BitMart Research опубликовала подробный отчет об инновационном фреймворке MCP+AI Agent, представляющем собой новую парадигму в сфере приложений искусственного интеллекта. В отчете рассматриваются достижения в области протокола контекста модели (MCP), его интеграция с криптографическими AI агентами, а также преобразующее влияние на автоматизацию блокчейна, децентрализованные приложения и кросс-платформенную интероперабельность. Результаты исследования подчеркивают потенциал этого фреймворка в расширении возможностей искусственного интеллекта, упрощении сложной интеграции и продвижении искусственного интеллекта в будущее в экосистеме блокчейна.
Введение в концепцию MCP
Разработка протокола контекста модели (MCP) направлена на решение основных задач в разработке искусственного интеллекта, особенно сложности интеграции внешних инструментов. Основная цель MCP заключается в упрощении взаимодействия AI инструментов путем стандартизации протоколов связи, что обеспечивает бесшовную интеграцию различных внешних сервисов. MCP упрощает этот процесс, устанавливая стандартизированные интерфейсы и спецификации связи, позволяя AI моделям взаимодействовать с внешними инструментами более эффективно.
Суть MCP заключается в установлении единого стандарта связи между AI агентами и внешними инструментами, включая данные блокчейна, смарт-контракты и оффчейн-сервисы. Эта стандартизация решает традиционную проблему фрагментации интерфейсов, позволяя AI агентам беспрепятственно интегрироваться с многоцепными данными и инструментами, значительно расширяя возможности автономного исполнения.
Интеграция MCP и AI агентов
MCP и криптографические AI агенты имеют взаимодополняющие отношения. AI агенты в основном сосредоточены на автоматизации блокчейна, исполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, уделяя особое внимание защите конфиденциальности и интеграции с децентрализованными приложениями. MCP, напротив, уделяет приоритетное внимание упрощению взаимодействия между AI агентами и внешними системами посредством стандартизированных протоколов и управления контекстом, тем самым расширяя кросс-платформенную интероперабельность и гибкость. Используя протокол MCP, криптографические AI агенты могут достичь более эффективной кросс-платформенной интеграции и операций, повышая свои возможности исполнения.
Например, AI агент, специализирующийся на DeFi, может использовать MCP для доступа к рыночным данным в режиме реального времени и автоматической оптимизации портфеля. Кроме того, MCP открывает новые возможности для сотрудничества: с помощью MCP несколько AI агентов могут сотрудничать посредством функциональной специализации, объединяя различные возможности для выполнения сложных задач, таких как анализ данных в цепочке, прогнозирование рынка и управление рисками, тем самым повышая общую эффективность и надежность. Для автоматизации транзакций в цепочке MCP координирует различные агенты по торговле и контролю рисков для решения таких проблем, как проскальзывание, торговые издержки и MEV (извлекаемая ценность майнерами), что обеспечивает более безопасное и эффективное управление активами в цепочке.
В частности, MCP позволяет AI агентам более надежно использовать внешние данные и сервисы, определяя четкие спецификации взаимодействия. Это позволяет избежать ошибок, вызванных несогласованностью интерфейсов, и гарантирует, что AI агенты всегда могут получить доступ к необходимой информации. Кроме того, MCP также позволяет реализовать более продвинутые сценарии, такие как сотрудничество между AI агентами, для создания интеллектуальных систем, способных обрабатывать сложные финансовые задачи.
В контексте DeFi MCP может значительно повысить эффективность торговли. AI агенты могут использовать MCP для доступа к рыночным данным в режиме реального времени и автоматического выполнения транзакций, тем самым оптимизируя инвестиционные портфели и уменьшая количество человеческих ошибок. Кроме того, MCP можно использовать для автоматизации управления рисками, помогая защитить инвесторов от убытков путем мониторинга рыночных условий и соответствующей корректировки портфелей.
