A BitMart Research publicou um relatório detalhado sobre o inovador framework MCP+AI Agent, um novo paradigma para aplicações de inteligência artificial. O relatório explora os avanços no Modelo de Protocolo de Contexto (MCP), sua integração com agentes de IA criptográficos e o impacto transformador na automação de blockchain, aplicações descentralizadas e interoperabilidade entre plataformas. As descobertas da pesquisa destacam o potencial do framework em aprimorar as capacidades de IA, simplificar integrações complexas e impulsionar o futuro da IA no ecossistema blockchain.
Introdução ao Conceito de MCP
O desenvolvimento do Modelo de Protocolo de Contexto (MCP) visa resolver desafios centrais no desenvolvimento de IA, especialmente a complexidade da integração de ferramentas externas. O principal objetivo do MCP é simplificar as interações de ferramentas de IA através da padronização de protocolos de comunicação, permitindo a integração perfeita de vários serviços externos. Ao estabelecer interfaces e especificações de comunicação padronizadas, o MCP simplifica fundamentalmente esse processo, permitindo que os modelos de IA interajam com ferramentas externas de forma mais eficiente e eficaz.
O cerne do MCP reside na sua capacidade de estabelecer um padrão de comunicação unificado entre agentes de IA e ferramentas externas, incluindo dados blockchain, contratos inteligentes e serviços off-chain. Essa padronização resolve o tradicional problema de desenvolvimento da fragmentação de interfaces, permitindo que agentes de IA se integrem perfeitamente com dados e ferramentas multi-cadeia, ao mesmo tempo em que aprimoram significativamente suas capacidades de execução autônoma.
Integração de MCP e Agentes de Inteligência Artificial
MCP e agentes de IA criptográficos compartilham uma relação complementar. Os agentes de IA concentram-se principalmente na automação de blockchain, execução de contratos inteligentes e gerenciamento de ativos criptográficos, enfatizando a proteção da privacidade e a integração com aplicações descentralizadas. Em contraste, o MCP prioriza a simplificação das interações entre agentes de IA e sistemas externos através de protocolos padronizados e gerenciamento de contexto, aprimorando assim a interoperabilidade e flexibilidade entre plataformas. Ao utilizar o protocolo MCP, os agentes de IA criptográficos podem alcançar uma integração e operação entre plataformas mais eficientes, aumentando assim suas capacidades de execução.
Por exemplo, um agente de IA focado em DeFi que utiliza MCP pode acessar dados de mercado em tempo real e otimizar automaticamente os portfólios. Além disso, o MCP libera novas possibilidades de colaboração: através do MCP, vários agentes de IA podem colaborar através da especialização funcional, combinando várias capacidades para completar tarefas complexas, como análise de dados on-chain, previsão de mercado e gerenciamento de riscos, aumentando assim a eficiência e confiabilidade geral. Para automação de transações on-chain, o MCP coordena vários agentes de transação e controle de risco para resolver problemas como slippage, atrito de transação e MEV (Miner Extractable Value), permitindo assim um gerenciamento de ativos on-chain mais seguro e eficiente.
Especificamente, o MCP permite que os agentes de IA utilizem dados e serviços externos de forma mais confiável, definindo especificações de interação claras. Isso evita erros causados por interfaces inconsistentes e garante que os agentes de IA possam acessar consistentemente as informações necessárias. Além disso, o MCP também permite cenários mais avançados, como a colaboração entre agentes de IA, criando assim sistemas inteligentes capazes de lidar com tarefas financeiras complexas.
No contexto de DeFi, o MCP pode aumentar significativamente a eficiência da negociação. Os agentes de IA podem usar o MCP para acessar dados de mercado em tempo real e executar negociações automaticamente, otimizando assim os portfólios e reduzindo erros humanos. Além disso, o MCP também pode ser usado para automatizar o gerenciamento de riscos, ajudando a proteger os investidores de perdas, monitorando as condições do mercado e ajustando os portfólios de acordo.
