MCP швидко стає ключовим компонентом екосистеми Web3 AI Agent. Завдяки архітектурі, що нагадує плагіни, та впровадженню MCP Server, він надає нові інструменти та можливості для AI Agent. Як і інші нові концепції в галузі Web3 AI, MCP (повна назва Model Context Protocol) виник у Web2 AI і зараз переосмислюється в середовищі Web3.
Суть та важливість MCP
MCP є відкритим протоколом, що має на меті стандартизувати спосіб передачі контекстної інформації від програм до великих мовних моделей (LLM). Це дозволяє інструментам, даним і AI Agent співпрацювати більш безшовно.
Основні обмеження, з якими стикаються сучасні великі мовні моделі, включають:
Немає можливості переглядати інтернет в реальному часі
Немає можливості безпосередньо отримати доступ до локальних або приватних файлів
Нездатність самостійно взаємодіяти з зовнішнім програмним забезпеченням
MCP, виступаючи в якості універсального інтерфейсного шару, заповнює ці прогалини в можливостях, дозволяючи AI Agent використовувати різноманітні інструменти. MCP можна порівняти з єдиним стандартом інтерфейсу в сфері AI-додатків, що полегшує AI інтеграцію з різними джерелами даних та функціональними модулями.
Цей стандартизований протокол вигідний обом сторонам:
AI Agent (клієнт) може безпечно підключатися до зовнішніх інструментів та джерел даних в реальному часі
Розробники інструментів (серверна частина) можуть реалізувати одноразове підключення для використання на різних платформах.
Кінцевий результат - це більш відкована, взаємодіяльна, з низьким тертям екосистема ШІ.
Відмінності між MCP та традиційним API
Дизайн API в першу чергу орієнтований на людину, а не на штучний інтелект. Кожен API має свою структуру та документацію, розробник повинен вручну вказувати параметри, читати документацію інтерфейсу. Сам AI Agent не може читати документацію, його потрібно жорстко закодувати для адаптації до кожного API (наприклад, REST, GraphQL, RPC тощо).
MCP стандартизує формат викликів функцій всередині API, абстрагуючи ці неструктуровані частини, надаючи Агенту єдиний спосіб виклику. MCP можна розглядати як адаптаційний шар API, який обгортає Автономного Агента.
Нещодавно одна хмарна сервісна платформа оголосила, що розробники можуть безпосередньо розгортати віддалені MC сервери на її платформі з мінімальними вимогами до обладнання. Це значно спростило процеси розгортання та управління MC серверами, включаючи автентифікацію та передачу даних, що можна назвати "одним натисканням кнопки".
Web3 AI та екосистема MCP
AI в Web3 також стикається з проблемами "браку контекстних даних" та "островів даних", тобто AI не може отримати доступ до реальних даних в ланцюзі або нативно виконувати логіку смарт-контрактів.
В минулому деякі проекти намагалися створити мережу співпраці багатьох агентів, але врешті-решт через залежність від централізованих API та індивідуальних інтеграцій потрапили в пастку "повторного створення колеса". Кожен раз, коли підключався новий джерело даних, потрібно було переписувати адаптаційний шар, що призводило до різкого зростання витрат на розробку.
Щоб вирішити цю проблему, наступне покоління AI Agent потребує більш модульної, конструкторської архітектури для безшовної інтеграції сторонніх плагінів і інструментів. Таким чином, на основі MCP та A2A протоколів виникає нове покоління інфраструктури та застосунків AI Agent, спеціально розроблених для Web3 сцен, що дозволяє Agent отримувати доступ до мульти-ланцюгових даних і нативно взаємодіяти з DeFi протоколами.
Проектні випадки
DeMCP
DeMCP є децентралізованим ринком MCP Server, який зосереджується на рідних криптоінструментах та забезпеченні суверенітету MCP інструментів. Його переваги включають:
Використання TEE (достовірне середовище виконання) для забезпечення цілісності інструментів MCP
Використовуйте механізм стимулювання токенів, щоб заохотити розробників вносити внесок у сервери MCP
Надати агрегатор MCP та функцію мікроплатежів, зменшити бар'єри для використання
DeepCore
DeepCore також пропонує систему реєстрації MCP Server, зосереджуючись на криптографічній сфері, та подальшому розширенні на інший відкритий стандарт, запропонований Google: протокол A2A (Agent-to-Agent).