В более широкой экосистеме блокчейна MCP может способствовать кросс-чейн интероперабельности. AI агенты могут использовать MCP для доступа к данным и сервисам из разных блокчейнов, тем самым создавая децентрализованные приложения, которые могут работать на нескольких платформах. Это открывает двери для новых инновационных приложений, таких как кросс-чейн торговля и децентрализованное кредитование.
Однако потенциал MCP выходит далеко за рамки финансов. Его также можно использовать в различных других приложениях, таких как управление цепочками поставок, здравоохранение и интернет вещей. Предоставляя безопасный и надежный способ обмена данными между AI агентами и внешними системами, MCP может помочь предприятиям автоматизировать процессы, повысить эффективность и принимать более обоснованные решения.
Важным преимуществом MCP является его гибкость. Протокол можно адаптировать к различным форматам данных и протоколам связи, что упрощает его интеграцию в существующие системы. Кроме того, MCP является децентрализованным, что означает, что он не контролируется какой-либо одной организацией. Это помогает обеспечить справедливость и прозрачность, а также снижает риск цензуры.
Хотя MCP все еще находится на ранних стадиях разработки, он обладает потенциалом, чтобы произвести революцию в ландшафте приложений искусственного интеллекта. Предоставляя безопасный и надежный способ обмена данными между AI агентами и внешними системами, MCP может помочь предприятиям автоматизировать процессы, повысить эффективность и принимать более обоснованные решения. По мере развития технологий искусственного интеллекта MCP, вероятно, будет играть все более важную роль в продвижении будущего искусственного интеллекта.
Например, в управлении цепочками поставок MCP можно использовать для отслеживания товаров на протяжении всего процесса от производства до доставки. AI агенты могут использовать MCP для доступа к информации об уровнях запасов, времени транспортировки и погодных условиях, тем самым оптимизируя логистику и сокращая задержки. В сфере здравоохранения MCP можно использовать для безопасного обмена данными о пациентах, что позволит врачам принимать более обоснованные решения и обеспечивать более персонализированный уход. В сфере интернета вещей MCP можно использовать для подключения различных устройств и сбора данных, тем самым обеспечивая автоматизацию и повышение эффективности.
Важной особенностью MCP является его модульная конструкция. Это позволяет разработчикам легко создавать пользовательские приложения и расширять функциональность протокола. Кроме того, MCP поддерживает различные языки программирования и платформы, что упрощает его интеграцию в существующие системы.
Еще одним важным преимуществом MCP является его безопасность. Протокол использует методы шифрования для защиты данных от несанкционированного доступа и обеспечения безопасности связи между AI агентами. Кроме того, MCP является децентрализованным, что означает, что он не контролируется какой-либо одной организацией. Это помогает обеспечить справедливость и прозрачность, а также снижает риск цензуры.
Связанные проекты
Есть несколько проектов, изучающих потенциал MCP. Эти проекты разрабатывают приложения на основе MCP и вносят вклад в развитие протокола. Вот несколько заслуживающих внимания проектов:
DeMCP
DeMCP - это децентрализованная сеть MCP. Она предназначена для предоставления AI агентам автономно разрабатываемых MCP сервисов с открытым исходным кодом, предоставляя разработчикам платформу развертывания для получения дохода от MCP, и поддерживая универсальный доступ к основным большим языковым моделям (LLM). Разработчики могут получать услуги через платежи в стабильных монетах (USDT, USDC). По состоянию на 8 мая рыночная капитализация его токена DMCP составляла около 1,62 миллиона долларов США.
Цель DeMCP - создать более открытую и доступную экосистему искусственного интеллекта. Предоставляя бесплатные MCP сервисы с открытым исходным кодом, DeMCP снижает барьеры для входа в разработку искусственного интеллекта и позволяет большему количеству разработчиков создавать инновационные приложения на основе искусственного интеллекта. Кроме того, модель разделения доходов DeMCP стимулирует разработчиков вносить вклад в платформу и создавать высококачественные MCP сервисы.
