Chatbot tradisional di bidang kecerdasan buatan umumnya bergantung pada model percakapan umum, kurang memiliki pengaturan karakter yang dipersonalisasi, sehingga responsnya menjadi monoton dan kurang memiliki sentuhan manusia. Untuk mengatasi masalah ini, para pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberikan AI peran, sifat, dan nada tertentu, sehingga responsnya lebih mendekati harapan pengguna. Namun, meskipun memiliki "karakter" yang kaya, AI tetap hanya merupakan responden pasif, tidak dapat secara aktif menjalankan tugas atau melakukan operasi yang kompleks.
Untuk mengatasi masalah ini, 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 menghasilkan instruksi operasi berdasarkan aturan dan alat yang telah ditetapkan, secara otomatis melaksanakan tugas dan mengembalikan hasil, sehingga AI bertransformasi dari sekadar responden pasif menjadi pelaksana tugas aktif.
Meskipun Auto-GPT telah mencapai tingkat tertentu dari eksekusi mandiri AI, masih menghadapi masalah seperti format pemanggilan alat yang tidak seragam dan kompatibilitas lintas platform yang buruk. Untuk mengatasi masalah ini, MCP (Model Context Protocol, protokol konteks model) diperkenalkan. MCP bertujuan untuk menyederhanakan cara interaksi AI dengan alat eksternal, dengan menyediakan standar komunikasi yang seragam, sehingga AI dapat dengan mudah memanggil berbagai layanan eksternal. Secara tradisional, memungkinkan model skala besar untuk menjalankan tugas kompleks memerlukan penulisan banyak kode dan deskripsi alat, yang sangat meningkatkan kesulitan pengembangan dan biaya waktu. Protokol MCP dengan mendefinisikan antarmuka dan spesifikasi komunikasi yang distandarisasi, secara signifikan menyederhanakan proses ini, memungkinkan model AI berinteraksi dengan alat eksternal dengan lebih cepat dan efektif.
Integrasi MCP dan Agen AI
MCP dan AI Agent memiliki hubungan yang saling melengkapi. AI Agent terutama fokus pada operasi otomatisasi blockchain, eksekusi kontrak pintar, dan manajemen aset kripto, dengan penekanan pada perlindungan privasi dan integrasi aplikasi terdesentralisasi. MCP, di sisi lain, berfokus pada penyederhanaan interaksi antara AI Agent dan 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 memperkuat kemampuan pelaksanaan mandiri. Misalnya, AI Agent jenis DeFi dapat secara real-time mendapatkan data pasar 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 sesuai dengan fungsi masing-masing untuk menyelesaikan tugas kompleks seperti analisis data on-chain, prediksi pasar, dan manajemen risiko, yang meningkatkan efisiensi dan keandalan secara keseluruhan. Dalam otomatisasi transaksi on-chain, MCP menghubungkan berbagai jenis transaksi dan Agent manajemen risiko, menyelesaikan masalah seperti slippage, wear and tear dalam transaksi, serta MEV, untuk mewujudkan manajemen aset on-chain yang lebih aman dan efisien.
Proyek Terkait
DeMCP
DeMCP adalah jaringan MCP terdesentralisasi yang berkomitmen untuk menyediakan layanan MCP sumber terbuka yang dikembangkan sendiri untuk AI Agent, menyediakan platform penyebaran berbagi pendapatan komersial bagi pengembang MCP, dan mewujudkan akses satu atap untuk model bahasa besar (LLM) yang mainstream. Pengembang dapat memperoleh layanan melalui stablecoin.
GELAP
DARK adalah jaringan MCP yang dibangun di atas Solana dalam lingkungan eksekusi yang tepercaya (TEE). 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 yang sederhana.
