Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial dependen en gran medida de modelos de diálogo genéricos, careciendo de configuraciones de roles personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y sin calidez humana. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos, lo que hace que sus respuestas se acerquen más a las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de forma proactiva o llevar a cabo operaciones complejas.
Para resolver este problema, nació el proyecto de código abierto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir una serie de herramientas y funciones para la IA, y registrar estas herramientas en el sistema. Cuando los usuarios hacen una solicitud, Auto-GPT genera instrucciones operativas basadas en reglas y herramientas predefinidas, ejecutando automáticamente tareas y devolviendo resultados, convirtiendo a la IA de un mero interlocutor pasivo en un ejecutor activo de tareas.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado en cierta medida la ejecución autónoma de la IA, aún enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada a herramientas y la baja compatibilidad entre plataformas. Para resolver estos problemas, surgió el MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto de Modelo). 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. Tradicionalmente, hacer que modelos a gran escala realicen tareas complejas requiere escribir una gran cantidad de código y documentación de herramientas, lo que aumenta considerablemente la dificultad de desarrollo y el costo de tiempo. El protocolo MCP, al definir interfaces estandarizadas y normas de comunicación, simplifica notablemente este proceso, permitiendo que los modelos de IA interactúen con herramientas externas de manera más rápida y efectiva.
La fusión de MCP con el Agente de IA
La relación entre MCP y el Agente AI es complementaria. El Agente AI 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. MCP, por otro lado, se enfoca en simplificar la interacción del Agente AI con sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando 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 del tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente sus carteras a través de MCP.
Además, MCP ha abierto una nueva dirección para los Agentes de IA, es decir, la colaboración de 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 cadena, predicciones de mercado, gestión de riesgos y otras tareas complejas, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad en general. En términos de automatización de transacciones en cadena, MCP conecta varios agentes de transacción y gestión de riesgos, resolviendo problemas como deslizamientos, desgaste de transacciones y MEV, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Proyectos relacionados
DeMCP
DeMCP es una red MCP descentralizada, dedicada a proporcionar servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para Agentes de IA, ofrecer una plataforma de despliegue con participación en los beneficios comerciales para los desarrolladores de MCP, y lograr un acceso integral a los modelos de lenguaje grandes (LLM) de uso común. Los desarrolladores pueden obtener servicios a través de stablecoins.
OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre Solana en un entorno de ejecución confiable (TEE). Su primera aplicación está en fase de desarrollo y proporcionará a los Agentes de IA una capacidad de integración de herramientas eficiente a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla.
Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma centrada en agentes de IA dentro del ecosistema Web3, diseñada para proporcionar a los usuarios un índice integral de agentes de IA y herramientas de análisis. La plataforma ayuda a los usuarios a comprender y evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA al mostrar indicadores como la influencia mental de los agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena. La reciente actualización lanzó servidores MCP exclusivos, que incluyen un servidor MCP especializado para agentes inteligentes plug-and-play, diseñado para desarrolladores y personas no técnicas, sin necesidad de configuración.
SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre la cadena BNB, que tiene como objetivo construir una infraestructura de IA nativa de blockchain a través de la expansión de MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, y planea simplificar el proceso de desarrollo mediante la integración de acceso a datos multichain, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, promoviendo la aplicación práctica de la IA en entornos de blockchain. Actualmente, SkyAI admite conjuntos de datos agregados de la cadena BNB y Solana, con un volumen de datos que supera los 10 mil millones de filas, y en el futuro también lanzará servidores de datos MCP que soporten la red principal de Ethereum y la cadena Base.
Desarrollo futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre la IA y la blockchain, ha demostrado 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 amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la etapa de validación de conceptos y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una caída continua en el precio de su token después de su lanzamiento. Esto refleja una crisis de confianza en el mercado hacia los proyectos MCP, que se origina principalmente en los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.
Cómo acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar una estrecha conexión entre los tokens y el producto real, y mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta el proyecto MCP en la actualidad. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema de criptomonedas aún enfrenta desafíos de integración técnica. Debido a las diferencias en la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps, el servidor MCP estandarizado aún requiere una gran cantidad de recursos de desarrollo.
A pesar de los desafíos mencionados, el protocolo MCP en sí mismo sigue mostrando un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el continuo avance de la tecnología AI y la madurez progresiva del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias 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, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. Además, las características descentralizadas del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y rastreable para los modelos de AI, promoviendo la descentralización y la capitalización de los activos de AI.
El protocolo MCP, como una fuerza auxiliar importante en la fusión de la IA y la blockchain, tiene el potencial de convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA, a medida que la tecnología sigue madurando y se expanden los escenarios de aplicación. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben abordar desafíos en múltiples áreas, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.
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Layer2Arbitrageur
· 07-25 17:03
jajaja imagina pensar que auto-gpt importa sin capa de ejecución cross-chain
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MidnightGenesis
· 07-24 02:16
El código me dice que esto no es simple. Programar en la madrugada es la verdadera sabiduría.
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GasFeeVictim
· 07-24 02:15
¡Lo debiste decir antes! Casi me quedo sin gas.
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PaperHandsCriminal
· 07-24 02:10
Todo se puede hablar, solo que no sé comerciar con criptomonedas, ya estoy atado.
