MCP: El motor central de la ecología Web3 AI Agent
MCP se está convirtiendo rápidamente en un componente central del ecosistema Web3 AI Agent. Introduce el MCP Server a través de una arquitectura similar a plugins, proporcionando nuevas herramientas y capacidades para los AI Agents. MCP significa Model Context Protocol, que se originó en Web2 AI y ahora se está reimaginando en el entorno Web3.
Introducción a MC
MCP es un protocolo abierto que estandariza la forma en que las aplicaciones transmiten información de contexto a los modelos de lenguaje grandes (LLMs). Esto permite una colaboración más fluida entre herramientas, datos y Agentes de IA.
La importancia de MC
Las limitaciones centrales que enfrentan los modelos de lenguaje grandes actuales incluyen:
No se puede navegar por Internet en tiempo real
No se puede acceder directamente a archivos locales o privados
No se puede interactuar de forma autónoma con software externo
MCP actúa como una capa de interfaz común, llenando el vacío de capacidades mencionado anteriormente, permitiendo que el Agente de IA use diversas herramientas.
Se puede comparar MCP con un estándar de interfaz unificada en el campo de las aplicaciones de IA, facilitando la conexión de la IA con diversas fuentes de datos y módulos de funciones. Imagina que cada LLM es un dispositivo diferente; si eres un fabricante de hardware, necesitarías desarrollar un conjunto de accesorios para cada interfaz, lo que genera unos altos costos de mantenimiento.
Este es precisamente el problema al que se enfrentan los desarrolladores de herramientas de IA: personalizar complementos para cada plataforma LLM aumenta enormemente la complejidad y limita la escalabilidad. MCP se creó para resolver este problema, estableciendo un estándar unificado.
Este protocolo estandarizado beneficia a ambas partes:
El agente de IA (cliente) puede acceder de forma segura a herramientas externas y fuentes de datos en tiempo real.
Desarrollador de herramientas (servidor) con integración única, disponible en múltiples plataformas
El resultado final es un ecosistema de IA más abierto, interoperable y de baja fricción.
La diferencia entre MCP y las API tradicionales
El diseño de la API está destinado a servir a los humanos, no a ser primero AI. Cada API tiene su propia estructura y documentación, y los desarrolladores deben especificar manualmente los parámetros y leer la documentación de la interfaz. El propio Agente de IA no puede leer la documentación y debe ser codificado de forma rígida para adaptarse a cada API.
MCP a través de la normalización del formato de llamadas a funciones dentro de la API, abstrae estas partes no estructuradas, proporcionando una forma de llamada unificada para el Agente. Se puede considerar que MCP es una capa de adaptación de API encapsulada para Agentes Autónomos.
Aunque el MCP en sí parece poco atractivo, no es insignificante. Como componente de infraestructura pura, el MCP no puede ser utilizado directamente por los consumidores; su valor solo se manifestará realmente cuando los agentes de IA superiores llamen a las herramientas del MCP y muestren resultados reales.
Web3 AI x MCP paisaje ecológico
La IA en Web3 también enfrenta problemas de "falta de datos contextuales" y "islas de datos", ya que la IA no puede acceder a datos en tiempo real en la cadena o ejecutar lógicamente contratos inteligentes de manera nativa.
En el pasado, algunos proyectos intentaron construir redes de colaboración de múltiples agentes, pero finalmente cayeron en la trampa de "reinventar la rueda" debido a la dependencia de API centralizadas e integraciones personalizadas. Cada vez que se conectaba una fuente de datos, era necesario reescribir la capa de adaptación, lo que provocaba un aumento exponencial en los costos de desarrollo.
Para resolver este cuello de botella, la próxima generación de AI Agent necesita una arquitectura más modular y estilo Lego, que permita la integración sin problemas de complementos y herramientas de terceros. Por lo tanto, está surgiendo una nueva generación de infraestructura y aplicaciones de AI Agent basada en los protocolos MCP y A2A, diseñada específicamente para escenarios de Web3, que permite a los Agentes acceder a datos multichain e interactuar de forma nativa con protocolos DeFi.
Caso de proyecto: DeMCP y DeepCore
DeMCP es un mercado de servidores MCP descentralizados, enfocado en herramientas criptográficas nativas y en garantizar la soberanía de las herramientas MCP. Sus ventajas incluyen:
Use TEE (entorno de ejecución confiable) para garantizar que la herramienta MCP no haya sido alterada
Utilizar un mecanismo de incentivos con tokens para alentar a los desarrolladores a contribuir con el servidor MCP
Proporcionar funciones de agregador MCP y micropagos, reduciendo la barrera de entrada.
DeepCore también ofrece un sistema de registro de servidores MCP, enfocado en el campo de las criptomonedas y que se expande aún más hacia otro estándar abierto propuesto por Google: el protocolo A2A (Agente a Agente).