No ecossistema blockchain mais amplo, o MCP pode facilitar a interoperabilidade entre cadeias. Os agentes de IA podem usar o MCP para acessar dados e serviços de diferentes blockchains, criando assim aplicações descentralizadas que podem ser executadas em várias plataformas. Isso abre as portas para novas aplicações inovadoras, como negociação entre cadeias e empréstimos descentralizados.
No entanto, o potencial do MCP vai muito além das finanças. Ele também pode ser usado para várias outras aplicações, como gerenciamento da cadeia de suprimentos, assistência médica e Internet das Coisas. Ao fornecer uma maneira segura e confiável de compartilhar dados entre agentes de IA e sistemas externos, o MCP pode ajudar as empresas a automatizar processos, aumentar a eficiência e tomar melhores decisões.
Uma vantagem importante do MCP é sua flexibilidade. O protocolo pode ser adaptado a vários formatos de dados e protocolos de comunicação, tornando-o fácil de integrar em sistemas existentes. Além disso, o MCP é descentralizado, o que significa que não está sob o controle de nenhuma entidade única. Isso ajuda a garantir justiça e transparência e reduz o risco de censura.
Embora o MCP ainda esteja nos estágios iniciais de desenvolvimento, ele tem o potencial de revolucionar o cenário das aplicações de IA. Ao fornecer uma maneira segura e confiável de compartilhar dados entre agentes de IA e sistemas externos, o MCP pode ajudar as empresas a automatizar processos, aumentar a eficiência e tomar melhores decisões. À medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, é provável que o MCP desempenhe um papel cada vez mais importante no impulsionamento do futuro da IA.
Por exemplo, no gerenciamento da cadeia de suprimentos, o MCP pode ser usado para rastrear mercadorias desde a produção até a entrega. Os agentes de IA podem usar o MCP para acessar informações sobre níveis de estoque, tempos de transporte e condições climáticas, otimizando assim a logística e reduzindo atrasos. Na área de assistência médica, o MCP pode ser usado para compartilhar dados de pacientes com segurança, permitindo que os médicos tomem decisões mais informadas e forneçam cuidados mais personalizados. No campo da Internet das Coisas, o MCP pode ser usado para conectar vários dispositivos e coletar dados, permitindo assim a automação e aumentando a eficiência.
Uma característica fundamental do MCP é seu design modular. Isso torna fácil para os desenvolvedores construir aplicações personalizadas e expandir a funcionalidade do protocolo. Além disso, o MCP suporta várias linguagens de programação e plataformas, tornando-o fácil de integrar em sistemas existentes.
Outra vantagem importante do MCP é sua segurança. O protocolo usa tecnologia de criptografia para proteger os dados contra acesso não autorizado e garante que a comunicação entre os agentes de IA seja segura. Além disso, o MCP é descentralizado, o que significa que não está sob o controle de nenhuma entidade única. Isso ajuda a garantir justiça e transparência e reduz o risco de censura.
Projetos Relacionados
Vários projetos estão explorando o potencial do MCP. Esses projetos estão construindo aplicações baseadas em MCP e contribuindo para o desenvolvimento do protocolo. Aqui estão alguns projetos notáveis:
DeMCP
DeMCP é uma rede MCP descentralizada. Ele visa fornecer serviços MCP de código aberto desenvolvidos autonomamente para agentes de IA, fornecer aos desenvolvedores uma plataforma de implantação de divisão de receita comercial para MCP e suportar acesso único a modelos de linguagem grandes (LLM) convencionais. Os desenvolvedores podem obter serviços através de pagamentos de stablecoin (USDT, USDC). Em 8 de maio, o valor de mercado de seu token DMCP era de aproximadamente US$ 1,62 milhão.
O objetivo do DeMCP é criar um ecossistema de IA mais aberto e acessível. Ao fornecer serviços MCP gratuitos e de código aberto, o DeMCP está reduzindo as barreiras de entrada para o desenvolvimento de IA e permitindo que mais desenvolvedores construam aplicações inovadoras baseadas em IA. Além disso, o modelo de divisão de receita comercial do DeMCP incentiva os desenvolvedores a contribuir para a plataforma e construir serviços MCP de alta qualidade.
