MCP: La infraestructura básica central del ecosistema Web3 AI Agent
MCP se está convirtiendo rápidamente en un componente central del ecosistema Web3 AI Agent. Introduce el MCP Server a través de una arquitectura de tipo plugin, proporcionando nuevas herramientas y capacidades para los AI Agents. Al igual que otros conceptos emergentes en el ámbito de Web3 AI, MCP(, cuyo nombre completo es Model Context Protocol), proviene de Web2 AI y ahora está siendo redefinido en un entorno Web3.
MCP Resumen
MCP es un protocolo abierto para estandarizar la forma en que las aplicaciones transmiten información contextual a los modelos de lenguaje grandes (LLMs). Esto permite una colaboración más fluida entre herramientas, datos y Agentes de IA.
La importancia de MCP
Las principales limitaciones que enfrentan los modelos de lenguaje actuales incluyen:
No se puede navegar por Internet en tiempo real
No se puede acceder directamente a archivos locales o privados
No puede interactuar de forma autónoma con software externo
MCP actúa como una capa de interfaz común, llenando estas brechas de capacidad y permitiendo que el Agente de IA utilice diversas herramientas.
Se puede comparar MCP con un estándar de interfaz unificada en el campo de las aplicaciones de IA, lo que facilita a la IA la conexión con diversas fuentes de datos y módulos de funciones. Imagina que cada LLM es un dispositivo diferente, utilizando interfaces distintas. Si eres un fabricante de hardware, necesitarías desarrollar un conjunto de accesorios para cada interfaz, lo que conlleva un costo de mantenimiento extremadamente alto.
Este es precisamente el problema que enfrentan los desarrolladores de herramientas de IA: personalizar plugins para cada plataforma LLM aumenta enormemente la complejidad y limita la escalabilidad. MCP tiene como objetivo resolver este problema estableciendo estándares unificados.
Este protocolo estandarizado beneficia a ambas partes:
Para el cliente AI Agent(: se puede acceder de manera segura a herramientas externas y fuentes de datos en tiempo real.
Para desarrolladores de herramientas ) servidor (: una vez que se conectan, se puede utilizar en múltiples plataformas.
El resultado final es un ecosistema de IA más abierto, interoperable y de bajo fricción.
![Interpretación de MCP: el motor central que impulsa la próxima generación de agentes de Web3 AI])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1c42693f17cb3e2db1c1837d5877175b.webp(
) La diferencia entre MCP y las API tradicionales
El diseño de la API está destinado a servir a los humanos, no a ser priorizado por la IA. Cada API tiene su propia estructura y documentación, y los desarrolladores deben especificar manualmente los parámetros y leer la documentación de la interfaz. Y el Agente de IA en sí no puede leer la documentación, debe ser codificado de forma rígida para adaptarse a cada API.
MCP abstrae estas partes no estructuradas mediante la estandarización del formato de llamada a funciones dentro de la API, proporcionando una forma de llamada unificada para el Agente. Se puede considerar a MCP como una capa de adaptación de API encapsulada para el Agente Autónomo.
El despliegue de MCP se ha vuelto mucho más sencillo. Los desarrolladores ahora pueden desplegar servidores MCP remotos directamente en la plataforma en la nube con la configuración mínima de dispositivo. Esto simplifica enormemente el proceso de despliegue y gestión de servidores MCP, incluyendo la autenticación y la transferencia de datos, lo que se puede considerar como "despliegue con un solo clic".
A pesar de que el MCP en sí mismo parece poco interesante, no es insignificante. Como un componente de infraestructura pura, el MCP no puede ser utilizado directamente por los consumidores; solo cuando los agentes de IA de nivel superior invocan las herramientas MCP y demuestran resultados reales, su valor se hace realmente evidente.
![Interpretación de MCP: El motor central que impulsa la próxima generación de agentes de IA en Web3]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-65b018dcee0f47b8618d0ee078010dc5.webp(
Web3 AI y el ecosistema MCP
La IA en Web3 también enfrenta problemas de "falta de datos contextuales" y "islas de datos", es decir, la IA no puede acceder a datos en tiempo real en la cadena o ejecutar lógicamente contratos inteligentes de manera nativa.
En el pasado, algunos proyectos intentaron construir redes de colaboración entre múltiples agentes, pero finalmente cayeron en la trampa de "reinventar la rueda" debido a la dependencia de APIs centralizadas e integraciones personalizadas. Cada vez que se conectaba una fuente de datos, era necesario reescribir la capa de adaptación, lo que provocaba un aumento explosivo en los costos de desarrollo.
Para resolver este cuello de botella, la próxima generación de AI Agent necesita una arquitectura más modular y tipo Lego, que facilite la integración sin problemas de complementos y herramientas de terceros. Por lo tanto, está surgiendo una nueva infraestructura y aplicaciones de AI Agent basadas en el protocolo MCP y A2A, diseñadas específicamente para escenarios de Web3, permitiendo que los agentes accedan a datos multichain e interactúen de forma nativa con protocolos DeFi.
![Interpretación de MCP: el motor central que impulsa el próximo agente de IA Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-971072fbdc73c81c62a1435a8fb383cb.webp(
) casos de proyecto
Hay proyectos en desarrollo de un mercado de servidores MCP descentralizados, centrados en herramientas criptográficas nativas y asegurando la soberanía de las herramientas MCP. Sus ventajas incluyen:
Utilizar el entorno de ejecución confiable TEE### para asegurar que la herramienta MCP no haya sido alterada.
Utilizar un mecanismo de incentivos con tokens para alentar a los desarrolladores a contribuir con el servidor MCP
Proporcionar funciones de agregador MCP y micropagos, reduciendo la barrera de entrada
Otro proyecto también ofrece un sistema de registro de MCP Server, enfocado en el ámbito de las criptomonedas, y se expande aún más hacia el protocolo A2A(Agent-to-Agent).
A2A es un protocolo abierto diseñado para lograr la comunicación segura, la colaboración y la coordinación de tareas entre diferentes agentes de IA (Agent). A2A admite la colaboración de IA a nivel empresarial, por ejemplo, permitiendo que los agentes de IA de diferentes empresas trabajen juntos en tareas.
Si se dice que el MCP se centra en la interacción entre el cliente Agent( y el servidor de herramientas), entonces el A2A se asemeja más a una capa intermedia de colaboración entre Agents, permitiendo que múltiples Agents colaboren para completar tareas sin necesidad de compartir estados internos. Colaboran a través de contextos, instrucciones, actualizaciones de estado y transmisión de datos.
En resumen:
MCP: Proporcionar capacidades de acceso a herramientas para el Agente
A2A: Proporcionar a los agentes la capacidad de colaborar entre sí
La combinación de servidores MCP y blockchain
MCP Server integra la tecnología blockchain y tiene múltiples beneficios:
Obtener datos de cola larga a través de un mecanismo de incentivos nativos en criptografía, incentivando a la comunidad a contribuir con conjuntos de datos escasos.
Defender el ataque de "tool poisoning", es decir, herramientas maliciosas que se disfrazan de complementos legítimos para engañar al Agente.
La blockchain ofrece mecanismos de verificación criptográfica, como TEE Remote Attestation, ZK-SNARK, FHE, etc.
Introducir un mecanismo de staking/castigo, combinando un sistema de reputación en cadena para construir el sistema de confianza del servidor MCP.
Mejorar la tolerancia a fallos del sistema y la inmediatez, evitando el fallo de punto único en sistemas centralizados.
Promover la innovación de código abierto, permitiendo a los pequeños desarrolladores publicar fuentes de datos como ESG, enriqueciendo la diversidad ecológica.
