BitMart Research opublikował szczegółowy raport na temat innowacyjnej architektury MCP+AI Agent, która stanowi nowy paradygmat w zastosowaniach sztucznej inteligencji. Raport dogłębnie analizuje postępy w dziedzinie Model Context Protocol (MCP), jego integrację z kryptograficznymi agentami AI oraz transformacyjny wpływ na automatyzację łańcucha bloków (blockchain), zdecentralizowane aplikacje i interoperacyjność międzyplatformową. Wyniki badań podkreślają potencjał tej architektury w zakresie wzmacniania możliwości sztucznej inteligencji, upraszczania złożonych integracji i napędzania przyszłości sztucznej inteligencji w ekosystemie blockchain.
Wprowadzenie do koncepcji MCP
Rozwój Model Context Protocol (MCP) ma na celu rozwiązanie podstawowych wyzwań w rozwoju sztucznej inteligencji, zwłaszcza złożoności integracji narzędzi zewnętrznych. Głównym celem MCP jest uproszczenie interakcji narzędzi AI poprzez standaryzację protokołów komunikacyjnych, umożliwiając w ten sposób bezproblemową integrację różnych usług zewnętrznych. Poprzez ustanowienie standardowych interfejsów i specyfikacji komunikacyjnych, MCP zasadniczo upraszcza ten proces, umożliwiając modelom AI interakcję z narzędziami zewnętrznymi w bardziej wydajny i efektywny sposób.
Sercem MCP jest ustanowienie jednolitego standardu komunikacji dla interakcji między agentami AI a narzędziami zewnętrznymi, w tym danymi blockchain, inteligentnymi kontraktami i usługami off-chain. Standaryzacja ta rozwiązuje tradycyjne wyzwania programistyczne związane z fragmentacją interfejsów, umożliwiając agentom AI bezproblemową integrację z danymi i narzędziami wielołańcuchowymi, jednocześnie znacznie zwiększając ich możliwości autonomicznego wykonywania.
Integracja MCP i agentów sztucznej inteligencji
MCP i kryptograficzni agenci AI mają wzajemnie się uzupełniające relacje. Agenci AI koncentrują się głównie na automatyzacji blockchain, wykonywaniu inteligentnych kontraktów i zarządzaniu aktywami kryptograficznymi, z naciskiem na ochronę prywatności i integrację ze zdecentralizowanymi aplikacjami. Z kolei MCP priorytetowo traktuje uproszczenie interakcji między agentami AI a systemami zewnętrznymi poprzez standaryzowane protokoły i zarządzanie kontekstem, zwiększając w ten sposób interoperacyjność i elastyczność międzyplatformową. Wykorzystując protokół MCP, kryptograficzni agenci AI mogą osiągnąć bardziej wydajną integrację i działanie między platformami, zwiększając w ten sposób ich możliwości wykonawcze.
Na przykład agent AI skupiający się na DeFi może wykorzystać MCP do uzyskiwania dostępu do danych rynkowych w czasie rzeczywistym i automatycznego optymalizowania portfeli. Ponadto MCP otwiera nowe możliwości współpracy: dzięki MCP wiele agentów AI może współpracować poprzez specjalizację funkcji, łącząc różne możliwości w celu wykonywania złożonych zadań, takich jak analiza danych on-chain, prognozowanie rynku i zarządzanie ryzykiem, zwiększając w ten sposób ogólną wydajność i niezawodność. W przypadku automatyzacji transakcji on-chain, MCP koordynuje różne agenty transakcyjne i kontroli ryzyka, aby rozwiązać problemy takie jak poślizg, tarcie transakcyjne i MEV (Miner Extractable Value), umożliwiając w ten sposób bezpieczniejsze i wydajniejsze zarządzanie aktywami on-chain.
W szczególności MCP umożliwia agentom AI bardziej niezawodne wykorzystywanie danych i usług zewnętrznych poprzez zdefiniowanie jasnych specyfikacji interakcji. Pozwala to uniknąć błędów spowodowanych niespójnościami interfejsów i zapewnia, że agenci AI mogą konsekwentnie uzyskiwać dostęp do wymaganych informacji. Ponadto MCP umożliwia bardziej zaawansowane scenariusze, takie jak współpraca między agentami AI, tworząc inteligentne systemy zdolne do wykonywania złożonych zadań finansowych.
W kontekście DeFi, MCP może znacznie poprawić efektywność transakcji. Agenci AI mogą używać MCP do uzyskiwania dostępu do danych rynkowych w czasie rzeczywistym i automatycznego wykonywania transakcji, optymalizując w ten sposób portfele i redukując błędy ludzkie. Ponadto MCP można wykorzystać do automatyzacji zarządzania ryzykiem, pomagając chronić inwestorów przed stratami poprzez monitorowanie warunków rynkowych i odpowiednie dostosowywanie portfeli.
