# MCPとAIエージェント：スマートアプリケーションの新しいフレームワーク## MCPの概念の紹介人工知能の分野では、従来のチャットボットは個性化設定が不足しているため単調に見えることが多い。この問題を解決するために、開発者は「キャラクター設定」の概念を導入し、AIに特定の役割と性格を与えた。しかし、豊富な「キャラクター設定」があっても、AIは依然として受動的な応答者であり、複雑なタスクを自発的に実行することはできない。この制限を突破するために、Auto-GPTプロジェクトが誕生しました。これにより、開発者はAIのためにツールや関数を定義し、AIが事前に設定されたルールに基づいて自動的にタスクを実行できるようになります。それにもかかわらず、Auto-GPTはツール呼び出し形式やクロスプラットフォーム互換性において依然として不十分な点があります。これらの課題に対応するために、モデルコンテキストプロトコル（MCP）が登場しました。MCPは、AIと外部ツールとのインタラクションを簡素化することを目的としており、統一された通信標準を通じて、AIがさまざまな外部サービスを簡単に呼び出せるようにします。これにより、開発の難易度と時間コストが大幅に低下し、AIモデルが外部ツールとより効率的にインタラクションできるようになります。! [MCP+AIエージェント:人工知能アプリケーションのための新しいフレームワーク](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-948d6535aeed0dee712c64a563896aed)## MCPとAIエージェントの協調MCPとAIエージェントは相互に補完し合います。AIエージェントはブロックチェーンの自動化操作、スマートコントラクトの実行、暗号資産管理に焦点を当て、プライバシー保護と分散型アプリケーションの統合を強調します。一方、MCPはAIエージェントと外部システムとのインタラクションを簡素化し、標準化されたプロトコルとコンテキスト管理を提供し、クロスプラットフォームの相互運用性を強化します。MCPはAIエージェントに新たな発展の方向性を開きました。例えば、DeFi系AIエージェントはMCPを通じてリアルタイムで市場データを取得し、ポートフォリオを自動的に最適化することができます。さらに、MCPは複数のAIエージェントの協力をサポートし、機能ごとに分担して複雑なタスクを完了させ、全体の効率と信頼性を向上させます。オンチェーン取引の自動化において、MCPはさまざまな取引およびリスク管理エージェントを連携させ、取引におけるスリッページ、取引摩擦、MEVなどの問題を解決し、より安全かつ効率的なオンチェーン資産管理を実現します。! [MCP+AIエージェント:人工知能アプリケーションのための新しいフレームワーク](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-738ea1ca5356cbdbfcb73c388e672cf2)## 関連プロジェクトの概要1. DeMCP：分散型MCPネットワークで、AIエージェントに自社開発のオープンソースMCPサービスを提供し、開発者に商業収益共有プラットフォームを提供します。2. DARK：Solanaに基づいて構築されたMCPネットワークで、信頼できる実行環境（TEE）で動作します。最初のアプリケーションが開発中で、AIエージェントに高効率のツール統合機能を提供することを目的としています。3. Cookie.fun：Web3エコシステムにおけるAIエージェントに特化したプラットフォームで、包括的なAIエージェント指数と分析ツールを提供します。最近、開発者と非技術者向けにプラグアンドプレイのエージェント専用サービスを提供する専用MCPサーバーを立ち上げました。4. SkyAI：BNB Chainに基づいて構築されたWeb3データ基盤プロジェクトで、ブロックチェーンネイティブのAIインフラストラクチャの構築に取り組んでいます。マルチチェーンデータアクセスをサポートし、ブロックチェーン環境におけるAIのアプリケーション開発プロセスを簡素化します。## 今後の展望MCPプロトコルは、データの相互運用効率を向上させ、開発コストを削減し、安全性とプライバシー保護を強化するなどの面で大きな可能性を示しています。特に、分散型金融などのシナリオに適しています。しかし、現在ほとんどのMCPベースのプロジェクトはまだ概念実証段階にあり、製品開発サイクルが長いことや実際の応用が不足しているなどの課題に直面しています。それにもかかわらず、MCPプロトコルは依然として広範な市場の前景を示しています。AI技術の進歩とMCPプロトコルの成熟に伴い、DeFiやDAOなどの分野でより広範な応用が期待されています。例えば、AIエージェントはMCPプロトコルを通じてリアルタイムでオンチェーンデータを取得し、自動取引を実行することで、市場分析の効率を向上させることができます。MCPプロトコルの分散型特性は、AIモデルに透明で追跡可能な運用プラットフォームを提供し、AI資産の分散化と資産化プロセスを促進することが期待されています。AIとブロックチェーンの統合における重要な助けとして、MCPプロトコルは次世代AIエージェントの発展を促進する鍵となるエンジンになる可能性があります。しかし、このビジョンを実現するためには、技術統合、安全性、ユーザー体験など多くの課題を克服する必要があります。! [MCP+AIエージェント:人工知能アプリケーションのための新しいフレームワーク](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-ec96a79536bfb76acd29403aa8bb67d1)
MCPとAIエージェントが協力してWeb3スマートアプリケーションの新しいフレームワークを構築
