MCP y Agente AI: un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, Introducción al concepto de MCP
Los chatbots tradicionales a menudo carecen de configuraciones personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y aburridas. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles y tonos específicos. Sin embargo, incluso con "personajes" ricos, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo y no puede ejecutar tareas complejas de manera proactiva.
Para superar esta limitación, surgió el proyecto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA, de modo que la IA pueda ejecutar tareas automáticamente según reglas predefinidas. Sin embargo, Auto-GPT aún presenta deficiencias en la uniformidad del formato de llamadas a herramientas y en la compatibilidad entre plataformas.
Para enfrentar estos desafíos, nació el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). El MCP tiene como objetivo simplificar la interacción entre la IA y las herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado. Esto reduce significativamente la dificultad de desarrollo y el costo de tiempo, permitiendo que los modelos de IA interactúen de manera más eficiente con herramientas externas.
Dos, la colaboración entre MCP y el Agente AI
MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se enfoca en operaciones de blockchain, ejecución de contratos inteligentes y gestión de activos criptográficos, mientras que MCP se centra en simplificar la interacción entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto.
MCP proporciona un estándar de comunicación unificado entre el Agente de IA y herramientas externas (como datos de blockchain, contratos inteligentes, etc.), resolviendo el problema de la fragmentación de interfaces. Esto permite que el Agente de IA se conecte sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, mejorando significativamente la capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los Agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar sus carteras a través de MCP.
Además, MCP ha abierto nuevas direcciones para los Agentes de IA: la colaboración entre múltiples Agentes. A través de MCP, diferentes Agentes de IA con funciones distintas pueden colaborar para llevar a cabo tareas complejas como análisis de datos en cadena y predicciones de mercado, mejorando la eficiencia general. En términos de automatización de transacciones en cadena, MCP puede conectar varios Agentes de negociación y gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento y el desgaste en las transacciones, logrando una gestión de activos más segura y eficiente.
Tres, Introducción a Proyectos Relacionados
1. DeMCP
DeMCP es una red MCP descentralizada que proporciona servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para agentes de IA, ofreciendo una plataforma de compartición de ingresos comerciales para desarrolladores y permitiendo el acceso integral a modelos de lenguaje de gran tamaño. Los desarrolladores pueden obtener servicios a través de monedas estables.
2. OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre un entorno de ejecución confiable (TEE) basado en Solana. Su primera aplicación está en desarrollo, con el objetivo de proporcionar capacidades de integración de herramientas eficientes para agentes de IA a través del TEE y el protocolo MCP.
3. Cookie.fun
Cookie.fun se centra en los agentes de IA en el ecosistema Web3, ofreciendo un índice completo de agentes y herramientas de análisis. La plataforma muestra indicadores como la influencia mental de los agentes y la capacidad de seguimiento inteligente, ayudando a los usuarios a evaluar el rendimiento de diferentes agentes. La reciente actualización ha lanzado un servidor MCP exclusivo, proporcionando soluciones listas para usar a los desarrolladores.
4. SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 basado en BNB Chain, que construye una infraestructura de IA nativa de blockchain a través de la expansión de MCP. Esta plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA en Web3, simplificando el proceso de desarrollo y promoviendo la aplicación práctica de la IA en un entorno blockchain.
Cuarta, perspectivas de desarrollo futuro
El protocolo MCP muestra un gran potencial en la mejora de la eficiencia de intercambio de datos, la reducción de costos de desarrollo y el aumento de la seguridad, especialmente en el ámbito de las finanzas descentralizadas, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos MCP todavía se encuentran en la fase de validación de conceptos, enfrentando desafíos como largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.
A pesar de esto, el protocolo MCP aún muestra un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el avance de la tecnología AI y la madurez del protocolo, se espera que el MCP logre una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de AI pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia del análisis del mercado.
Las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de ejecución transparente y rastreable para modelos de IA, promoviendo la descentralización y la capitalización de activos de IA. Como una fuerza auxiliar importante en la fusión de IA y blockchain, se espera que el protocolo MCP se convierta en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario abordar desafíos en múltiples áreas como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.
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MCP y AI Agent en colaboración: un nuevo marco de aplicación de IA en el ecosistema Web3
MCP y Agente AI: un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, Introducción al concepto de MCP
Los chatbots tradicionales a menudo carecen de configuraciones personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y aburridas. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles y tonos específicos. Sin embargo, incluso con "personajes" ricos, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo y no puede ejecutar tareas complejas de manera proactiva.
Para superar esta limitación, surgió el proyecto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA, de modo que la IA pueda ejecutar tareas automáticamente según reglas predefinidas. Sin embargo, Auto-GPT aún presenta deficiencias en la uniformidad del formato de llamadas a herramientas y en la compatibilidad entre plataformas.
Para enfrentar estos desafíos, nació el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). El MCP tiene como objetivo simplificar la interacción entre la IA y las herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado. Esto reduce significativamente la dificultad de desarrollo y el costo de tiempo, permitiendo que los modelos de IA interactúen de manera más eficiente con herramientas externas.
Dos, la colaboración entre MCP y el Agente AI
MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se enfoca en operaciones de blockchain, ejecución de contratos inteligentes y gestión de activos criptográficos, mientras que MCP se centra en simplificar la interacción entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto.
MCP proporciona un estándar de comunicación unificado entre el Agente de IA y herramientas externas (como datos de blockchain, contratos inteligentes, etc.), resolviendo el problema de la fragmentación de interfaces. Esto permite que el Agente de IA se conecte sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, mejorando significativamente la capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los Agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar sus carteras a través de MCP.
Además, MCP ha abierto nuevas direcciones para los Agentes de IA: la colaboración entre múltiples Agentes. A través de MCP, diferentes Agentes de IA con funciones distintas pueden colaborar para llevar a cabo tareas complejas como análisis de datos en cadena y predicciones de mercado, mejorando la eficiencia general. En términos de automatización de transacciones en cadena, MCP puede conectar varios Agentes de negociación y gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento y el desgaste en las transacciones, logrando una gestión de activos más segura y eficiente.
Tres, Introducción a Proyectos Relacionados
1. DeMCP
DeMCP es una red MCP descentralizada que proporciona servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para agentes de IA, ofreciendo una plataforma de compartición de ingresos comerciales para desarrolladores y permitiendo el acceso integral a modelos de lenguaje de gran tamaño. Los desarrolladores pueden obtener servicios a través de monedas estables.
2. OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre un entorno de ejecución confiable (TEE) basado en Solana. Su primera aplicación está en desarrollo, con el objetivo de proporcionar capacidades de integración de herramientas eficientes para agentes de IA a través del TEE y el protocolo MCP.
3. Cookie.fun
Cookie.fun se centra en los agentes de IA en el ecosistema Web3, ofreciendo un índice completo de agentes y herramientas de análisis. La plataforma muestra indicadores como la influencia mental de los agentes y la capacidad de seguimiento inteligente, ayudando a los usuarios a evaluar el rendimiento de diferentes agentes. La reciente actualización ha lanzado un servidor MCP exclusivo, proporcionando soluciones listas para usar a los desarrolladores.
4. SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 basado en BNB Chain, que construye una infraestructura de IA nativa de blockchain a través de la expansión de MCP. Esta plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA en Web3, simplificando el proceso de desarrollo y promoviendo la aplicación práctica de la IA en un entorno blockchain.
Cuarta, perspectivas de desarrollo futuro
El protocolo MCP muestra un gran potencial en la mejora de la eficiencia de intercambio de datos, la reducción de costos de desarrollo y el aumento de la seguridad, especialmente en el ámbito de las finanzas descentralizadas, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos MCP todavía se encuentran en la fase de validación de conceptos, enfrentando desafíos como largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.
A pesar de esto, el protocolo MCP aún muestra un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el avance de la tecnología AI y la madurez del protocolo, se espera que el MCP logre una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de AI pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia del análisis del mercado.
Las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de ejecución transparente y rastreable para modelos de IA, promoviendo la descentralización y la capitalización de activos de IA. Como una fuerza auxiliar importante en la fusión de IA y blockchain, se espera que el protocolo MCP se convierta en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario abordar desafíos en múltiples áreas como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.