MCP与AI Agent协同:Web3人工智能应用的新范式与挑战

MCP与AI Agent:人工智能应用的新范式

MCP概念简介

人工智能领域的传统聊天机器人常常缺乏个性化的角色设定,导致其回应单调且缺乏人情味。为解决这一问题,开发者引入了"人设"概念,为AI赋予特定的角色、性格和语气。然而,即使具备丰富的"人设",AI仍然只是一个被动的回应者,无法主动执行任务或进行复杂操作。

为了让AI从被动对话者转变为主动任务执行者,开源项目Auto-GPT应运而生。它允许开发者为AI定义一系列工具和函数,并将这些工具注册到系统中。用户提出请求时,Auto-GPT会根据预设规则和工具,生成相应操作指令,自动执行任务并返回结果。

尽管Auto-GPT在一定程度上实现了AI的自主执行,但仍面临工具调用格式不统一、跨平台兼容性差等问题。为解决这些问题,MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)应运而生。MCP旨在简化AI与外部工具的交互方式,通过提供统一的通信标准,使AI能够轻松调用各种外部服务。这种标准化接口和通信规范显著简化了开发过程,允许AI模型更快速、有效地与外部工具交互。

MCP+AI Agent:人工智能应用新框架

MCP与AI Agent的协同效应

MCP与加密AI Agent之间相辅相成。AI Agent主要聚焦于区块链的自动化操作、智能合约执行和加密资产管理,强调隐私保护和去中心化应用的集成。MCP则侧重于简化AI Agent与外部系统的交互,提供标准化协议和上下文管理,增强跨平台的互操作性和灵活性。

MCP的核心价值在于为AI Agent与外部工具(包括区块链数据、智能合约、链下服务等)的交互提供统一的通信标准。这种标准化解决了传统开发中接口碎片化的问题,使AI Agent能无缝对接多链数据和工具,并大幅强化其自主执行能力。例如,DeFi类AI Agent通过MCP可以实时获取市场数据并自动优化投资组合。

此外,MCP为AI Agent开辟了全新方向,即多个AI Agent协作。通过MCP,AI Agent可以按职能分工协作,组合完成链上数据分析、市场预测、风控管理等复杂任务,提升整体效率与可靠性。在链上交易自动化方面,MCP串联各类交易与风控Agent,解决交易中滑点、交易磨损、MEV等问题,实现更安全、高效的链上资产管理。

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相关项目概览

DeMCP

DeMCP是一个去中心化的MCP网络,致力于为AI Agent提供自研开源的MCP服务,为MCP开发者提供商业收益共享的部署平台,并实现主流大型语言模型(LLM)的一站式接入。开发人员可通过支持稳定币获取服务。

DARK

DARK是一个在可信执行环境(TEE)下的MCP网络,基于Solana构建。其首款应用程序正在开发中,旨在通过TEE和MCP协议为AI Agent提供高效的工具集成能力,让开发者能通过简单配置快速接入多种工具和外部服务。

Cookie.fun

Cookie.fun是专注于Web3生态中AIAgent的平台,为用户提供全面的AI Agent指数和分析工具。该平台通过展示AI Agent的心智影响力、智能跟随能力、用户互动和链上数据等指标,帮助用户了解和评估不同AI Agent的表现。近期,Cookie.API1.0更新推出了专属MCP服务器,包含即插即用的智能体专用MCP服务器,专为开发者和非技术人员设计,无需任何配置。

SkyAI

SkyAI是基于BNB Chain构建的Web3数据基础设施项目,旨在通过扩展MCP来构建区块链原生的AI基础架构。该平台为基于Web3的AI应用提供可扩展且可互操作的数据协议,计划通过集成多链数据访问、AI代理部署和协议级实用程序,简化开发流程,推动AI在区块链环境中的实际应用。目前,SkyAI支持来自BNB Chain和Solana的聚合数据集,数据量已超过100亿行,未来还将上线支持以太坊主网和Base链的MCP数据服务器。

MCP+AI Agent:人工智能应用新框架

未来发展前景与挑战

MCP协议作为AI与区块链融合的新叙事,在提升数据交互效率、降低开发成本、增强安全性和隐私保护等方面展现了巨大潜力,尤其在去中心化金融等场景中具备广泛的应用前景。然而,当前大多数基于MCP的项目仍处于概念验证阶段,尚未推出成熟产品,导致其代币价格在上线后出现持续下跌。这反映出市场对MCP项目的信任危机,主要源于漫长的产品开发周期和缺乏实际应用落地。

未来,MCP协议有望在DeFi、DAO等领域实现更广泛应用。AI代理可通过MCP协议实时获取链上数据,执行自动化交易,提升市场分析的效率和准确性。此外,MCP协议的去中心化特性,有望为AI模型提供一个透明、可追溯的运行平台,推动AI资产的去中心化和资产化进程。

然而,要实现这一愿景仍需解决技术整合、安全性、用户体验等多方面的挑战。如何加快产品开发进度、确保代币与实际产品之间的紧密关联,以及提升用户体验,将是当前MCP项目面临的核心问题。此外,由于不同区块链和DApp之间的智能合约逻辑和数据结构存在差异,统一标准化的MCP服务器仍需投入大量开发资源。

总的来说,MCP协议作为AI与区块链融合的重要辅助力量,随着技术的不断成熟和应用场景的拓展,有望成为推动下一代AI Agent的重要引擎。然而,要充分发挥其潜力,业界仍需共同努力,解决当前面临的诸多挑战。

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评论
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Layer2套利者vip
· 6小时前
唔... auto-gpt 在最优代理设计上落后大约 200bps,老实说
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智能合约捉虫人vip
· 6小时前
给这ai装个黑客人设 搞一波
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链上资深吃瓜群众vip
· 6小时前
真人设都救不了ai的没有灵魂
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叹息出纳员vip
· 6小时前
打工赚菜难,能干啥好呢
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盲盒受害者vip
· 6小时前
这AI天天整啥人设 搁这追剧呢?
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