W szerszym ekosystemie blockchain, MCP może ułatwić interoperacyjność między łańcuchami. Agenci AI mogą używać MCP do uzyskiwania dostępu do danych i usług z różnych łańcuchów bloków, tworząc w ten sposób zdecentralizowane aplikacje, które mogą działać na wielu platformach. Otwiera to drzwi do nowych innowacyjnych aplikacji, takich jak transakcje międzyłańcuchowe i zdecentralizowane pożyczki.
Jednak potencjał MCP wykracza daleko poza finanse. Można go również wykorzystać w różnych innych zastosowaniach, takich jak zarządzanie łańcuchem dostaw, opieka zdrowotna i Internet Rzeczy. Zapewniając bezpieczny i niezawodny sposób udostępniania danych między agentami AI a systemami zewnętrznymi, MCP może pomóc przedsiębiorstwom w automatyzacji procesów, poprawie wydajności i podejmowaniu lepszych decyzji.
Istotną zaletą MCP jest jego elastyczność. Protokół można dostosować do różnych formatów danych i protokołów komunikacyjnych, co ułatwia integrację z istniejącymi systemami. Ponadto MCP jest zdecentralizowany, co oznacza, że nie jest kontrolowany przez żaden pojedynczy podmiot. Pomaga to zapewnić uczciwość i przejrzystość oraz zmniejsza ryzyko cenzury.
Chociaż MCP jest nadal we wczesnej fazie rozwoju, ma potencjał, aby zrewolucjonizować krajobraz aplikacji AI. Zapewniając bezpieczny i niezawodny sposób udostępniania danych między agentami AI a systemami zewnętrznymi, MCP może pomóc przedsiębiorstwom w automatyzacji procesów, poprawie wydajności i podejmowaniu lepszych decyzji. Wraz z ciągłym rozwojem technologii AI, MCP prawdopodobnie odegra coraz ważniejszą rolę w napędzaniu przyszłości AI.
Na przykład w zarządzaniu łańcuchem dostaw MCP może być wykorzystywany do śledzenia towarów przez cały proces, od produkcji do dostawy. Agenci AI mogą używać MCP do uzyskiwania dostępu do informacji o poziomach zapasów, czasach transportu i warunkach pogodowych, optymalizując w ten sposób logistykę i redukując opóźnienia. W opiece zdrowotnej MCP może być wykorzystywany do bezpiecznego udostępniania danych pacjentów, umożliwiając lekarzom podejmowanie bardziej świadomych decyzji i zapewnianie bardziej spersonalizowanej opieki. W Internecie Rzeczy MCP może być wykorzystywany do łączenia różnych urządzeń i zbierania danych, umożliwiając automatyzację i poprawę wydajności.
Kluczową cechą MCP jest jego modułowa konstrukcja. Ułatwia to programistom tworzenie niestandardowych aplikacji i rozszerzanie funkcjonalności protokołu. Ponadto MCP obsługuje różne języki programowania i platformy, co ułatwia integrację z istniejącymi systemami.
Kolejną istotną zaletą MCP jest jego bezpieczeństwo. Protokół wykorzystuje techniki szyfrowania w celu ochrony danych przed nieautoryzowanym dostępem i zapewnienia bezpieczeństwa komunikacji między agentami AI. Ponadto MCP jest zdecentralizowany, co oznacza, że nie jest kontrolowany przez żaden pojedynczy podmiot. Pomaga to zapewnić uczciwość i przejrzystość oraz zmniejsza ryzyko cenzury.
Powiązane projekty
Istnieje kilka projektów, które badają potencjał MCP. Projekty te tworzą aplikacje oparte na MCP i wnoszą wkład w rozwój protokołu. Poniżej przedstawiono niektóre z godnych uwagi projektów:
DeMCP
DeMCP to zdecentralizowana sieć MCP. Ma na celu zapewnienie agentom AI autonomicznie rozwijanych usług MCP o otwartym kodzie źródłowym, zapewnienie programistom platformy wdrażania z podziałem przychodów komercyjnych dla MCP i obsługę kompleksowego dostępu do popularnych dużych modeli językowych (LLM). Programiści mogą uzyskiwać dostęp do usług za pośrednictwem płatności stabilnymi monetami (USDT, USDC). Na dzień 8 maja kapitalizacja rynkowa jego tokena DMCP wynosiła około 1,62 miliona dolarów.
Celem DeMCP jest stworzenie bardziej otwartego i dostępnego ekosystemu AI. Zapewniając bezpłatne i oparte na otwartym kodzie źródłowym usługi MCP, DeMCP obniża bariery wejścia do rozwoju AI i umożliwia większej liczbie programistów tworzenie innowacyjnych aplikacji opartych na AI. Ponadto model podziału przychodów komercyjnych DeMCP zachęca programistów do wnoszenia wkładu w platformę i tworzenia wysokiej jakości usług MCP.
Sercem DeMCP jest jego zdecentralizowana sieć MCP. Sieć składa się z węzłów, które uruchamiają oprogramowanie MCP, które wspólnie świadczą usługi MCP dla agentów AI. Sieć jest zdecentralizowana, co oznacza, że nie jest kontrolowana przez żaden pojedynczy podmiot. Pomaga to zapewnić uczciwość i przejrzystość oraz zmniejsza ryzyko cenzury.
DeMCP oferuje również platformę wdrażania z podziałem przychodów komercyjnych. Platforma umożliwia programistom wdrażanie i sprzedaż ich usług MCP oraz dzielenie się przychodami z DeMCP. Platforma zapewnia programistom sposób na zarabianie na ich pracy i zachęca ich do tworzenia wysokiej jakości usług dla platformy.
Ponadto DeMCP obsługuje kompleksowy dostęp do popularnych dużych modeli językowych (LLM). Ułatwia to programistom integrowanie LLM z ich aplikacjami i wykorzystywanie potężnych możliwości LLM.
DeMCP pracuje nad stworzeniem bardziej otwartego i dostępnego ekosystemu AI. Zapewniając bezpłatne i oparte na otwartym kodzie źródłowym usługi MCP, DeMCP obniża bariery wejścia do rozwoju AI i umożliwia większej liczbie programistów tworzenie innowacyjnych aplikacji opartych na AI.
DARK
DARK to sieć MCP działająca w zaufanym środowisku wykonawczym (TEE), zbudowana na łańcuchu bloków Solana. Jego token $DARK został wprowadzony na giełdę Binance Alpha, a na dzień 8 maja kapitalizacja rynkowa wynosiła około 118,1 miliona dolarów. Obecnie opracowywana jest pierwsza aplikacja DARK, która ma na celu zapewnienie wydajnych możliwości integracji narzędzi dla agentów AI za pośrednictwem protokołów TEE i MCP, umożliwiając programistom szybkie łączenie się z różnymi narzędziami i usługami zewnętrznymi za pomocą prostej konfiguracji. Chociaż produkt nie został jeszcze w pełni wprowadzony, użytkownicy mogą dołączyć do fazy wczesnego dostępu za pośrednictwem listy oczekujących e-mail, aby wziąć udział w testach i przekazać opinie.
DARK koncentruje się na zapewnieniu bezpiecznych i niezawodnych usług MCP. Uruchamiając sieć MCP w TEE, DARK zapewnia, że dane i komunikacja między agentami AI są bezpieczne. Ponadto DARK wykorzystuje szybkie i tanie transakcje łańcucha bloków Solana, aby zapewnić wydajne usługi MCP.
Pierwsza aplikacja DARK ma na celu zapewnienie wydajnych możliwości integracji narzędzi dla agentów AI. Aplikacja umożliwi programistom szybkie łączenie się z różnymi narzędziami i usługami zewnętrznymi za pomocą prostej konfiguracji. Zmniejszy to złożoność rozwoju AI i umożliwi większej liczbie programistów tworzenie innowacyjnych aplikacji opartych na AI.
DARK pracuje nad stworzeniem bezpieczniejszego i wydajniejszego ekosystemu AI. Zapewniając sieć MCP działającą w TEE, DARK zapewnia, że dane i komunikacja między agentami AI są bezpieczne. Ponadto DARK wykorzystuje szybkie i tanie transakcje łańcucha bloków Solana, aby zapewnić wydajne usługi MCP.
Cookie.fun
Cookie.fun to platforma poświęcona agentom AI w ekosystemie Web3, której celem jest zapewnienie użytkownikom kompleksowego indeksu agentów AI i zestawu narzędzi analitycznych. Platforma pomaga użytkownikom zrozumieć i ocenić wydajność różnych agentów AI poprzez wyświetlanie wskaźników, takich jak wpływ poznawczy, zdolności inteligentne adaptacyjne, zaangażowanie użytkowników i dane on-chain. Aktualizacja Cookie.API 1.0 z 24 kwietnia wprowadziła dedykowany serwer MCP z infrastrukturą specyficzną dla agentów typu plug-and-play, przeznaczoną dla programistów i użytkowników nietechnicznych, bez konieczności konfiguracji.
Cookie.fun koncentruje się na dostarczaniu szczegółowych informacji na temat agentów AI. Zapewniając kompleksowy indeks i zestaw narzędzi analitycznych, Cookie.fun pomaga użytkownikom zrozumieć i ocenić wydajność różnych agentów AI. Umożliwi to użytkownikom podejmowanie bardziej świadomych decyzji i wybieranie agentów, które najlepiej odpowiadają ich potrzebom.