A2A є відкритим протоколом, що має на меті забезпечити безпечну комунікацію, співпрацю та координацію завдань між різними агентами штучного інтелекту (Agent). Він підтримує корпоративну співпрацю штучного інтелекту, наприклад, дозволяючи агентам штучного інтелекту з різних компаній спільно виконувати завдання.
Коротко кажучи:
MCP: надає агенту можливість доступу до інструментів
A2A: надає агентам можливість взаємодії один з одним
Поєднання блокчейну та сервера MCP
MCP Server інтеграція блокчейн-технологій має багато переваг:
Отримання довгих хвостових даних через механізм стимулювання на основі криптографії, заохочуючи внесок спільноти в рідкісні набори даних
Захист від атаки "отруєння інструментів", тобто зловмисні інструменти маскуються під легітимні плагіни, щоб ввести в оману агента.
Введення механізму стейкінгу/покарання в поєднанні з системою репутації на блокчейні для побудови системи довіри сервера MCP
Підвищення відмовостійкості та реального часу системи, уникнення єдиних точок відмови централізованої системи
Сприяння відкритим інноваціям, дозволяючи малим розробникам публікувати такі дані, як джерела ESG, для збагачення екосистемної різноманітності
Майбутні тенденції та вплив на галузь
Все більше представників криптоіндустрії починають усвідомлювати потенціал MCP у зв'язку між AI та блокчейном. Зі зрілістю інфраструктури конкурентна перевага компаній "розробник на першому місці" переключиться з дизайну API на надання більш насиченого, різноманітного та легкого у комбінації набору інструментів.
У майбутньому кожен додаток може стати MCP-клієнтом, а кожен API може бути MCP-сервером. Це може призвести до виникнення нових цінових механізмів: агенти можуть динамічно вибирати інструменти залежно від швидкості виконання, ефективності витрат, актуальності тощо, формуючи більш ефективну економічну систему послуг агентів, наділену можливостями через криптовалюти та блокчейн.
Справжня цінність і потенціал MCP можуть бути по-справжньому зрозумілі лише тоді, коли AI Agent інтегрує його та перетворить у практичні додатки. В кінцевому рахунку, Agent є носієм і підсилювачем можливостей MCP, тоді як блокчейн та криптомеханізми створюють для цієї інтелектуальної мережі надійну, ефективну та комбіновану економічну систему.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
MCP: основний двигун екосистеми Web3 AI Agent
MCP: Основний двигун екосистеми Web3 AI Agent
MCP швидко стає ключовим компонентом екосистеми Web3 AI Agent. Завдяки архітектурі, що нагадує плагіни, та впровадженню MCP Server, він надає нові інструменти та можливості для AI Agent. Як і інші нові концепції в галузі Web3 AI, MCP (повна назва Model Context Protocol) виник у Web2 AI і зараз переосмислюється в середовищі Web3.
Суть та важливість MCP
MCP є відкритим протоколом, що має на меті стандартизувати спосіб передачі контекстної інформації від програм до великих мовних моделей (LLM). Це дозволяє інструментам, даним і AI Agent співпрацювати більш безшовно.
Основні обмеження, з якими стикаються сучасні великі мовні моделі, включають:
MCP, виступаючи в якості універсального інтерфейсного шару, заповнює ці прогалини в можливостях, дозволяючи AI Agent використовувати різноманітні інструменти. MCP можна порівняти з єдиним стандартом інтерфейсу в сфері AI-додатків, що полегшує AI інтеграцію з різними джерелами даних та функціональними модулями.
Цей стандартизований протокол вигідний обом сторонам:
Кінцевий результат - це більш відкована, взаємодіяльна, з низьким тертям екосистема ШІ.
Відмінності між MCP та традиційним API
Дизайн API в першу чергу орієнтований на людину, а не на штучний інтелект. Кожен API має свою структуру та документацію, розробник повинен вручну вказувати параметри, читати документацію інтерфейсу. Сам AI Agent не може читати документацію, його потрібно жорстко закодувати для адаптації до кожного API (наприклад, REST, GraphQL, RPC тощо).
MCP стандартизує формат викликів функцій всередині API, абстрагуючи ці неструктуровані частини, надаючи Агенту єдиний спосіб виклику. MCP можна розглядати як адаптаційний шар API, який обгортає Автономного Агента.
Нещодавно одна хмарна сервісна платформа оголосила, що розробники можуть безпосередньо розгортати віддалені MC сервери на її платформі з мінімальними вимогами до обладнання. Це значно спростило процеси розгортання та управління MC серверами, включаючи автентифікацію та передачу даних, що можна назвати "одним натисканням кнопки".
Web3 AI та екосистема MCP
AI в Web3 також стикається з проблемами "браку контекстних даних" та "островів даних", тобто AI не може отримати доступ до реальних даних в ланцюзі або нативно виконувати логіку смарт-контрактів.
В минулому деякі проекти намагалися створити мережу співпраці багатьох агентів, але врешті-решт через залежність від централізованих API та індивідуальних інтеграцій потрапили в пастку "повторного створення колеса". Кожен раз, коли підключався новий джерело даних, потрібно було переписувати адаптаційний шар, що призводило до різкого зростання витрат на розробку.
Щоб вирішити цю проблему, наступне покоління AI Agent потребує більш модульної, конструкторської архітектури для безшовної інтеграції сторонніх плагінів і інструментів. Таким чином, на основі MCP та A2A протоколів виникає нове покоління інфраструктури та застосунків AI Agent, спеціально розроблених для Web3 сцен, що дозволяє Agent отримувати доступ до мульти-ланцюгових даних і нативно взаємодіяти з DeFi протоколами.
Проектні випадки
DeMCP
DeMCP є децентралізованим ринком MCP Server, який зосереджується на рідних криптоінструментах та забезпеченні суверенітету MCP інструментів. Його переваги включають:
DeepCore
DeepCore також пропонує систему реєстрації MCP Server, зосереджуючись на криптографічній сфері, та подальшому розширенні на інший відкритий стандарт, запропонований Google: протокол A2A (Agent-to-Agent).
A2A є відкритим протоколом, що має на меті забезпечити безпечну комунікацію, співпрацю та координацію завдань між різними агентами штучного інтелекту (Agent). Він підтримує корпоративну співпрацю штучного інтелекту, наприклад, дозволяючи агентам штучного інтелекту з різних компаній спільно виконувати завдання.
Коротко кажучи:
Поєднання блокчейну та сервера MCP
MCP Server інтеграція блокчейн-технологій має багато переваг:
Майбутні тенденції та вплив на галузь
Все більше представників криптоіндустрії починають усвідомлювати потенціал MCP у зв'язку між AI та блокчейном. Зі зрілістю інфраструктури конкурентна перевага компаній "розробник на першому місці" переключиться з дизайну API на надання більш насиченого, різноманітного та легкого у комбінації набору інструментів.
У майбутньому кожен додаток може стати MCP-клієнтом, а кожен API може бути MCP-сервером. Це може призвести до виникнення нових цінових механізмів: агенти можуть динамічно вибирати інструменти залежно від швидкості виконання, ефективності витрат, актуальності тощо, формуючи більш ефективну економічну систему послуг агентів, наділену можливостями через криптовалюти та блокчейн.
Справжня цінність і потенціал MCP можуть бути по-справжньому зрозумілі лише тоді, коли AI Agent інтегрує його та перетворить у практичні додатки. В кінцевому рахунку, Agent є носієм і підсилювачем можливостей MCP, тоді як блокчейн та криптомеханізми створюють для цієї інтелектуальної мережі надійну, ефективну та комбіновану економічну систему.