MCPとAIエージェント：スマートアプリケーションの新しいフレームワーク
MCPの概念の紹介
人工知能の分野では、従来のチャットボットは個性化設定が不足しているため単調に見えることが多い。この問題を解決するために、開発者は「キャラクター設定」の概念を導入し、AIに特定の役割と性格を与えた。しかし、豊富な「キャラクター設定」があっても、AIは依然として受動的な応答者であり、複雑なタスクを自発的に実行することはできない。
この制限を突破するために、Auto-GPTプロジェクトが誕生しました。これにより、開発者はAIのためにツールや関数を定義し、AIが事前に設定されたルールに基づいて自動的にタスクを実行できるようになります。それにもかかわらず、Auto-GPTはツール呼び出し形式やクロスプラットフォーム互換性において依然として不十分な点があります。
これらの課題に対応するために、モデルコンテキストプロトコル（MCP）が登場しました。MCPは、AIと外部ツールとのインタラクションを簡素化することを目的としており、統一された通信標準を通じて、AIがさまざまな外部サービスを簡単に呼び出せるようにします。これにより、開発の難易度と時間コストが大幅に低下し、AIモデルが外部ツールとより効率的にインタラクションできるようになります。
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MCPとAIエージェントの協調
MCPとAIエージェントは相互に補完し合います。AIエージェントはブロックチェーンの自動化操作、スマートコントラクトの実行、暗号資産管理に焦点を当て、プライバシー保護と分散型アプリケーションの統合を強調します。一方、MCPはAIエージェントと外部システムとのインタラクションを簡素化し、標準化されたプロトコルとコンテキスト管理を提供し、クロスプラットフォームの相互運用性を強化します。
MCPはAIエージェントに新たな発展の方向性を開きました。例えば、DeFi系AIエージェントはMCPを通じてリアルタイムで市場データを取得し、ポートフォリオを自動的に最適化することができます。さらに、MCPは複数のAIエージェントの協力をサポートし、機能ごとに分担して複雑なタスクを完了させ、全体の効率と信頼性を向上させます。オンチェーン取引の自動化において、MCPはさまざまな取引およびリスク管理エージェントを連携させ、取引におけるスリッページ、取引摩擦、MEVなどの問題を解決し、より安全かつ効率的なオンチェーン資産管理を実現します。
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関連プロジェクトの概要
DeMCP：分散型MCPネットワークで、AIエージェントに自社開発のオープンソースMCPサービスを提供し、開発者に商業収益共有プラットフォームを提供します。
DARK：Solanaに基づいて構築されたMCPネットワークで、信頼できる実行環境（TEE）で動作します。最初のアプリケーションが開発中で、AIエージェントに高効率のツール統合機能を提供することを目的としています。
Cookie.fun：Web3エコシステムにおけるAIエージェントに特化したプラットフォームで、包括的なAIエージェント指数と分析ツールを提供します。最近、開発者と非技術者向けにプラグアンドプレイのエージェント専用サービスを提供する専用MCPサーバーを立ち上げました。
SkyAI：BNB Chainに基づいて構築されたWeb3データ基盤プロジェクトで、ブロックチェーンネイティブのAIインフラストラクチャの構築に取り組んでいます。マルチチェーンデータアクセスをサポートし、ブロックチェーン環境におけるAIのアプリケーション開発プロセスを簡素化します。
今後の展望
MCPプロトコルは、データの相互運用効率を向上させ、開発コストを削減し、安全性とプライバシー保護を強化するなどの面で大きな可能性を示しています。特に、分散型金融などのシナリオに適しています。しかし、現在ほとんどのMCPベースのプロジェクトはまだ概念実証段階にあり、製品開発サイクルが長いことや実際の応用が不足しているなどの課題に直面しています。
それにもかかわらず、MCPプロトコルは依然として広範な市場の前景を示しています。AI技術の進歩とMCPプロトコルの成熟に伴い、DeFiやDAOなどの分野でより広範な応用が期待されています。例えば、AIエージェントはMCPプロトコルを通じてリアルタイムでオンチェーンデータを取得し、自動取引を実行することで、市場分析の効率を向上させることができます。
MCPプロトコルの分散型特性は、AIモデルに透明で追跡可能な運用プラットフォームを提供し、AI資産の分散化と資産化プロセスを促進することが期待されています。AIとブロックチェーンの統合における重要な助けとして、MCPプロトコルは次世代AIエージェントの発展を促進する鍵となるエンジンになる可能性があります。しかし、このビジョンを実現するためには、技術統合、安全性、ユーザー体験など多くの課題を克服する必要があります。
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