MCP dan AI Agent: Kerangka Baru untuk Aplikasi Kecerdasan Buatan

I. Pengenalan Konsep MCP

Robot obrolan tradisional di bidang kecerdasan buatan sering kali kekurangan penetapan karakter yang dipersonalisasi, yang mengakibatkan respons yang monoton dan kurangnya kehangatan manusia. Untuk mengatasi masalah ini, para pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberikan AI peran, kepribadian, dan nada yang spesifik. Namun, meskipun memiliki "karakter" yang kaya, AI tetap hanya sebagai responden pasif, tidak dapat secara aktif menjalankan tugas atau melakukan operasi yang kompleks.

Untuk memungkinkan AI secara aktif menjalankan tugas, proyek sumber terbuka Auto-GPT lahir. Ini memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan serangkaian alat dan fungsi untuk AI, dan mendaftarkan alat-alat ini ke dalam sistem. Ketika pengguna mengajukan permintaan, Auto-GPT akan menghasilkan instruksi operasi yang sesuai berdasarkan aturan dan alat yang telah ditentukan, secara otomatis melaksanakan tugas dan mengembalikan hasil.

Meskipun Auto-GPT telah mencapai tingkat otonomi dalam pelaksanaan AI, masih ada masalah seperti format pemanggilan alat yang tidak konsisten dan kompatibilitas lintas platform yang buruk. Untuk mengatasi tantangan ini, MCP (Model Context Protocol) lahir. MCP bertujuan untuk menyederhanakan cara interaksi antara AI dan alat eksternal, dengan menyediakan standar komunikasi yang seragam, sehingga AI dapat dengan mudah memanggil berbagai layanan eksternal.

Protokol MCP secara signifikan menyederhanakan proses interaksi antara model AI dan alat eksternal dengan mendefinisikan antarmuka dan spesifikasi komunikasi yang terstandarisasi, memungkinkan model AI untuk melaksanakan tugas kompleks dengan lebih cepat dan efektif. Ini sangat mengurangi kesulitan pengembangan dan biaya waktu.

Dua, Integrasi MCP dan AI Agent

MCP dan AI Agent kripto saling melengkapi. AI Agent terutama fokus pada otomatisasi operasi blockchain, pelaksanaan kontrak pintar, dan manajemen aset kripto, menekankan perlindungan privasi dan integrasi aplikasi terdesentralisasi. Sementara MCP lebih menekankan pada penyederhanaan interaksi AI Agent dengan sistem eksternal, menyediakan protokol standar dan manajemen konteks, serta meningkatkan interoperabilitas dan fleksibilitas lintas platform.

Nilai inti MCP terletak pada penyediaan standar komunikasi yang seragam untuk interaksi antara AI Agent dan alat eksternal (termasuk data blockchain, kontrak pintar, layanan off-chain, dll). Standarisasi ini menyelesaikan masalah fragmentasi antarmuka dalam pengembangan tradisional, memungkinkan AI Agent untuk terhubung secara mulus dengan data dan alat multi-rantai, serta secara signifikan meningkatkan kemampuan eksekusi mandirinya.

Misalnya, AI Agent dari jenis DeFi dapat memperoleh data pasar secara real-time dan secara otomatis mengoptimalkan portofolio melalui MCP. Selain itu, MCP membuka arah baru bagi AI Agent, yaitu kolaborasi antara beberapa AI Agent: melalui MCP, AI Agent dapat bekerja sama dengan pembagian tugas fungsi untuk menyelesaikan tugas kompleks seperti analisis data on-chain, prediksi pasar, dan manajemen risiko, meningkatkan efisiensi dan keandalan secara keseluruhan.

Dalam otomatisasi perdagangan di blockchain, MCP menghubungkan berbagai jenis perdagangan dan agen manajemen risiko, menyelesaikan masalah seperti slippage, wear-and-tear perdagangan, dan MEV, untuk mewujudkan manajemen aset di blockchain yang lebih aman dan efisien.

Tiga, Proyek Terkait

1. DeMCP

DeMCP adalah jaringan MCP terdesentralisasi yang bertujuan untuk menyediakan layanan MCP open-source yang dikembangkan sendiri untuk AI Agent, memberikan platform penyebaran yang berbagi keuntungan komersial bagi pengembang MCP, dan mewujudkan akses satu atap ke model bahasa besar mainstream (LLM). Pengembang dapat memperoleh layanan melalui stablecoin. Hingga 8 Mei, nilai pasar tokennya DMCP sekitar 1,62 juta dolar.

