MCPとAIエージェント：人工知能アプリケーションの新しいフレームワーク

1. MCPの概念の紹介

従来のチャットボットは個性の設定が不足しており、単調で味気ない応答を引き起こします。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に特定の役割や口調を与えました。しかし、豊富な「キャラクター設定」を持っていても、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ません。

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。これは、開発者がAIのためにツールや関数を定義できるようにし、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します。それにもかかわらず、Auto-GPTはツール呼び出しのフォーマットの一貫性とクロスプラットフォームの互換性においてまだ不十分な点があります。

これらの課題に対処するために、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と外部ツールとの相互作用を簡素化し、統一された通信基準を提供することを目的としています。これにより、開発の難易度と時間コストが大幅に削減され、AIモデルが外部ツールとより効率的に相互作用できるようになります。

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二、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操作、スマートコントラクトの実行、および暗号資産管理に焦点を当てており、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することに重点を置いています。

MCPはAIエージェントと外部ツール（ブロックチェーンデータ、スマートコントラクトなど）との間に統一された通信基準を提供し、インターフェースの断片化問題を解決しました。これにより、AIエージェントはマルチチェーンのデータやツールとシームレスに接続でき、自主的な実行能力が大幅に向上します。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、投資ポートフォリオを最適化できます。

さらに、MCPはAIエージェントに新しい方向性を提供しました：複数のエージェントの協力。MCPを通じて、異なる機能を持つAIエージェントが連携して、オンチェーンデータ分析や市場予測などの複雑なタスクを完了し、全体的な効率を向上させることができます。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結し、スリッページや取引摩擦などの問題を解決し、より安全で効率的な資産管理を実現します。

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三、関連プロジェクトの概要

1. DeMCPの

DeMCPは分散型のMCPネットワークであり、AIエージェントに自主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て、主流の大型言語モデルへのワンストップアクセスを実現します。開発者はステーブルコインを通じてサービスを取得できます。

2. ダーク

DARKはSolanaに基づいて構築された信頼できる実行環境（TEE）下のMCPネットワークです。最初のアプリケーションが開発中であり、TEEとMCPプロトコルを通じてAIエージェントに効率的なツール統合能力を提供することを目的としています。

3. Cookie.fun

Cookie.funはWeb3エコシステムにおけるAIエージェントに特化しており、包括的なエージェントインデックスと分析ツールを提供しています。プラットフォームはエージェントのメンタルインパクト、インテリジェントフォロー能力などの指標を示し、ユーザーが異なるエージェントのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。最近のアップデートでは、開発者に即座に利用可能なソリューションを提供する専用MCPサーバーが導入されました。

4. スカイアイ

SkyAIは、BNBチェーンに基づくWeb3データインフラストラクチャプロジェクトであり、MCPを拡張して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を構築します。このプラットフォームは、Web3 AIアプリケーションに対して、スケーラブルで相互運用可能なデータプロトコルを提供し、開発プロセスを簡素化し、ブロックチェーン環境におけるAIの実際の応用を推進します。

第四に、将来の開発見通し

MCPプロトコルは、データの相互作用の効率を向上させ、開発コストを削減し、安全性を強化するなどの面で巨大な潜在能力を示しています。特に、分散型金融の分野で広範な応用の見込みがあります。しかし、現在大多数のMCPプロジェクトは依然として概念検証段階にあり、製品開発の周期が長く、実際の応用が不足するなどの課題に直面しています。

それでも、MCPプロトコルは依然として巨大な市場発展の潜在能力を示しています。AI技術の進歩とプロトコルの成熟に伴い、MCPはDeFi、DAOなどの分野でより広範な応用が期待されます。例えば、AIエージェントはMCPを通じてリアルタイムでオンチェーンデータを取得し、自動化取引を実行し、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モデルに対して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推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融合における重要な補助力として、MCPプロトコルは次世代AIエージェントを推進する重要なエンジンになることが見込まれています。しかし、このビジョンを実現するには、技術統合、安全性、ユーザー体験など、さまざまな課題を解決する必要があります。

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