BitMart Research heeft een gedetailleerd rapport gepubliceerd over het innovatieve MCP+AI Agent framework, een nieuw paradigma voor Artificial Intelligence (AI) toepassingen. Het rapport duikt diep in de vooruitgang van het Model Context Protocol (MCP), de integratie ervan met crypto AI agents, en de transformerende impact op blockchain automatisering, gedecentraliseerde applicaties, en cross-platform interoperabiliteit. De onderzoeksresultaten benadrukken het potentieel van dit framework om AI capaciteiten te verbeteren, complexe integraties te stroomlijnen, en de toekomst van AI in het blockchain ecosysteem te bevorderen.
Introductie van het MCP Concept
De ontwikkeling van het Model Context Protocol (MCP) is gericht op het aanpakken van de belangrijkste uitdagingen in AI-ontwikkeling, met name de complexiteit van het integreren van externe tools. Het primaire doel van MCP is om de interactie tussen AI-tools te vereenvoudigen door communicatieprotocollen te standaardiseren, waardoor een naadloze integratie van diverse externe diensten mogelijk wordt. MCP vereenvoudigt dit proces fundamenteel door gestandaardiseerde interfaces en communicatiespecificaties vast te stellen, waardoor AI-modellen efficiënter en effectiever kunnen interageren met externe tools.
De kern van MCP ligt in het feit dat het een uniforme communicatiestandaard creëert voor de interactie tussen AI agents en externe tools, waaronder blockchain data, smart contracts, en off-chain diensten. Deze standaardisatie lost de traditionele ontwikkelingsuitdaging van interfacefragmentatie op, waardoor AI agents naadloos kunnen integreren met multi-chain data en tools, terwijl hun autonome uitvoeringscapaciteiten aanzienlijk worden verbeterd.
Integratie van MCP en AI Agents
MCP en crypto AI agents delen een complementaire relatie. AI agents richten zich voornamelijk op blockchain automatisering, smart contract uitvoering, en crypto asset management, met een nadruk op privacybescherming en integratie met gedecentraliseerde applicaties. MCP daarentegen, prioriteert het vereenvoudigen van interacties tussen AI agents en externe systemen door middel van gestandaardiseerde protocollen en context management, waardoor cross-platform interoperabiliteit en flexibiliteit worden verbeterd. Door gebruik te maken van het MCP protocol, kunnen crypto AI agents een efficiëntere cross-platform integratie en operatie bereiken, waardoor hun uitvoeringscapaciteiten worden verbeterd.
Een AI agent die zich bijvoorbeeld richt op DeFi, kan MCP gebruiken om real-time marktgegevens te benaderen en automatisch portfolio’s te optimaliseren. Bovendien ontsluit MCP nieuwe mogelijkheden voor samenwerking: via MCP kunnen meerdere AI agents samenwerken door middel van functionele specialisatie, waarbij ze verschillende capaciteiten combineren om complexe taken uit te voeren, zoals on-chain data analyse, marktvoorspelling en risicobeheer, wat de algehele efficiëntie en betrouwbaarheid verhoogt. Voor on-chain transactieautomatisering coördineert MCP verschillende transactie- en risicocontrole agents om problemen aan te pakken zoals slippage, transactiefrictie en MEV (Miner Extractable Value), wat resulteert in veiliger en efficiënter on-chain asset management.
Concreet stelt MCP AI agents in staat om betrouwbaarder gebruik te maken van externe data en diensten door duidelijke interactiespecificaties te definiëren. Dit vermijdt fouten die worden veroorzaakt door inconsistente interfaces en zorgt ervoor dat AI agents consistent toegang hebben tot de benodigde informatie. Bovendien maakt MCP meer geavanceerde scenario’s mogelijk, zoals de samenwerking tussen AI agents, waardoor intelligente systemen ontstaan die complexe financiële taken kunnen uitvoeren.
In de context van DeFi kan MCP de transactie-efficiëntie aanzienlijk verbeteren. AI agents kunnen MCP gebruiken om real-time marktgegevens te benaderen en automatisch transacties uit te voeren, waardoor portfolio’s worden geoptimaliseerd en menselijke fouten worden verminderd. Bovendien kan MCP worden gebruikt om risicobeheer te automatiseren, door marktomstandigheden te monitoren en portfolio’s dienovereenkomstig aan te passen om beleggers te helpen beschermen tegen verliezen.
In het bredere blockchain ecosysteem kan MCP cross-chain interoperabiliteit bevorderen. AI agents kunnen MCP gebruiken om data en diensten van verschillende blockchains te benaderen, waardoor gedecentraliseerde applicaties ontstaan die op meerdere platforms kunnen draaien. Dit opent de deur naar nieuwe innovatieve applicaties, zoals cross-chain transacties en gedecentraliseerde leningen.
Het potentieel van MCP reikt echter veel verder dan alleen de financiële sector. Het kan ook worden gebruikt voor diverse andere toepassingen, zoals supply chain management, de gezondheidszorg en het Internet of Things (IoT). Door een veilige en betrouwbare manier te bieden om data te delen tussen AI agents en externe systemen, kan MCP bedrijven helpen processen te automatiseren, de efficiëntie te verbeteren en betere beslissingen te nemen.
Een belangrijk voordeel van MCP is de flexibiliteit. Het protocol kan worden aangepast aan verschillende dataformaten en communicatieprotocollen, waardoor het gemakkelijk in bestaande systemen kan worden geïntegreerd. Bovendien is MCP gedecentraliseerd, wat betekent dat het niet onder controle staat van een enkele entiteit. Dit helpt om eerlijkheid en transparantie te waarborgen en het risico op censuur te verminderen.
Hoewel MCP zich nog in een vroeg stadium van ontwikkeling bevindt, heeft het het potentieel om het AI-toepassingslandschap radicaal te veranderen. Door een veilige en betrouwbare manier te bieden om data te delen tussen AI agents en externe systemen, kan MCP bedrijven helpen processen te automatiseren, de efficiëntie te verbeteren en betere beslissingen te nemen. Naarmate de AI-technologie zich blijft ontwikkelen, zal MCP waarschijnlijk een steeds belangrijkere rol spelen bij het stimuleren van de toekomst van AI.
In supply chain management kan MCP bijvoorbeeld worden gebruikt om goederen te volgen gedurende het hele proces van productie tot levering. AI agents kunnen MCP gebruiken om informatie te benaderen over voorraadniveaus, transporttijden en weersomstandigheden, waardoor de logistiek kan worden geoptimaliseerd en vertragingen kunnen worden verminderd. In de gezondheidszorg kan MCP worden gebruikt om patiëntgegevens veilig te delen, waardoor artsen beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen en meer gepersonaliseerde zorg kunnen bieden. In het Internet of Things kan MCP worden gebruikt om verschillende apparaten te verbinden en data te verzamelen, waardoor automatisering mogelijk wordt en de efficiëntie wordt verbeterd.
Een belangrijk kenmerk van MCP is het modulaire ontwerp. Dit maakt het voor ontwikkelaars gemakkelijk om aangepaste applicaties te bouwen en de functionaliteit van het protocol uit te breiden. Bovendien ondersteunt MCP verschillende programmeertalen en platforms, waardoor het gemakkelijk in bestaande systemen kan worden geïntegreerd.
Een ander belangrijk voordeel van MCP is de veiligheid. Het protocol maakt gebruik van encryptie om data te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang en zorgt ervoor dat de communicatie tussen AI agents veilig is. Bovendien is MCP gedecentraliseerd, wat betekent dat het niet onder controle staat van een enkele entiteit. Dit helpt om eerlijkheid en transparantie te waarborgen en het risico op censuur te verminderen.
Gerelateerde Projecten
Er zijn verschillende projecten die het potentieel van MCP verkennen. Deze projecten bouwen applicaties op basis van MCP en dragen bij aan de ontwikkeling van het protocol. Hieronder volgen enkele opmerkelijke projecten:
DeMCP
DeMCP is een gedecentraliseerd MCP-netwerk. Het is ontworpen om AI agents te voorzien van autonoom ontwikkelde open-source MCP-diensten, ontwikkelaars een platform te bieden voor de inzet van commerciële inkomstenverdeling voor MCP, en one-stop toegang te ondersteunen tot reguliere Large Language Models (LLM’s). Ontwikkelaars kunnen diensten verkrijgen via stablecoin-betalingen (USDT, USDC). Op 8 mei bedroeg de marktkapitalisatie van de token DMCP ongeveer $1,62 miljoen.
Het doel van DeMCP is om een opener en toegankelijker AI-ecosysteem te creëren. Door gratis en open-source MCP-diensten aan te bieden, verlaagt DeMCP de drempel voor AI-ontwikkeling en stelt het meer ontwikkelaars in staat om innovatieve AI-gebaseerde applicaties te bouwen. Bovendien stimuleert het commerciële inkomstenverdelingsmodel van DeMCP ontwikkelaars om bij te dragen aan het platform en hoogwaardige MCP-diensten te bouwen.
De kern van DeMCP is het gedecentraliseerde MCP-netwerk. Dit netwerk bestaat uit nodes die MCP-software draaien, die gezamenlijk MCP-diensten aan AI agents leveren. Het netwerk is gedecentraliseerd, wat betekent dat het niet onder controle staat van een enkele entiteit. Dit helpt om eerlijkheid en transparantie te waarborgen en het risico op censuur te verminderen.
DeMCP biedt ook een platform voor de inzet van commerciële inkomstenverdeling. Dit platform stelt ontwikkelaars in staat om hun MCP-diensten in te zetten en te verkopen, en de inkomsten te delen met DeMCP. Het platform biedt ontwikkelaars een manier om hun werk te verzilveren en stimuleert hen om hoogwaardige diensten voor het platform te bouwen.
Bovendien ondersteunt DeMCP one-stop toegang tot reguliere Large Language Models (LLM’s). Dit maakt het voor ontwikkelaars gemakkelijk om LLM’s in hun applicaties te integreren en de krachtige mogelijkheden van LLM’s te benutten.
DeMCP werkt aan het creëren van een opener en toegankelijker AI-ecosysteem. Door gratis en open-source MCP-diensten aan te bieden, verlaagt DeMCP de drempel voor AI-ontwikkeling en stelt het meer ontwikkelaars in staat om innovatieve AI-gebaseerde applicaties te bouwen.
DARK
DARK is een MCP-netwerk dat draait in een Trusted Execution Environment (TEE) en is gebouwd op de Solana blockchain. De token $DARK is genoteerd op Binance Alpha en had op 8 mei een marktkapitalisatie van ongeveer $118,1 miljoen. Momenteel is de eerste applicatie van DARK in ontwikkeling, die is ontworpen om efficiënte toolintegratiecapaciteiten te bieden aan AI agents via TEE en het MCP-protocol, waardoor ontwikkelaars snel verbinding kunnen maken met verschillende tools en externe diensten door middel van eenvoudige configuratie. Hoewel het product nog niet volledig is gelanceerd, kunnen gebruikers zich via een e-mail wachtlijst aanmelden voor de vroege toegangsfasen om deel te nemen aan het testen en feedback te geven.
DARK richt zich op het leveren van veilige en betrouwbare MCP-diensten. Door het MCP-netwerk in een TEE te draaien, zorgt DARK ervoor dat de data en communicatie tussen AI agents veilig zijn. Bovendien maakt DARK gebruik van de snelle en goedkope transacties van de Solana blockchain om efficiënte MCP-diensten te leveren.
De eerste applicatie van DARK is ontworpen om efficiënte toolintegratiecapaciteiten te bieden aan AI agents. De applicatie stelt ontwikkelaars in staat om snel verbinding te maken met verschillende tools en externe diensten door middel van eenvoudige configuratie. Dit vermindert de complexiteit van AI-ontwikkeling en stelt meer ontwikkelaars in staat om innovatieve AI-gebaseerde applicaties te bouwen.
DARK werkt aan het creëren van een veiliger en efficiënter AI-ecosysteem. Door een MCP-netwerk aan te bieden dat draait in een TEE, zorgt DARK ervoor dat de data en communicatie tussen AI agents veilig zijn. Bovendien maakt DARK gebruik van de snelle en goedkope transacties van de Solana blockchain om efficiënte MCP-diensten te leveren.
Cookie.fun
Cookie.fun is een platform dat zich toelegt op AI agents in het Web3-ecosysteem en is ontworpen om gebruikers een uitgebreide AI agent index en analyse toolkit te bieden. Het platform helpt gebruikers de prestaties van verschillende AI agents te begrijpen en te evalueren door statistieken weer te geven zoals cognitieve invloed, adaptieve intelligentiecapaciteit, gebruikersbetrokkenheid en on-chain data. De Cookie.API 1.0 update van 24 april introduceerde een speciale MCP-server met plug-and-play agentspecifieke infrastructuur, ontworpen voor zowel ontwikkelaars als niet-technische gebruikers, zonder configuratie.
Cookie.fun richt zich op het leveren van diepgaande inzichten over AI agents. Door een uitgebreide index en analyse toolkit aan te bieden, helpt Cookie.fun gebruikers de prestaties van verschillende AI agents te begrijpen en te evalueren. Dit stelt gebruikers in staat om beter geïnformeerde beslissingen te nemen en de AI agent te kiezen die het beste bij hun behoeften past.