Fusão do conceito de MCP com o Agente de IA: nova estrutura para aplicações de inteligência artificial

Introdução ao conceito de MC

No campo da inteligência artificial, os chatbots tradicionais muitas vezes carecem de definições personalizadas, resultando em respostas monótonas e pouco interessantes. Para resolver esse problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "personagem", atribuindo ao AI papéis e personalidades específicas. No entanto, mesmo assim, a AI ainda é apenas uma respondente passiva, incapaz de executar ativamente tarefas complexas.

Para superar essa limitação, o projeto Auto-GPT surgiu. Ele permite que os desenvolvedores definam ferramentas e funções para a IA, permitindo que a IA execute automaticamente tarefas e retorne resultados com base em regras predefinidas. Esta inovação transforma a IA de um interlocutor passivo em um executor ativo de tarefas.

Apesar dos avanços do Auto-GPT, ele ainda enfrenta problemas como a falta de uniformidade no formato de chamadas de ferramentas e a baixa compatibilidade entre plataformas. Para isso, surgiu o MCP (Modelo de Contexto de Protocolo). O MCP visa simplificar a forma como a IA interage com ferramentas externas, fornecendo um padrão de comunicação unificado, permitindo que a IA chame facilmente vários serviços externos.

Tradicionalmente, para fazer com que modelos de grande escala executem tarefas complexas, os desenvolvedores precisavam escrever uma grande quantidade de código e especificações de ferramentas, o que aumentava significativamente a dificuldade de desenvolvimento e o custo de tempo. O protocolo MCP simplificou significativamente esse processo ao definir interfaces e normas de comunicação padronizadas, permitindo que modelos de IA interajam com ferramentas externas de forma mais eficiente.

A fusão do MCP com o agente de IA

MCP e AI Agent são complementares. O AI Agent foca principalmente na automação de operações em blockchain, execução de contratos inteligentes e gestão de ativos criptográficos, enfatizando a proteção da privacidade e a integração de aplicações descentralizadas. O MCP, por sua vez, concentra-se em simplificar a interação do AI Agent com sistemas externos, fornecendo protocolos padronizados e gestão de contexto, melhorando a interoperabilidade e flexibilidade entre plataformas.

O valor central do MCP reside em fornecer um padrão de comunicação unificado para a interação entre Agentes de IA e ferramentas externas (como dados de blockchain, contratos inteligentes, serviços off-chain, etc.). Essa padronização resolve o problema da fragmentação de interfaces no desenvolvimento tradicional, permitindo que Agentes de IA se conectem sem problemas a dados e ferramentas de múltiplas cadeias, aumentando significativamente a capacidade de execução autônoma.

Por exemplo, o Agente de IA da classe DeFi pode obter dados de mercado em tempo real e otimizar automaticamente a carteira através do MCP. Além disso, o MCP abre novas direções para o Agente de IA, ou seja, colaboração entre múltiplos Agentes: através do MCP, diferentes Agentes de IA podem colaborar com divisão de funções para completar em conjunto tarefas complexas como análise de dados on-chain, previsão de mercado e gestão de risco, melhorando a eficiência e a confiabilidade gerais.

Na automação de transações em blockchain, o MCP interliga diversos agentes de negociação e de gestão de risco, ajudando a resolver problemas como slippage, desgaste de transação e MEV, permitindo uma gestão de ativos em blockchain mais segura e eficiente.

Projetos Relacionados

DeMCP

DeMCP é uma rede MCP descentralizada, dedicada a fornecer serviços MCP de código aberto desenvolvidos internamente para Agentes de IA, oferecendo uma plataforma de implantação que compartilha receitas comerciais com desenvolvedores MCP, e permitindo o acesso integrado a modelos de linguagem de grande escala (LLM). Os desenvolvedores podem obter serviços através de stablecoins.