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CountdownToBroke
· 07-24 02:06
Este medicamento tampoco sirve... ¿cómo se cobrará la matrícula si la IA aprende a moverse por sí misma?
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TokenVelocityTrauma
· 07-24 02:00
Entendido, la IA también tiene que actuar primero.
El protocolo MCP ayuda a los agentes de IA a lograr la interoperatividad cross-chain y abre una nueva era en Web3.
Concepto de MC y su aplicación en Agentes de IA
Introducción al concepto de MC
Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial dependen en gran medida de modelos de diálogo genéricos, careciendo de configuraciones de roles personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y sin calidez humana. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos, lo que hace que sus respuestas se acerquen más a las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de forma proactiva o llevar a cabo operaciones complejas.
Para resolver este problema, nació el proyecto de código abierto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir una serie de herramientas y funciones para la IA, y registrar estas herramientas en el sistema. Cuando los usuarios hacen una solicitud, Auto-GPT genera instrucciones operativas basadas en reglas y herramientas predefinidas, ejecutando automáticamente tareas y devolviendo resultados, convirtiendo a la IA de un mero interlocutor pasivo en un ejecutor activo de tareas.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado en cierta medida la ejecución autónoma de la IA, aún enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada a herramientas y la baja compatibilidad entre plataformas. Para resolver estos problemas, surgió el MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto de Modelo). 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. Tradicionalmente, hacer que modelos a gran escala realicen tareas complejas requiere escribir una gran cantidad de código y documentación de herramientas, lo que aumenta considerablemente la dificultad de desarrollo y el costo de tiempo. El protocolo MCP, al definir interfaces estandarizadas y normas de comunicación, simplifica notablemente este proceso, permitiendo que los modelos de IA interactúen con herramientas externas de manera más rápida y efectiva.
La fusión de MCP con el Agente de IA
La relación entre MCP y el Agente AI es complementaria. El Agente AI 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. MCP, por otro lado, se enfoca en simplificar la interacción del Agente AI con sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando 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 del tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente sus carteras a través de MCP.
Además, MCP ha abierto una nueva dirección para los Agentes de IA, es decir, la colaboración de 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 cadena, predicciones de mercado, gestión de riesgos y otras tareas complejas, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad en general. En términos de automatización de transacciones en cadena, MCP conecta varios agentes de transacción y gestión de riesgos, resolviendo problemas como deslizamientos, desgaste de transacciones y MEV, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
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DeMCP es una red MCP descentralizada, dedicada a proporcionar servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para Agentes de IA, ofrecer una plataforma de despliegue con participación en los beneficios comerciales para los desarrolladores de MCP, y lograr un acceso integral a los modelos de lenguaje grandes (LLM) de uso común. Los desarrolladores pueden obtener servicios a través de stablecoins.
OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre Solana en un entorno de ejecución confiable (TEE). Su primera aplicación está en fase de desarrollo y proporcionará a los Agentes de IA una capacidad de integración de herramientas eficiente a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla.
Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma centrada en agentes de IA dentro del ecosistema Web3, diseñada para proporcionar a los usuarios un índice integral de agentes de IA y herramientas de análisis. La plataforma ayuda a los usuarios a comprender y evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA al mostrar indicadores como la influencia mental de los agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena. La reciente actualización lanzó servidores MCP exclusivos, que incluyen un servidor MCP especializado para agentes inteligentes plug-and-play, diseñado para desarrolladores y personas no técnicas, sin necesidad de configuración.
SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre la cadena BNB, que tiene como objetivo construir una infraestructura de IA nativa de blockchain a través de la expansión de MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, y planea simplificar el proceso de desarrollo mediante la integración de acceso a datos multichain, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, promoviendo la aplicación práctica de la IA en entornos de blockchain. Actualmente, SkyAI admite conjuntos de datos agregados de la cadena BNB y Solana, con un volumen de datos que supera los 10 mil millones de filas, y en el futuro también lanzará servidores de datos MCP que soporten la red principal de Ethereum y la cadena Base.
Desarrollo futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre la IA y la blockchain, ha demostrado 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 amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la etapa de validación de conceptos y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una caída continua en el precio de su token después de su lanzamiento. Esto refleja una crisis de confianza en el mercado hacia los proyectos MCP, que se origina principalmente en los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.
Cómo acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar una estrecha conexión entre los tokens y el producto real, y mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta el proyecto MCP en la actualidad. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema de criptomonedas aún enfrenta desafíos de integración técnica. Debido a las diferencias en la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps, el servidor MCP estandarizado aún requiere una gran cantidad de recursos de desarrollo.
A pesar de los desafíos mencionados, el protocolo MCP en sí mismo sigue mostrando un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el continuo avance de la tecnología AI y la madurez progresiva del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias 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, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. Además, las características descentralizadas del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y rastreable para los modelos de AI, promoviendo la descentralización y la capitalización de los activos de AI.
El protocolo MCP, como una fuerza auxiliar importante en la fusión de la IA y la blockchain, tiene el potencial de convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA, a medida que la tecnología sigue madurando y se expanden los escenarios de aplicación. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben abordar desafíos en múltiples áreas, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.