Actualmente, la infraestructura de la mayoría de los servidores MCP sigue realizando la coincidencia de herramientas a través de la interpretación de las indicaciones en lenguaje natural de los usuarios. En el futuro, el Agente de IA podrá buscar de manera autónoma las herramientas MCP necesarias para completar objetivos de tareas complejas.
Sin embargo, el proyecto MCP todavía se encuentra en una etapa temprana. La mayoría de las plataformas siguen siendo mercados de plugins centralizados, donde los desarrolladores recopilan manualmente herramientas de servidor de terceros de plataformas de código abierto y desarrollan algunos plugins internamente. En esencia, no hay mucha diferencia con el mercado de plugins de Web2, la única diferencia es que se centra en escenarios de Web3.
Tendencias Futuras e Impacto en la Industria
Cada vez más profesionales de la industria de las criptomonedas comienzan a darse cuenta del potencial de MCP para conectar la IA con la blockchain. Algunos líderes de la industria están instando a los desarrolladores de IA a construir activamente servidores MCP de alta calidad, para proporcionar un conjunto de herramientas más rico para los agentes de IA en una blockchain específica.
A medida que la infraestructura madura, la ventaja competitiva de las empresas "desarrollador primero" también se trasladará del diseño de API a: quién puede proporcionar un conjunto de herramientas más rico, diversificado y fácil de combinar.
En el futuro, cada aplicación podría convertirse en un cliente MCP, y cada API podría ser un servidor MCP. Esto podría dar lugar a nuevos mecanismos de precios: los Agentes podrían seleccionar dinámicamente herramientas según la velocidad de ejecución, la eficiencia de costos, la relevancia, etc., formando un sistema económico de servicios de Agentes más eficiente, habilitado por la tecnología de criptomonedas y la blockchain como medio.
Por supuesto, el MCP en sí no está dirigido directamente a los usuarios finales, es una capa de protocolo de nivel inferior. Es decir, el verdadero valor y potencial del MCP solo pueden ser realmente visibles cuando el Agente de IA lo integre y lo transforme en aplicaciones prácticas.
Al final, el Agente es el portador y amplificador de la capacidad MCP, mientras que la blockchain y los mecanismos criptográficos construyen un sistema económico confiable, eficiente y composable para esta red inteligente.
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LiquidatedTwice
· hace5h
Otra ola de ganancias en la orden larga MCP yyds
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OnlyOnMainnet
· hace5h
¿Quién hizo esta infraestructura? ¡Qué locura!
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MetaEggplant
· hace5h
Los guerreros de teclado de Web3 hacen su aparición, introduciendo un nuevo concepto.
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ProofOfNothing
· hace5h
Después de jugar todo un año con web3, recién empiezo a tocar estas cosas más básicas.
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OfflineValidator
· hace5h
¿Quién más entiende estos conceptos? Explícalos en detalle.
MCP: Infraestructura y tendencias de desarrollo futuro del ecosistema de agentes de IA en Web3
MCP: La infraestructura básica central del ecosistema Web3 AI Agent
MCP se está convirtiendo rápidamente en un componente central del ecosistema Web3 AI Agent. Introduce el MCP Server a través de una arquitectura de tipo plugin, proporcionando nuevas herramientas y capacidades para los AI Agents. Al igual que otros conceptos emergentes en el ámbito de Web3 AI, MCP(, cuyo nombre completo es Model Context Protocol), proviene de Web2 AI y ahora está siendo redefinido en un entorno Web3.
MCP Resumen
MCP es un protocolo abierto para estandarizar la forma en que las aplicaciones transmiten información contextual a los modelos de lenguaje grandes (LLMs). Esto permite una colaboración más fluida entre herramientas, datos y Agentes de IA.
La importancia de MCP
Las principales limitaciones que enfrentan los modelos de lenguaje actuales incluyen:
MCP actúa como una capa de interfaz común, llenando estas brechas de capacidad y permitiendo que el Agente de IA utilice diversas herramientas.