2. GELAP

DARK adalah jaringan MCP yang beroperasi di bawah lingkungan eksekusi tepercaya (TEE), dibangun di atas Solana. Aplikasi pertamanya sedang dalam tahap pengembangan, yang akan menyediakan kemampuan integrasi alat yang efisien untuk AI Agent melalui TEE dan protokol MCP, memungkinkan pengembang untuk dengan cepat mengakses berbagai alat dan layanan eksternal melalui konfigurasi sederhana. Hingga 8 Mei, kapitalisasi pasar token $DARK sekitar 11,81 juta dolar.

3. Cookie.fun

Cookie.fun adalah platform yang fokus pada AI Agent di ekosistem Web3, yang menyediakan indeks dan alat analisis AI Agent yang komprehensif untuk pengguna. Platform ini membantu pengguna memahami dan mengevaluasi kinerja berbagai AI Agent dengan menampilkan indikator seperti pengaruh mental AI Agent, kemampuan mengikuti cerdas, interaksi pengguna, dan data on-chain. Pada 24 April, pembaruan Cookie.API1.0 diluncurkan dengan server MCP eksklusif, yang mencakup server MCP khusus untuk agen yang dapat dipasang dan digunakan secara langsung, dirancang khusus untuk pengembang dan non-teknis tanpa memerlukan konfigurasi.

4. SkyAI

SkyAI adalah proyek infrastruktur data Web3 yang dibangun di atas BNB Chain, bertujuan untuk membangun infrastruktur AI asli blockchain melalui perluasan MCP. Platform ini menyediakan protokol data yang dapat diskalakan dan dapat dioperasikan untuk aplikasi AI berbasis Web3, dan berencana untuk menyederhanakan proses pengembangan melalui integrasi akses data multi-chain, penerapan agen AI, dan utilitas tingkat protokol. Saat ini, SkyAI mendukung kumpulan data agregat dari BNB Chain dan Solana, dengan jumlah data melebihi 10 miliar baris, dan di masa depan juga akan meluncurkan server data MCP yang mendukung jaringan utama Ethereum dan rantai Base. Hingga 8 Mei, kapitalisasi pasar token SkyAI sekitar 42,7 juta dolar.

Empat, Perkembangan Masa Depan

Protokol MCP sebagai narasi baru dalam integrasi AI dan blockchain menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, mengurangi biaya pengembangan, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi, terutama dalam skenario keuangan terdesentralisasi. Namun, sebagian besar proyek berbasis MCP saat ini masih berada dalam tahap validasi konsep dan belum meluncurkan produk yang matang, yang menyebabkan harga tokennya terus menurun setelah diluncurkan. Fenomena ini mencerminkan krisis kepercayaan pasar terhadap proyek MCP, yang sebagian besar disebabkan oleh siklus pengembangan produk yang panjang dan kurangnya aplikasi praktis yang terwujud.

Bagaimana mempercepat kemajuan pengembangan produk, memastikan hubungan erat antara token dan produk nyata, serta meningkatkan pengalaman pengguna, akan menjadi masalah inti yang dihadapi proyek MCP saat ini. Selain itu, promosi protokol MCP dalam ekosistem kripto masih menghadapi tantangan integrasi teknis. Karena terdapat perbedaan dalam logika kontrak pintar dan struktur data antara berbagai blockchain dan DApp, server MCP yang distandarisasi masih memerlukan banyak sumber daya pengembangan.

Meskipun menghadapi tantangan di atas, protokol MCP itu sendiri masih menunjukkan potensi perkembangan pasar yang besar. Seiring dengan kemajuan teknologi AI dan kematangan bertahap protokol MCP, di masa depan diharapkan dapat mencapai aplikasi yang lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan sebagainya. Misalnya, agen AI dapat secara real-time mendapatkan data on-chain melalui protokol MCP, melakukan perdagangan otomatis, serta meningkatkan efisiensi dan akurasi analisis pasar.

Selain itu, karakteristik desentralisasi dari protokol MCP diharapkan dapat menyediakan platform operasi yang transparan dan dapat dilacak untuk model AI, mendorong proses desentralisasi dan pengaktifan aset AI. Protokol MCP sebagai kekuatan pendukung penting dalam penggabungan AI dan blockchain, seiring dengan kematangan teknologi yang terus berlanjut dan perluasan skenario aplikasi, diharapkan dapat menjadi mesin pendorong bagi generasi berikutnya dari AI Agent. Namun, untuk mewujudkan visi ini, masih perlu mengatasi tantangan di berbagai aspek seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna.