MCP सेवाएं प्रदान करने के लिए सोलाना ब्लॉकचेन के तेज़ और कम लागत वाले लेनदेन का लाभ उठाता है।
DARK का पहला एप्लिकेशन कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों को कुशल उपकरण एकीकरण क्षमताएं प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एप्लिकेशन डेवलपर्स को सरल कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से विभिन्न उपकरणों और बाहरी सेवाओं से जल्दी से जुड़ने में सक्षम करेगा। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास की जटिलता को कम करेगा, और अधिक डेवलपर्स को कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित नवीन अनुप्रयोगों का निर्माण करने में सक्षम करेगा।
DARK एक अधिक सुरक्षित और कुशल कृत्रिम बुद्धिमत्ता पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के लिए काम कर रहा है। TEE में चलने वाले MCP नेटवर्क को प्रदान करके, DARK यह सुनिश्चित करता है कि एआई एजेंटों के बीच डेटा और संचार सुरक्षित है। इसके अतिरिक्त, DARK कुशल MCP सेवाएं प्रदान करने के लिए सोलाना ब्लॉकचेन के तेज़ और कम लागत वाले लेनदेन का लाभ उठाता है।
Cookie.fun
Cookie.fun एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जो Web3 पारिस्थितिकी तंत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों को समर्पित है, जिसका उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को व्यापक कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट अनुक्रमणिका और विश्लेषण टूलकिट प्रदान करना है। यह प्लेटफ़ॉर्म संज्ञानात्मक प्रभाव, अनुकूली बुद्धि क्षमता, उपयोगकर्ता सहभागिता और ऑन-चेन डेटा जैसे संकेतकों को प्रदर्शित करके उपयोगकर्ताओं को विभिन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों के प्रदर्शन को समझने और मूल्यांकन करने में मदद करता है। 24 अप्रैल को, Cookie.API 1.0 अपडेट ने एक समर्पित MCP सर्वर पेश किया, जिसमें प्लग-एंड-प्ले एजेंट-विशिष्ट बुनियादी ढांचा है, जिसे डेवलपर्स और गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए बिना किसी कॉन्फ़िगरेशन के डिज़ाइन किया गया है।
Cookie.fun कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों के बारे में गहन जानकारी प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करता है। व्यापक अनुक्रमणिका और विश्लेषण टूलकिट प्रदान करके, Cookie.fun उपयोगकर्ताओं को विभिन्न कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों के प्रदर्शन को समझने और मूल्यांकन करने में मदद करता है। इससे उपयोगकर्ता अधिक सूचित निर्णय लेने और अपनी आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त AI एजेंटों को चुनने में सक्षम होंगे।