ESCURO

DARK é uma rede MCP construída sobre um ambiente de execução confiável (TEE) baseado em Solana. Sua primeira aplicação está em desenvolvimento, com o objetivo de fornecer capacidades eficientes de integração de ferramentas para agentes de IA através do protocolo TEE e MCP, permitindo que os desenvolvedores acessem rapidamente várias ferramentas e serviços externos com uma configuração simples.

Cookie.fun

Cookie.fun é uma plataforma focada em AI Agents no ecossistema Web3, que fornece aos usuários um índice abrangente de AI Agents e ferramentas de análise. A plataforma ajuda os usuários a avaliar o desempenho de diferentes AI Agents, exibindo métricas como a influência mental dos AI Agents, a capacidade de seguimento inteligente, a interação do usuário e dados on-chain. Recentemente, a atualização Cookie.API 1.0 lançou servidores MCP exclusivos, incluindo servidores MCP dedicados a agentes prontos para uso, projetados para desenvolvedores e não técnicos, sem necessidade de configuração.

SkyAI

SkyAI é um projeto de infraestrutura de dados Web3 construído na BNB Chain, com o objetivo de construir uma infraestrutura de IA nativa da blockchain através da expansão do MCP. A plataforma fornece um protocolo de dados escalável e interoperável para aplicações de IA baseadas em Web3, planejando simplificar o processo de desenvolvimento e impulsionar a aplicação prática da IA em ambientes de blockchain através da integração de acesso a dados multichain, implantação de agentes de IA e utilitários em nível de protocolo. Atualmente, o SkyAI suporta conjuntos de dados agregados da BNB Chain e Solana, com um volume de dados superior a 10 bilhões de linhas, e no futuro, também será lançado um servidor de dados MCP que suportará a rede principal do Ethereum e a cadeia Base.

Futuro Desenvolvimento

O protocolo MCP, como uma nova narrativa da fusão entre IA e blockchain, demonstra um enorme potencial em melhorar a eficiência da interação de dados, reduzir custos de desenvolvimento, aumentar a segurança e a proteção da privacidade, especialmente em cenários como finanças descentralizadas, onde possui amplas perspectivas de aplicação. No entanto, a maioria dos projetos baseados em MCP ainda está na fase de validação de conceito, sem produtos maduros lançados, resultando na queda contínua do preço de seus tokens após o lançamento. Isso reflete uma crise de confiança do mercado nos projetos MCP, que se origina principalmente de longos ciclos de desenvolvimento de produtos e da falta de aplicações práticas.

Como acelerar o desenvolvimento de produtos, garantir uma estreita ligação entre os tokens e os produtos reais, bem como melhorar a experiência do utilizador, será a questão central enfrentada pelo atual projeto MCP. Além disso, a promoção do protocolo MCP no ecossistema de criptomoedas ainda enfrenta desafios de integração técnica. Devido a diferenças na lógica dos contratos inteligentes e na estrutura de dados entre diferentes blockchains e DApps, um servidor MCP padronizado e unificado ainda requer um grande investimento de recursos de desenvolvimento.

Apesar dos desafios acima mencionados, o protocolo MCP ainda demonstra um enorme potencial de desenvolvimento de mercado. Com os constantes avanços da tecnologia de IA e a gradual maturação do protocolo MCP, espera-se que no futuro haja uma aplicação mais ampla em áreas como DeFi e DAO. Por exemplo, agentes de IA podem, através do protocolo MCP, obter dados on-chain em tempo real, executar transações automatizadas e aumentar a eficiência e precisão da análise de mercado. Além disso, a característica descentralizada do protocolo MCP promete fornecer uma plataforma operacional transparente e rastreável para modelos de IA, promovendo a descentralização e a processo de assetização dos ativos de IA.

O protocolo MCP, como uma importante força auxiliar na fusão da IA com a blockchain, tem potencial para se tornar um motor importante para impulsionar a próxima geração de Agentes de IA, à medida que a tecnologia continua a amadurecer e os cenários de aplicação se expandem. No entanto, para realizar essa visão, ainda é necessário resolver desafios em várias áreas, como a integração tecnológica, a segurança e a experiência do usuário.