A2A es un protocolo abierto diseñado para facilitar la comunicación segura, la colaboración y la coordinación de tareas entre diferentes agentes de IA. A2A admite la colaboración de IA a nivel empresarial, por ejemplo, permitiendo que los agentes de IA de diferentes empresas trabajen juntos en tareas.
En pocas palabras:
MCP: Proporcionar herramientas de acceso a Agent
A2A: Proporciona a los Agentes la capacidad de colaborar entre sí
La combinación de servidores MCP y blockchain
Las ventajas de integrar tecnología blockchain en el servidor MCP son múltiples:
Obtener datos de cola larga a través de un mecanismo de incentivos nativos encriptados, fomentando la contribución de la comunidad a conjuntos de datos escasos.
Defender contra ataques de "tool poisoning", es decir, herramientas maliciosas que se disfrazan de complementos legítimos para engañar al Agente.
Introducir un mecanismo de staking/castigo, combinando un sistema de reputación en cadena para construir el sistema de confianza del servidor MCP.
Mejorar la tolerancia a fallos y la inmediatez del sistema, evitando el fallo de un solo punto en sistemas centralizados.
Promover la innovación de código abierto, permitir que los pequeños desarrolladores publiquen fuentes de datos como ESG, enriqueciendo la diversidad del ecosistema.
Actualmente, la mayoría de la infraestructura del servidor MCP todavía realiza la coincidencia de herramientas a través del análisis de las indicaciones en lenguaje natural del usuario. En el futuro, el Agente de IA podrá buscar de manera autónoma las herramientas MCP necesarias para cumplir con objetivos de tareas complejas.
Tendencias futuras e impacto en la industria
Cada vez más profesionales de la industria de las criptomonedas están comenzando a darse cuenta del potencial de MCP para conectar la IA con la blockchain. A medida que la infraestructura madura, la ventaja competitiva de las empresas "desarrollador primero" también se trasladará del diseño de API a: quién puede ofrecer un conjunto de herramientas más rico, diverso y fácil de combinar.
En el futuro, cada aplicación podría convertirse en un cliente de MCP, y cada API podría ser un servidor de MCP. Esto podría dar lugar a nuevos mecanismos de precios: los Agentes podrían seleccionar dinámicamente herramientas según la velocidad de ejecución, la eficiencia de costos, la relevancia, etc., formando un sistema económico de servicios de Agente más eficiente capacitado por Crypto y Blockchain como medio.
MCP en sí no está dirigido directamente a los usuarios finales, es una capa de protocolo de bajo nivel. El verdadero valor y potencial de MCP solo se puede ver cuando un Agente de IA lo integra y lo transforma en aplicaciones prácticas.
En última instancia, el Agente es el portador y amplificador de la capacidad de MCP, mientras que la cadena de bloques y el mecanismo criptográfico construyen un sistema económico confiable, eficiente y composable para esta red inteligente.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
10 me gusta
Recompensa
10
6
Compartir
Comentar
0/400
DefiEngineerJack
· Hace45m
meh, otro protocolo que *piensa* que resuelve la interoperabilidad... muéstrame la verificación formal primero
Ver originalesResponder0
ZenChainWalker
· hace17h
Espero que Satoshi termine el trabajo, así que descansaré un poco.
Ver originalesResponder0
LiquidityWizard
· hace17h
¿Y qué pasa con la estandarización? No es más que tomar a la gente por tonta.
Ver originalesResponder0
AirdropHunter9000
· hace17h
Solo son un par de tonterías, solo se trata de especulación.
Ver originalesResponder0
HodlBeliever
· hace17h
Los datos muestran que la tendencia de despliegue de potencia computacional es positiva.
Ver originalesResponder0
ChainSherlockGirl
· hace17h
Vaya, el protocolo de estandarización vuelve a tomar a la gente por tonta.
MCP: La piedra angular y el futuro del ecosistema de agentes de IA en Web3
MCP: El motor central de la ecología Web3 AI Agent
MCP se está convirtiendo rápidamente en un componente central del ecosistema Web3 AI Agent. Introduce el MCP Server a través de una arquitectura similar a plugins, proporcionando nuevas herramientas y capacidades para los AI Agents. MCP significa Model Context Protocol, que se originó en Web2 AI y ahora se está reimaginando en el entorno Web3.
Introducción a MC
MCP es un protocolo abierto que estandariza la forma en que las aplicaciones transmiten información de contexto a los modelos de lenguaje grandes (LLMs). Esto permite una colaboración más fluida entre herramientas, datos y Agentes de IA.
La importancia de MC
Las limitaciones centrales que enfrentan los modelos de lenguaje grandes actuales incluyen:
MCP actúa como una capa de interfaz común, llenando el vacío de capacidades mencionado anteriormente, permitiendo que el Agente de IA use diversas herramientas.
Se puede comparar MCP con un estándar de interfaz unificada en el campo de las aplicaciones de IA, facilitando la conexión de la IA con diversas fuentes de datos y módulos de funciones. Imagina que cada LLM es un dispositivo diferente; si eres un fabricante de hardware, necesitarías desarrollar un conjunto de accesorios para cada interfaz, lo que genera unos altos costos de mantenimiento.