В основе DeMCP лежит децентрализованная сеть MCP. Эта сеть состоит из узлов, на которых работает программное обеспечение MCP, которые совместно предоставляют MCP сервисы AI агентам. Сеть децентрализована, что означает, что она не контролируется какой-либо одной организацией. Это помогает обеспечить справедливость и прозрачность, а также снижает риск цензуры.
DeMCP также предлагает платформу развертывания для разделения доходов. Эта платформа позволяет разработчикам развертывать и продавать свои MCP сервисы и делиться доходами с DeMCP. Платформа предоставляет разработчикам способ монетизировать свою работу и стимулирует их создавать высококачественные сервисы для платформы.
Кроме того, DeMCP поддерживает универсальный доступ к основным большим языковым моделям (LLM). Это позволяет разработчикам легко интегрировать LLM в свои приложения и использовать мощные возможности LLM.
DeMCP работает над созданием более открытой и доступной экосистемы искусственного интеллекта. Предоставляя бесплатные MCP сервисы с открытым исходным кодом, DeMCP снижает барьеры для входа в разработку искусственного интеллекта и позволяет большему количеству разработчиков создавать инновационные приложения на основе искусственного интеллекта.
DARK
DARK - это сеть MCP, работающая в доверенной среде выполнения (TEE), построенная на блокчейне Solana. Его токен $DARK был запущен на Binance Alpha, а по состоянию на 8 мая рыночная капитализация составляла около 118,1 миллиона долларов США. В настоящее время разрабатывается первое приложение DARK, предназначенное для обеспечения AI агентов эффективными возможностями интеграции инструментов через протоколы TEE и MCP, позволяя разработчикам быстро подключаться к различным инструментам и внешним сервисам с помощью простой конфигурации. Хотя продукт еще не полностью запущен, пользователи могут присоединиться к этапу раннего доступа через список ожидания по электронной почте, чтобы участвовать в тестировании и оставлять отзывы.
DARK ориентирован на предоставление безопасных и надежных MCP сервисов. Запуская сеть MCP в TEE, DARK обеспечивает безопасность данных и связи между AI агентами. Кроме того, DARK использует быстрые и недорогие транзакции блокчейна Solana для предоставления эффективных MCP сервисов.
Первое приложение DARK предназначено для предоставления AI агентам эффективных возможностей интеграции инструментов. Это приложение позволит разработчикам быстро подключаться к различным инструментам и внешним сервисам с помощью простой конфигурации. Это снизит сложность разработки искусственного интеллекта и позволит большему количеству разработчиков создавать инновационные приложения на основе искусственного интеллекта.
DARK работает над созданием более безопасной и эффективной экосистемы искусственного интеллекта. Предоставляя сеть MCP, работающую в TEE, DARK обеспечивает безопасность данных и связи между AI агентами. Кроме того, DARK использует быстрые и недорогие транзакции блокчейна Solana для предоставления эффективных MCP сервисов.
Cookie.fun
Cookie.fun - это платформа, посвященная AI агентам в экосистеме Web3, предназначенная для предоставления пользователям комплексного набора инструментов индексации и анализа AI агентов. Платформа помогает пользователям понимать и оценивать производительность различных AI агентов, демонстрируя такие показатели, как когнитивное влияние, адаптивные интеллектуальные возможности, вовлеченность пользователей и данные в цепочке. 24 апреля обновление Cookie.API 1.0 представило специализированный MCP сервер, который имеет подключаемую инфраструктуру, специфичную для агентов, предназначенную для разработчиков и нетехнических пользователей и не требующую настройки.
Cookie.fun ориентирован на предоставление подробной информации об AI агентах. Предоставляя комплексный набор инструментов индексации и анализа, Cookie.fun помогает пользователям понимать и оценивать производительность различных AI агентов. Это позволит пользователям принимать более обоснованные решения и выбирать AI агентов, которые наилучшим образом соответствуют их потребностям.