Cookie.fun
Cookie.fun adalah platform yang berfokus pada AI Agent dalam ekosistem Web3, bertujuan untuk memberikan pengguna indeks dan alat analisis AI Agent yang komprehensif. Platform ini membantu pengguna memahami dan mengevaluasi kinerja berbagai AI Agent dengan menunjukkan pengaruh mental, kemampuan mengikuti cerdas, interaksi pengguna, dan data on-chain dari AI Agent. Pembaruan terbaru memperkenalkan server MCP eksklusif, termasuk server MCP khusus untuk agen yang dapat digunakan langsung, dirancang khusus untuk pengembang dan non-teknis, tanpa memerlukan konfigurasi.
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 interoperable untuk aplikasi AI berbasis Web3, dengan rencana untuk menyederhanakan proses pengembangan melalui integrasi akses data multi-chain, penyebaran agen AI, dan utilitas tingkat protokol, mendorong aplikasi praktis AI dalam lingkungan blockchain. Saat ini, SkyAI mendukung kumpulan data agregat dari BNB Chain dan Solana, dengan jumlah data yang telah melebihi 10 miliar baris, dan ke depannya juga akan meluncurkan server data MCP yang mendukung jaringan utama Ethereum dan rantai Base.
Perkembangan Masa Depan
Protokol MCP, sebagai narasi baru dalam penggabungan AI dan blockchain, menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, mengurangi biaya pengembangan, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi, terutama di dalam skenario keuangan terdesentralisasi yang memiliki prospek aplikasi yang luas. Namun, sebagian besar proyek berbasis MCP saat ini masih berada di tahap pembuktian konsep dan belum meluncurkan produk yang matang, yang mengakibatkan harga token mereka terus menurun setelah diluncurkan. Ini mencerminkan krisis kepercayaan pasar terhadap proyek MCP, yang terutama disebabkan oleh siklus pengembangan produk yang panjang dan kurangnya aplikasi praktis yang nyata.
Bagaimana mempercepat kemajuan pengembangan produk, memastikan hubungan yang 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 teknologi. Karena adanya perbedaan dalam logika kontrak pintar dan struktur data antara berbagai blockchain dan DApp, server MCP yang distandarisasi secara seragam masih memerlukan banyak sumber daya pengembangan.
Meskipun menghadapi tantangan di atas, protokol MCP itu sendiri tetap menunjukkan potensi perkembangan pasar yang besar. Seiring dengan kemajuan teknologi AI yang terus berlangsung dan kematangan protokol MCP secara bertahap, di masa depan diharapkan dapat mencapai aplikasi yang lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan lainnya. Misalnya, agen AI dapat menggunakan protokol MCP untuk mendapatkan data on-chain secara real-time, melakukan perdagangan otomatis, serta meningkatkan efisiensi dan akurasi analisis pasar. Selain itu, karakteristik desentralisasi protokol MCP diharapkan dapat memberikan platform operasi yang transparan dan dapat dilacak bagi model AI, mendorong desentralisasi dan proses aset dari aset AI.
Protokol MCP sebagai kekuatan pendukung penting dalam penggabungan AI dan blockchain, seiring dengan kematangan teknologi yang terus berkembang dan perluasan skenario aplikasi, diharapkan dapat menjadi mesin pendorong bagi Agen AI generasi berikutnya. Namun, untuk mewujudkan visi ini masih perlu mengatasi tantangan di berbagai bidang seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
16 Suka
Hadiah
16
6
Bagikan
Komentar
0/400
Layer2Arbitrageur
· 15jam yang lalu
lmao bayangkan berpikir auto-gpt penting tanpa lapisan eksekusi cross-chain
Lihat AsliBalas0
MidnightGenesis
· 07-24 02:16
Kode memberi tahu saya bahwa ini tidak mudah, menulis kode di tengah malam adalah kebenaran.
Lihat AsliBalas0
GasFeeVictim
· 07-24 02:15
Sudah bilang, hampir saja biaya gasnya habis.
Lihat AsliBalas0
PaperHandsCriminal
· 07-24 02:10
Apa saja bisa dibicarakan, tapi tidak bisa Perdagangan Mata Uang Kripto, sudah Tied Up lagi.