Este es precisamente el problema al que se enfrentan los desarrolladores de herramientas de IA: personalizar complementos para cada plataforma LLM aumenta enormemente la complejidad y limita la escalabilidad. MCP se creó para resolver este problema, estableciendo un estándar unificado.
Este protocolo estandarizado beneficia a ambas partes:
El resultado final es un ecosistema de IA más abierto, interoperable y de baja fricción.
La diferencia entre MCP y las API tradicionales
El diseño de la API está destinado a servir a los humanos, no a ser primero AI. Cada API tiene su propia estructura y documentación, y los desarrolladores deben especificar manualmente los parámetros y leer la documentación de la interfaz. El propio Agente de IA no puede leer la documentación y debe ser codificado de forma rígida para adaptarse a cada API.
MCP a través de la normalización del formato de llamadas a funciones dentro de la API, abstrae estas partes no estructuradas, proporcionando una forma de llamada unificada para el Agente. Se puede considerar que MCP es una capa de adaptación de API encapsulada para Agentes Autónomos.
Aunque el MCP en sí parece poco atractivo, no es insignificante. Como componente de infraestructura pura, el MCP no puede ser utilizado directamente por los consumidores; su valor solo se manifestará realmente cuando los agentes de IA superiores llamen a las herramientas del MCP y muestren resultados reales.
Web3 AI x MCP paisaje ecológico
La IA en Web3 también enfrenta problemas de "falta de datos contextuales" y "islas de datos", ya que la IA no puede acceder a datos en tiempo real en la cadena o ejecutar lógicamente contratos inteligentes de manera nativa.
En el pasado, algunos proyectos intentaron construir redes de colaboración de múltiples agentes, pero finalmente cayeron en la trampa de "reinventar la rueda" debido a la dependencia de API centralizadas e integraciones personalizadas. Cada vez que se conectaba una fuente de datos, era necesario reescribir la capa de adaptación, lo que provocaba un aumento exponencial en los costos de desarrollo.
Para resolver este cuello de botella, la próxima generación de AI Agent necesita una arquitectura más modular y estilo Lego, que permita la integración sin problemas de complementos y herramientas de terceros. Por lo tanto, está surgiendo una nueva generación de infraestructura y aplicaciones de AI Agent basada en los protocolos MCP y A2A, diseñada específicamente para escenarios de Web3, que permite a los Agentes acceder a datos multichain e interactuar de forma nativa con protocolos DeFi.
Caso de proyecto: DeMCP y DeepCore
DeMCP es un mercado de servidores MCP descentralizados, enfocado en herramientas criptográficas nativas y en garantizar la soberanía de las herramientas MCP. Sus ventajas incluyen:
DeepCore también ofrece un sistema de registro de servidores MCP, enfocado en el campo de las criptomonedas y que se expande aún más hacia otro estándar abierto propuesto por Google: el protocolo A2A (Agente a Agente).
A2A es un protocolo abierto diseñado para facilitar la comunicación segura, la colaboración y la coordinación de tareas entre diferentes agentes de IA. A2A admite la colaboración de IA a nivel empresarial, por ejemplo, permitiendo que los agentes de IA de diferentes empresas trabajen juntos en tareas.
En pocas palabras:
La combinación de servidores MCP y blockchain
Las ventajas de integrar tecnología blockchain en el servidor MCP son múltiples:
Actualmente, la mayoría de la infraestructura del servidor MCP todavía realiza la coincidencia de herramientas a través del análisis de las indicaciones en lenguaje natural del usuario. En el futuro, el Agente de IA podrá buscar de manera autónoma las herramientas MCP necesarias para cumplir con objetivos de tareas complejas.
Tendencias futuras e impacto en la industria
Cada vez más profesionales de la industria de las criptomonedas están comenzando a darse cuenta del potencial de MCP para conectar la IA con la blockchain. A medida que la infraestructura madura, la ventaja competitiva de las empresas "desarrollador primero" también se trasladará del diseño de API a: quién puede ofrecer un conjunto de herramientas más rico, diverso y fácil de combinar.
En el futuro, cada aplicación podría convertirse en un cliente de MCP, y cada API podría ser un servidor de MCP. Esto podría dar lugar a nuevos mecanismos de precios: los Agentes podrían seleccionar dinámicamente herramientas según la velocidad de ejecución, la eficiencia de costos, la relevancia, etc., formando un sistema económico de servicios de Agente más eficiente capacitado por Crypto y Blockchain como medio.
MCP en sí no está dirigido directamente a los usuarios finales, es una capa de protocolo de bajo nivel. El verdadero valor y potencial de MCP solo se puede ver cuando un Agente de IA lo integra y lo transforma en aplicaciones prácticas.
En última instancia, el Agente es el portador y amplificador de la capacidad de MCP, mientras que la cadena de bloques y el mecanismo criptográfico construyen un sistema económico confiable, eficiente y composable para esta red inteligente.