MCP e AI Agent: Um novo paradigma de aplicação da inteligência artificial

A área da inteligência artificial tem procurado formas de interação mais personalizadas e proativas. Os chatbots tradicionais costumam carecer de personalidade, e para resolver esse problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "personagem", atribuindo ao AI papéis e tons específicos. No entanto, mesmo assim, a IA ainda é uma respondente passiva, incapaz de executar tarefas complexas de forma proativa.

Para resolver essa limitação, o projeto Auto-GPT surgiu. Ele permite que os desenvolvedores definam ferramentas e funções para a IA, permitindo que a IA execute tarefas automaticamente com base nas solicitações dos usuários. Embora o Auto-GPT tenha dado um passo importante na realização da execução autônoma da IA, ainda enfrenta problemas como a falta de uniformidade no formato de chamada de ferramentas e baixa compatibilidade entre plataformas.

Para enfrentar esses desafios, o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) surgiu. O MCP visa simplificar a interação entre a IA e ferramentas externas, proporcionando um padrão de comunicação unificado, permitindo que a IA acesse facilmente diversos serviços externos. Isso reduz significativamente a dificuldade de desenvolvimento e o custo de tempo, permitindo que os modelos de IA interajam de forma mais rápida e eficaz com ferramentas externas.

O MCP e o Agente AI complementam-se. O Agente AI concentra-se na automação de operações em blockchain, execução de contratos inteligentes e gestão de ativos criptográficos, enquanto o MCP foca em simplificar a interação do Agente AI com sistemas externos, fornecendo protocolos padronizados e gestão de contexto. O valor central do MCP reside em fornecer um padrão de comunicação unificado para a interação do Agente AI com ferramentas externas (como dados de blockchain, contratos inteligentes, serviços off-chain, etc.). Esta padronização resolve o problema da fragmentação de interfaces no desenvolvimento tradicional, permitindo que o Agente AI se conecte perfeitamente a dados e ferramentas de múltiplas cadeias, aumentando significativamente sua capacidade de execução autônoma.

No campo DeFi, o AI Agent pode obter dados de mercado em tempo real e otimizar automaticamente o portfólio através do MC. Além disso, o MC abre novas direções para o AI Agent, ou seja, a colaboração entre múltiplos AI Agents. Através do MC, diferentes AI Agents podem dividir funções e colaborar para realizar tarefas complexas como análise de dados em cadeia, previsão de mercado e gestão de risco, melhorando a eficiência e fiabilidade global.

Atualmente, vários projetos estão explorando a aplicação da fusão entre MCP e AI Agent:

1. DeMCP: uma rede MCP descentralizada que fornece serviços MCP de código aberto desenvolvidos internamente para Agentes de IA e oferece uma plataforma de implantação para desenvolvedores de MCP com compartilhamento de receitas comerciais.

2. DARK: Rede MCP construída sobre Solana, operando em um ambiente de execução confiável (TEE). Seu primeiro aplicativo está em desenvolvimento, com o objetivo de fornecer uma capacidade eficiente de integração de ferramentas para Agentes de IA através do TEE e do protocolo MCP.

3. Cookie.fun: Uma plataforma focada em Agentes de IA no ecossistema Web3, oferecendo índices e ferramentas de análise de Agentes de IA. A atualização mais recente lançou servidores MCP exclusivos, proporcionando serviços MCP dedicados de fácil integração para desenvolvedores e não técnicos.

4. SkyAI: Projeto de infraestrutura de dados Web3 construído sobre a BNB Chain, que constrói uma infraestrutura de IA nativa da blockchain através da expansão do MCP. Atualmente, suporta conjuntos de dados agregados da BNB Chain e Solana, e no futuro também suportará servidores de dados MCP da rede principal Ethereum e da cadeia Base.

Embora o protocolo MCP tenha mostrado um grande potencial em aumentar a eficiência da troca de dados, reduzir custos de desenvolvimento, e melhorar a segurança e a proteção da privacidade, a maioria dos projetos baseados em MCP ainda está na fase de validação de conceito e não lançou produtos maduros. Isso resultou em uma queda contínua no preço de seus tokens após o lançamento, refletindo uma crise de confiança do mercado nos projetos MCP.

No futuro, o desenvolvimento do protocolo MCP enfrenta desafios como acelerar o progresso do desenvolvimento de produtos, garantir uma estreita associação entre os tokens e os produtos reais, e melhorar a experiência do usuário. Ao mesmo tempo, a promoção do protocolo MCP no ecossistema de criptomoedas ainda precisa superar barreiras de integração tecnológica, como unificar as diferenças na lógica de contratos inteligentes e na estrutura de dados entre diferentes blockchains e DApps.

Apesar dos desafios, o protocolo MCP ainda demonstra um enorme potencial de desenvolvimento no mercado. Com os avanços na tecnologia de IA e a maturação do protocolo MCP, espera-se que no futuro ele possa ser amplamente aplicado 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 melhorar a eficiência e precisão da análise de mercado. Além disso, as características de descentralização do protocolo MCP prometem fornecer uma plataforma de operação transparente e rastreável para modelos de IA, promovendo a descentralização e a processualização de ativos de IA.

Como uma importante força auxiliar na fusão de IA e blockchain, o protocolo MCP tem o potencial de se tornar um motor essencial para impulsionar a próxima geração de Agentes de IA. No entanto, para realizar essa visão, ainda é necessário resolver desafios em várias áreas, como integração técnica, segurança e experiência do usuário. À medida que esses problemas forem sendo resolvidos gradualmente, a combinação do MCP com Agentes de IA abrirá novas oportunidades de desenvolvimento para aplicações de inteligência artificial.