MCP：核心 движок экосистемы Web3 AI Agent

MCP быстро становится ключевым компонентом экосистемы Web3 AI Agent. Он вводит MCP Server с архитектурой, подобной плагинам, предоставляя новые инструменты и возможности для AI Agent. Как и другие новые концепции в области Web3 AI, MCP (полное название Model Context Protocol) возник из Web2 AI, но теперь переосмысляется в среде Web3.

Суть MCP

MCP — это открытый протокол, который направлен на стандартизацию способа передачи контекстной информации от приложений к большим языковым моделям (LLM). Это позволяет инструментам, данным и AI Agent работать более бесшовно.

Важность MC

Основные ограничения, с которыми сталкиваются современные большие языковые модели, включают:

• Невозможно просматривать интернет в реальном времени
• Невозможно напрямую получить доступ к локальным или частным файлам
• Невозможность самостоятельно взаимодействовать с внешним программным обеспечением

MCP, выступая в качестве универсального интерфейсного слоя, компенсирует эти пробелы в возможностях, позволяя AI Agent использовать различные инструменты.

MCP можно сравнить со стандартом единого интерфейса в области приложений ИИ, что позволяет ИИ легче интегрироваться с различными источниками данных и функциональными модулями. Этот стандартизированный протокол полезен как для AI Agent (клиент), так и для разработчиков инструментов (сервер), в конечном итоге создавая более открытую, совместимую и маломасштабную экосистему ИИ.

Отличия MCP от традиционных API

Дизайн традиционного API в основном ориентирован на человека, а не на приоритет AI. У каждого API есть своя структура и документация, разработчики должны вручную указывать параметры и читать документацию интерфейса. Сам AI Agent не может читать документацию, его необходимо жестко кодировать для адаптации к каждому API.

MCP стандартизирует формат вызовов функций внутри API, абстрагируя эти неструктурированные части, предоставляя Агенту унифицированный способ вызова. MCP можно рассматривать как слой адаптации API, инкапсулирующий Autonomous Agent.

Web3 AI и экосистема MCP

AI в Web3 также сталкивается с проблемами "недостатка контекстных данных" и "изолированных данных", то есть AI не может получить доступ к данным в реальном времени на блокчейне или выполнять логику смарт-контрактов нативно. Новое поколение инфраструктуры и приложений AI Agent на основе протоколов MCP и A2A появляется, специально разработанное для сценариев Web3, позволяющее Agent получать доступ к многосетевым данным и нативно взаимодействовать с DeFi-протоколами.

Примеры проектов

DeMCP — это рынок децентрализованного MCP сервера, сосредоточенный на нативных криптоинструментах и обеспечении суверенитета MCP инструментов. Его преимущества включают использование TEE (доверенной исполняемой среды) для обеспечения неизменности MCP инструментов, использование механизма токенов для стимулирования разработчиков к вкладу в MCP серверы, а также предоставление агрегатора MCP и функций микроплатежей для снижения порога входа.

DeepCore предоставляет систему регистрации MCP Server, сосредотачиваясь на криптовалютной области и далее расширяясь на другой открытый стандарт, предложенный Google: A2A (Agent-to-Agent) протокол. A2A предназначен для обеспечения безопасной связи, сотрудничества и координации задач между различными AI-агентами.

Сочетание MCP-сервера и блокчейна

MCP Server интеграция блокчейн-технологий имеет множество преимуществ:

1. Получение данных длинного хвоста через механизм оригинального крипто-вознаграждения
2. Защита от атак "инструментальной подмены"
3. Введение механизма залога/наказания для создания системы доверия сервера MCP
4. Повышение отказоустойчивости системы и реальности
5. Содействие инновациям с открытым исходным кодом

Будущие тренды и влияние на отрасль

С развитием инфраструктуры конкурентное преимущество компаний "разработчик на первом месте" будет смещаться с проектирования API на предоставление более богатого, разнообразного и удобного для комбинирования набора инструментов. В будущем каждое приложение может стать клиентом MCP, а каждый API может стать сервером MCP.

Это может привести к появлению новой ценовой механики: агенты могут динамически выбирать инструменты в зависимости от скорости исполнения, эффективности затрат, релевантности и т.д., формируя более эффективную экономическую систему обслуживания агентов, основанную на криптографии и блокчейне.

Настоящая ценность и потенциал MCP могут быть действительно увидены только тогда, когда AI Agent интегрирует его и преобразует в практические приложения. В конечном итоге, Agent является носителем и усилителем возможностей MCP, тогда как блокчейн и криптомеханизмы строят надежную, эффективную и комбинируемую экономическую систему для этой интеллектуальной сети.