MCP y Agente de IA: Un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial

Uno, Introducción al concepto de MCP

Los chatbots tradicionales a menudo carecen de configuraciones personalizadas, lo que resulta en respuestas únicas y carentes de calidez humana. Para resolver este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles y tonos específicos. Sin embargo, incluso así, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de realizar tareas complejas de manera proactiva.

Para superar esta limitación, surgió el proyecto de código abierto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando los usuarios hacen una solicitud, Auto-GPT puede generar instrucciones operativas según reglas y herramientas preestablecidas, ejecutar tareas automáticamente y devolver resultados, transformando la IA de un participante pasivo en un ejecutor activo de tareas.

A pesar de que Auto-GPT ha logrado cierto grado de ejecución autónoma de la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamadas a herramientas y la mala compatibilidad entre plataformas. Para ello, surge el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). El MCP tiene como objetivo simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA llamar fácilmente a varios servicios externos. Este protocolo simplifica significativamente el proceso de desarrollo, permitiendo que los modelos de IA interactúen de manera más rápida y efectiva con herramientas externas.

Dos, la colaboración entre MCP y el Agente AI

MCP y AI Agent tienen una relación complementaria. AI Agent se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. Por otro lado, MCP se enfoca en simplificar la interacción entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando así la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.

El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre Agentes de IA y herramientas externas (incluyendo datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los Agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, y fortaleciendo significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los Agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente sus carteras a través de MCP.

Además, MCP abre una nueva dirección para los Agentes de IA, es decir, la colaboración entre múltiples Agentes de IA. A través de MCP, los Agentes de IA pueden colaborar según la división de funciones, combinando para completar análisis de datos en la cadena, pronósticos de mercado, gestión de riesgos y otras tareas complejas, mejorando la eficiencia y confiabilidad generales. En cuanto a la automatización de transacciones en la cadena, MCP conecta varios tipos de Agentes de transacción y de gestión de riesgos, lo que ayuda a resolver problemas de deslizamiento en las transacciones, desgaste en las transacciones, MEV, entre otros, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.

Tres, visión general de proyectos relacionados

1. DeMCP: Red MCP descentralizada, dedicada a proporcionar servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para Agentes de IA, ofreciendo a los desarrolladores una plataforma de despliegue con participación en los ingresos comerciales y logrando una integración integral de modelos de lenguaje grande y mainstream.

2. DARK: Red MCP construida sobre Solana, que opera en un entorno de ejecución confiable (TEE). Su primera aplicación tiene como objetivo proporcionar capacidades de integración de herramientas eficientes para agentes de IA a través de TEE y el protocolo MCP.

3. Cookie.fun: Plataforma centrada en agentes de IA en el ecosistema Web3, que ofrece un índice completo de agentes de IA y herramientas de análisis. La actualización reciente lanzó servidores MCP exclusivos, que incluyen servidores MCP dedicados para agentes plug-and-play, diseñados para desarrolladores y personas no técnicas.

4. SkyAI: Proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, diseñado para construir una infraestructura de IA nativa de blockchain a través de la expansión de MCP. Esta plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, soportando acceso a datos multichain y despliegue de agentes de IA.

Cuatro, perspectivas futuras y desafíos

El protocolo MCP ha demostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de intercambio de datos, la reducción de costos de desarrollo, el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad, especialmente en escenarios como las finanzas descentralizadas, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de prueba de concepto y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una crisis de confianza en el mercado hacia estos proyectos.

Los principales desafíos incluyen:

• Acelerar el desarrollo del producto
• Asegurar una estrecha relación entre el token y el producto real
• Mejora de la experiencia del usuario
• Resolver las diferencias en la lógica y la estructura de datos de los contratos inteligentes entre diferentes blockchains y DApps.

A pesar de los desafíos, el protocolo MCP en sí mismo muestra un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el continuo avance de la tecnología de IA y la madurez progresiva del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en campos como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de IA pueden obtener datos en tiempo real de la cadena a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado.

Las características de descentralización del protocolo MCP prometen proporcionar una plataforma de operación transparente y trazable para modelos de IA, impulsando el proceso de descentralización y capitalización de activos de IA. Como una fuerza auxiliar importante en la fusión de IA y blockchain, el protocolo MCP tiene el potencial de convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario resolver desafíos en múltiples áreas, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.