O núcleo do DeMCP é sua rede MCP descentralizada. A rede consiste em nós que executam o software MCP, que juntos fornecem serviços MCP para agentes de IA. A rede é descentralizada, o que significa que não está sob o controle de nenhuma entidade única. Isso ajuda a garantir justiça e transparência e reduz o risco de censura.
O DeMCP também fornece uma plataforma de implantação de divisão de receita comercial. Esta plataforma permite que os desenvolvedores implantem e vendam seus serviços MCP e compartilhem a receita com o DeMCP. Esta plataforma oferece aos desenvolvedores uma forma de monetizar seu trabalho e os incentiva a construir serviços de alta qualidade para a plataforma.
Além disso, o DeMCP suporta acesso único a modelos de linguagem grandes (LLM) convencionais. Isso facilita para os desenvolvedores integrarem LLMs em suas aplicações e aproveitarem os recursos poderosos dos LLMs.
O DeMCP está trabalhando para criar um ecossistema de IA mais aberto e acessível. Ao fornecer serviços MCP gratuitos e de código aberto, o DeMCP está reduzindo as barreiras de entrada para o desenvolvimento de IA e permitindo que mais desenvolvedores construam aplicações inovadoras baseadas em IA.
DARK
DARK é uma rede MCP executada em um ambiente de execução confiável (TEE), construída no blockchain Solana. Seu token $DARK foi listado no Binance Alpha e, em 8 de maio, seu valor de mercado era de aproximadamente US$ 118,1 milhões. Atualmente, o primeiro aplicativo do DARK está em desenvolvimento, visando fornecer capacidades eficientes de integração de ferramentas para agentes de IA através de TEE e protocolos MCP, permitindo que os desenvolvedores se conectem rapidamente a várias ferramentas e serviços externos através de configurações simples. Embora o produto ainda não tenha sido totalmente lançado, os usuários podem participar do estágio de acesso antecipado através de uma lista de espera por e-mail para participar de testes e fornecer feedback.
O DARK se concentra em fornecer serviços MCP seguros e confiáveis. Ao executar a rede MCP em um TEE, o DARK garante que os dados e a comunicação entre os agentes de IA sejam seguros. Além disso, o DARK aproveita as transações rápidas e de baixo custo do blockchain Solana para fornecer serviços MCP eficientes.
O primeiro aplicativo do DARK visa fornecer capacidades eficientes de integração de ferramentas para agentes de IA. O aplicativo permitirá que os desenvolvedores se conectem rapidamente a várias ferramentas e serviços externos através de configurações simples. Isso reduzirá a complexidade do desenvolvimento de IA e permitirá que mais desenvolvedores construam aplicações inovadoras baseadas em IA.
O DARK está trabalhando para criar um ecossistema de IA mais seguro e eficiente. Ao fornecer uma rede MCP executada em um TEE, o DARK garante que os dados e a comunicação entre os agentes de IA sejam seguros. Além disso, o DARK aproveita as transações rápidas e de baixo custo do blockchain Solana para fornecer serviços MCP eficientes.
Cookie.fun
Cookie.fun é uma plataforma dedicada a agentes de IA no ecossistema Web3, com o objetivo de fornecer aos usuários um índice abrangente de agentes de IA e um kit de ferramentas de análise. A plataforma ajuda os usuários a entender e avaliar o desempenho de vários agentes de IA, exibindo métricas como influência cognitiva, capacidades de inteligência adaptativa, engajamento do usuário e dados on-chain. Em 24 de abril, a atualização do Cookie.API 1.0 introduziu um servidor MCP dedicado, que apresenta uma infraestrutura específica do agente plug-and-play, projetada para desenvolvedores e usuários não técnicos, sem necessidade de configuração.
Cookie.fun se concentra em fornecer informações detalhadas sobre agentes de IA. Ao fornecer um índice abrangente e um kit de ferramentas de análise, o Cookie.fun ajuda os usuários a entender e avaliar o desempenho de vários agentes de IA. Isso permitirá que os usuários tomem decisões mais informadas e escolham os agentes que melhor atendem às suas necessidades.