Lihat AsliBalas0
CountdownToBroke
· 07-24 02:06
Obat ini juga tidak bisa... Bagaimana kita bisa memungut biaya kuliah jika AI sudah bisa bergerak sendiri?
Lihat AsliBalas0
TokenVelocityTrauma
· 07-24 02:00
Mengerti, AI juga harus berakting terlebih dahulu.
MCP protokol membantu AI Agent untuk mewujudkan Interoperativitas Cross-Chain dan membuka era baru Web3
Konsep MCP dan Aplikasinya dalam AI Agent
Pengenalan Konsep MC
Chatbot tradisional di bidang kecerdasan buatan umumnya bergantung pada model percakapan umum, kurang memiliki pengaturan karakter yang dipersonalisasi, sehingga responsnya menjadi monoton dan kurang memiliki sentuhan manusia. Untuk mengatasi masalah ini, para pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberikan AI peran, sifat, dan nada tertentu, sehingga responsnya lebih mendekati harapan pengguna. Namun, meskipun memiliki "karakter" yang kaya, AI tetap hanya merupakan responden pasif, tidak dapat secara aktif menjalankan tugas atau melakukan operasi yang kompleks.
Untuk mengatasi masalah ini, 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 menghasilkan instruksi operasi berdasarkan aturan dan alat yang telah ditetapkan, secara otomatis melaksanakan tugas dan mengembalikan hasil, sehingga AI bertransformasi dari sekadar responden pasif menjadi pelaksana tugas aktif.
Meskipun Auto-GPT telah mencapai tingkat tertentu dari eksekusi mandiri AI, masih menghadapi masalah seperti format pemanggilan alat yang tidak seragam dan kompatibilitas lintas platform yang buruk. Untuk mengatasi masalah ini, MCP (Model Context Protocol, protokol konteks model) diperkenalkan. MCP bertujuan untuk menyederhanakan cara interaksi AI dengan alat eksternal, dengan menyediakan standar komunikasi yang seragam, sehingga AI dapat dengan mudah memanggil berbagai layanan eksternal. Secara tradisional, memungkinkan model skala besar untuk menjalankan tugas kompleks memerlukan penulisan banyak kode dan deskripsi alat, yang sangat meningkatkan kesulitan pengembangan dan biaya waktu. Protokol MCP dengan mendefinisikan antarmuka dan spesifikasi komunikasi yang distandarisasi, secara signifikan menyederhanakan proses ini, memungkinkan model AI berinteraksi dengan alat eksternal dengan lebih cepat dan efektif.
Integrasi MCP dan Agen AI
MCP dan AI Agent memiliki hubungan yang saling melengkapi. AI Agent terutama fokus pada operasi otomatisasi blockchain, eksekusi kontrak pintar, dan manajemen aset kripto, dengan penekanan pada perlindungan privasi dan integrasi aplikasi terdesentralisasi. MCP, di sisi lain, berfokus pada penyederhanaan interaksi antara AI Agent dan 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 memperkuat kemampuan pelaksanaan mandiri. Misalnya, AI Agent jenis DeFi dapat secara real-time mendapatkan data pasar 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 sesuai dengan fungsi masing-masing untuk menyelesaikan tugas kompleks seperti analisis data on-chain, prediksi pasar, dan manajemen risiko, yang meningkatkan efisiensi dan keandalan secara keseluruhan. Dalam otomatisasi transaksi on-chain, MCP menghubungkan berbagai jenis transaksi dan Agent manajemen risiko, menyelesaikan masalah seperti slippage, wear and tear dalam transaksi, serta MEV, untuk mewujudkan manajemen aset on-chain yang lebih aman dan efisien.
