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

Uno, análisis del concepto de MCP

En el campo de la inteligencia artificial, los chatbots tradicionales a menudo carecen de personalización y proactividad. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", dotando a la IA de roles y personalidades específicas. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas complejas de manera proactiva.

Para superar esta limitación, nació el proyecto de código abierto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA, de modo que la IA pueda ejecutar tareas automáticamente según reglas preestablecidas. Aunque Auto-GPT ha logrado un cierto grado de ejecución autónoma, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamadas a herramientas y la baja compatibilidad entre plataformas.

MCP (Model Context Protocol) nace para resolver la complejidad de la integración de la IA con herramientas externas. MCP simplifica el proceso de interacción entre la IA y los servicios externos al proporcionar un estándar de comunicación unificado. Esta interfaz estandarizada reduce significativamente la dificultad de desarrollo y el costo en tiempo, permitiendo que los modelos de IA interactúen de manera más eficiente con herramientas externas.

Dos, la colaboración entre MCP y el Agente AI

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

El valor fundamental de MCP radica en proporcionar un estándar unificado para la interacción entre agentes de IA y herramientas externas (como 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, mejorando significativamente la capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos de mercado en tiempo real a través de MCP y optimizar automáticamente sus carteras.

Además, MCP ha abierto una nueva dirección para el Agente de IA: la colaboración entre múltiples Agentes. A través de MCP, diferentes Agentes de IA con diversas funciones pueden trabajar juntos para completar tareas complejas como el análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado y la gestión del riesgo, mejorando la eficiencia y la fiabilidad en general. En lo que respecta a la automatización de transacciones en la cadena, MCP puede conectar varios Agentes de transacciones y de gestión del riesgo, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de las transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.

Tres, Visión general de proyectos relacionados

1. DeMCP

DeMCP es una red MCP descentralizada, dedicada a proporcionar servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para agentes de IA. Ofrece a los desarrolladores de MCP una plataforma de implementación que comparte los ingresos comerciales, permitiendo el acceso integral a modelos de lenguaje de gran tamaño. Los desarrolladores pueden obtener servicios a través de monedas estables.

2. OSCURO

DARK es una red MCP construida sobre un entorno de ejecución confiable (TEE) basado en Solana. Su primera aplicación está en desarrollo, con el objetivo de proporcionar capacidades de integración de herramientas eficientes para AI Agent a través de TEE y el protocolo MCP. Esto permitirá a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla.

3. Cookie.fun

Cookie.fun es una plataforma centrada en agentes de IA en el ecosistema Web3, que proporciona a los usuarios un índice completo de agentes de IA y herramientas de análisis. La plataforma muestra métricas como la influencia mental de los agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción con los usuarios y los datos en cadena, ayudando a los usuarios a evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA. Recientemente, la actualización de Cookie.API1.0 lanzó un servidor MCP exclusivo, que ofrece servicios MCP dedicados para agentes listos para usar, tanto para desarrolladores como para personas sin conocimientos técnicos.

4. SkyAI

SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre la BNB Chain, diseñado para construir una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión del MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, simplificando el proceso de desarrollo a través de la integración de acceso a datos de múltiples cadenas, implementación de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo. Actualmente, SkyAI admite conjuntos de datos agregados de la BNB Chain y Solana, con un volumen de datos que supera las 10 mil millones de filas, y en el futuro también admitirá servicios de datos MCP de la red principal de Ethereum y de la cadena Base.

Cuarto, perspectivas de desarrollo futuro

El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre IA y blockchain, ha mostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de la interacción 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 un amplio horizonte de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de validación de conceptos y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una caída continua en el precio de sus tokens tras su lanzamiento. Esto refleja una crisis de confianza del mercado en los proyectos MCP, que proviene principalmente de los largos ciclos de desarrollo del producto y la falta de aplicaciones prácticas.

En el futuro, el desarrollo del protocolo MCP enfrenta varios desafíos clave:

1. Acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurando una estrecha relación entre el token y el producto real.
2. Mejorar la experiencia del usuario y aumentar la atractividad del producto.
3. Superar las barreras de integración técnica para lograr servicios MCP estandarizados entre diferentes blockchains y DApps.

A pesar de los desafíos, el protocolo MCP sigue mostrando un gran potencial de mercado. Con el avance de la tecnología AI y la madurez del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logre una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de AI pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, realizar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. Además, las características de descentralización del protocolo MCP ofrecen una plataforma de operación transparente y rastreable para los modelos de AI, impulsando el proceso de descentralización y capitalización de los activos de AI.

Como una fuerza auxiliar importante en la fusión de AI y blockchain, el protocolo MCP tiene el potencial de convertirse en el motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de AI. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben abordar múltiples desafíos como la integración técnica, la seguridad y la experiencia del usuario. A medida que estos problemas se resuelvan gradualmente, el protocolo MCP desempeñará un papel cada vez más importante en el futuro desarrollo de las aplicaciones de inteligencia artificial.