Se puede comparar MCP con un estándar de interfaz unificada en el campo de las aplicaciones de IA, lo que facilita a la IA la conexión con diversas fuentes de datos y módulos de funciones. Imagina que cada LLM es un dispositivo diferente, utilizando interfaces distintas. Si eres un fabricante de hardware, necesitarías desarrollar un conjunto de accesorios para cada interfaz, lo que conlleva un costo de mantenimiento extremadamente alto.
Este es precisamente el problema que enfrentan los desarrolladores de herramientas de IA: personalizar plugins para cada plataforma LLM aumenta enormemente la complejidad y limita la escalabilidad. MCP tiene como objetivo resolver este problema estableciendo estándares unificados.
Este protocolo estandarizado beneficia a ambas partes:
El resultado final es un ecosistema de IA más abierto, interoperable y de bajo fricción.
![Interpretación de MCP: el motor central que impulsa la próxima generación de agentes de Web3 AI])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1c42693f17cb3e2db1c1837d5877175b.webp(
) La diferencia entre MCP y las API tradicionales
El diseño de la API está destinado a servir a los humanos, no a ser priorizado por la IA. Cada API tiene su propia estructura y documentación, y los desarrolladores deben especificar manualmente los parámetros y leer la documentación de la interfaz. Y el Agente de IA en sí no puede leer la documentación, debe ser codificado de forma rígida para adaptarse a cada API.
MCP abstrae estas partes no estructuradas mediante la estandarización del formato de llamada a funciones dentro de la API, proporcionando una forma de llamada unificada para el Agente. Se puede considerar a MCP como una capa de adaptación de API encapsulada para el Agente Autónomo.
El despliegue de MCP se ha vuelto mucho más sencillo. Los desarrolladores ahora pueden desplegar servidores MCP remotos directamente en la plataforma en la nube con la configuración mínima de dispositivo. Esto simplifica enormemente el proceso de despliegue y gestión de servidores MCP, incluyendo la autenticación y la transferencia de datos, lo que se puede considerar como "despliegue con un solo clic".
A pesar de que el MCP en sí mismo parece poco interesante, no es insignificante. Como un componente de infraestructura pura, el MCP no puede ser utilizado directamente por los consumidores; solo cuando los agentes de IA de nivel superior invocan las herramientas MCP y demuestran resultados reales, su valor se hace realmente evidente.
![Interpretación de MCP: El motor central que impulsa la próxima generación de agentes de IA en Web3]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-65b018dcee0f47b8618d0ee078010dc5.webp(
Web3 AI y el ecosistema MCP
La IA en Web3 también enfrenta problemas de "falta de datos contextuales" y "islas de datos", es decir, la IA no puede acceder a datos en tiempo real en la cadena o ejecutar lógicamente contratos inteligentes de manera nativa.
En el pasado, algunos proyectos intentaron construir redes de colaboración entre múltiples agentes, pero finalmente cayeron en la trampa de "reinventar la rueda" debido a la dependencia de APIs centralizadas e integraciones personalizadas. Cada vez que se conectaba una fuente de datos, era necesario reescribir la capa de adaptación, lo que provocaba un aumento explosivo en los costos de desarrollo.
Para resolver este cuello de botella, la próxima generación de AI Agent necesita una arquitectura más modular y tipo Lego, que facilite la integración sin problemas de complementos y herramientas de terceros. Por lo tanto, está surgiendo una nueva infraestructura y aplicaciones de AI Agent basadas en el protocolo MCP y A2A, diseñadas específicamente para escenarios de Web3, permitiendo que los agentes accedan a datos multichain e interactúen de forma nativa con protocolos DeFi.
![Interpretación de MCP: el motor central que impulsa el próximo agente de IA Web3])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-971072fbdc73c81c62a1435a8fb383cb.webp(
) casos de proyecto
Hay proyectos en desarrollo de un mercado de servidores MCP descentralizados, centrados en herramientas criptográficas nativas y asegurando la soberanía de las herramientas MCP. Sus ventajas incluyen:
Otro proyecto también ofrece un sistema de registro de MCP Server, enfocado en el ámbito de las criptomonedas, y se expande aún más hacia el protocolo A2A(Agent-to-Agent).
A2A es un protocolo abierto diseñado para lograr la comunicación segura, la colaboración y la coordinación de tareas entre diferentes agentes de IA (Agent). A2A admite la colaboración de IA a nivel empresarial, por ejemplo, permitiendo que los agentes de IA de diferentes empresas trabajen juntos en tareas.
Si se dice que el MCP se centra en la interacción entre el cliente Agent( y el servidor de herramientas), entonces el A2A se asemeja más a una capa intermedia de colaboración entre Agents, permitiendo que múltiples Agents colaboren para completar tareas sin necesidad de compartir estados internos. Colaboran a través de contextos, instrucciones, actualizaciones de estado y transmisión de datos.
En resumen:
La combinación de servidores MCP y blockchain
MCP Server integra la tecnología blockchain y tiene múltiples beneficios:
Obtener datos de cola larga a través de un mecanismo de incentivos nativos en criptografía, incentivando a la comunidad a contribuir con conjuntos de datos escasos.
Defender el ataque de "tool poisoning", es decir, herramientas maliciosas que se disfrazan de complementos legítimos para engañar al Agente.
Introducir un mecanismo de staking/castigo, combinando un sistema de reputación en cadena para construir el sistema de confianza del servidor MCP.
Mejorar la tolerancia a fallos del sistema y la inmediatez, evitando el fallo de punto único en sistemas centralizados.
Promover la innovación de código abierto, permitiendo a los pequeños desarrolladores publicar fuentes de datos como ESG, enriqueciendo la diversidad ecológica.
Actualmente, la infraestructura de la mayoría de los servidores MCP sigue realizando la coincidencia de herramientas a través de la interpretación de las indicaciones en lenguaje natural de los usuarios. En el futuro, el Agente de IA podrá buscar de manera autónoma las herramientas MCP necesarias para completar objetivos de tareas complejas.
Sin embargo, el proyecto MCP todavía se encuentra en una etapa temprana. La mayoría de las plataformas siguen siendo mercados de plugins centralizados, donde los desarrolladores recopilan manualmente herramientas de servidor de terceros de plataformas de código abierto y desarrollan algunos plugins internamente. En esencia, no hay mucha diferencia con el mercado de plugins de Web2, la única diferencia es que se centra en escenarios de Web3.
Tendencias Futuras e Impacto en la Industria
Cada vez más profesionales de la industria de las criptomonedas comienzan a darse cuenta del potencial de MCP para conectar la IA con la blockchain. Algunos líderes de la industria están instando a los desarrolladores de IA a construir activamente servidores MCP de alta calidad, para proporcionar un conjunto de herramientas más rico para los agentes de IA en una blockchain específica.
A medida que la infraestructura madura, la ventaja competitiva de las empresas "desarrollador primero" también se trasladará del diseño de API a: quién puede proporcionar un conjunto de herramientas más rico, diversificado y fácil de combinar.
En el futuro, cada aplicación podría convertirse en un cliente MCP, y cada API podría ser un servidor MCP. Esto podría dar lugar a nuevos mecanismos de precios: los Agentes podrían seleccionar dinámicamente herramientas según la velocidad de ejecución, la eficiencia de costos, la relevancia, etc., formando un sistema económico de servicios de Agentes más eficiente, habilitado por la tecnología de criptomonedas y la blockchain como medio.
Por supuesto, el MCP en sí no está dirigido directamente a los usuarios finales, es una capa de protocolo de nivel inferior. Es decir, el verdadero valor y potencial del MCP solo pueden ser realmente visibles cuando el Agente de IA lo integre y lo transforme en aplicaciones prácticas.
Al final, el Agente es el portador y amplificador de la capacidad MCP, mientras que la blockchain y los mecanismos criptográficos construyen un sistema económico confiable, eficiente y composable para esta red inteligente.