Proyek Terkait
DeMCP
DeMCP adalah jaringan MCP terdesentralisasi yang berkomitmen untuk menyediakan layanan MCP sumber terbuka yang dikembangkan sendiri untuk AI Agent, menyediakan platform penyebaran berbagi pendapatan komersial bagi pengembang MCP, dan mewujudkan akses satu atap untuk model bahasa besar (LLM) yang mainstream. Pengembang dapat memperoleh layanan melalui stablecoin.
GELAP
DARK adalah jaringan MCP yang dibangun di atas Solana dalam lingkungan eksekusi yang tepercaya (TEE). 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 yang sederhana.
Cookie.fun
Cookie.fun adalah platform yang berfokus pada AI Agent dalam ekosistem Web3, bertujuan untuk memberikan pengguna indeks dan alat analisis AI Agent yang komprehensif. Platform ini membantu pengguna memahami dan mengevaluasi kinerja berbagai AI Agent dengan menunjukkan pengaruh mental, kemampuan mengikuti cerdas, interaksi pengguna, dan data on-chain dari AI Agent. Pembaruan terbaru memperkenalkan server MCP eksklusif, termasuk server MCP khusus untuk agen yang dapat digunakan langsung, dirancang khusus untuk pengembang dan non-teknis, tanpa memerlukan konfigurasi.
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 interoperable untuk aplikasi AI berbasis Web3, dengan rencana untuk menyederhanakan proses pengembangan melalui integrasi akses data multi-chain, penyebaran agen AI, dan utilitas tingkat protokol, mendorong aplikasi praktis AI dalam lingkungan blockchain. Saat ini, SkyAI mendukung kumpulan data agregat dari BNB Chain dan Solana, dengan jumlah data yang telah melebihi 10 miliar baris, dan ke depannya juga akan meluncurkan server data MCP yang mendukung jaringan utama Ethereum dan rantai Base.
Perkembangan Masa Depan
Protokol MCP, sebagai narasi baru dalam penggabungan AI dan blockchain, menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, mengurangi biaya pengembangan, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi, terutama di dalam skenario keuangan terdesentralisasi yang memiliki prospek aplikasi yang luas. Namun, sebagian besar proyek berbasis MCP saat ini masih berada di tahap pembuktian konsep dan belum meluncurkan produk yang matang, yang mengakibatkan harga token mereka terus menurun setelah diluncurkan. Ini mencerminkan krisis kepercayaan pasar terhadap proyek MCP, yang terutama disebabkan oleh siklus pengembangan produk yang panjang dan kurangnya aplikasi praktis yang nyata.
Bagaimana mempercepat kemajuan pengembangan produk, memastikan hubungan yang 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 teknologi. Karena adanya perbedaan dalam logika kontrak pintar dan struktur data antara berbagai blockchain dan DApp, server MCP yang distandarisasi secara seragam masih memerlukan banyak sumber daya pengembangan.
Meskipun menghadapi tantangan di atas, protokol MCP itu sendiri tetap menunjukkan potensi perkembangan pasar yang besar. Seiring dengan kemajuan teknologi AI yang terus berlangsung dan kematangan protokol MCP secara bertahap, di masa depan diharapkan dapat mencapai aplikasi yang lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan lainnya. Misalnya, agen AI dapat menggunakan protokol MCP untuk mendapatkan data on-chain secara real-time, melakukan perdagangan otomatis, serta meningkatkan efisiensi dan akurasi analisis pasar. Selain itu, karakteristik desentralisasi protokol MCP diharapkan dapat memberikan platform operasi yang transparan dan dapat dilacak bagi model AI, mendorong desentralisasi dan proses aset dari aset AI.
Protokol MCP sebagai kekuatan pendukung penting dalam penggabungan AI dan blockchain, seiring dengan kematangan teknologi yang terus berkembang dan perluasan skenario aplikasi, diharapkan dapat menjadi mesin pendorong bagi Agen AI generasi berikutnya. Namun, untuk mewujudkan visi ini masih perlu mengatasi tantangan di berbagai bidang seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna.