MCP est en train de devenir un composant central de l'écosystème Web3 AI Agent. Il introduit le MCP Server à travers une architecture similaire à des plugins, fournissant de nouveaux outils et capacités aux AI Agents. MCP signifie Model Context Protocol, issu de l'IA Web2, et est maintenant réimaginé dans un environnement Web3.
Introduction au MC
MCP est un protocole ouvert visant à standardiser la manière dont les applications transmettent des informations contextuelles aux grands modèles de langage (LLMs). Cela permet une collaboration plus fluide entre les outils, les données et les agents AI.
L'importance de MC
Les principales limitations auxquelles font face les grands modèles de langage actuels sont :
Impossible de naviguer sur Internet en temps réel
Impossible d'accéder directement aux fichiers locaux ou privés
Impossible d'interagir de manière autonome avec des logiciels externes
MCP comble le vide de capacité mentionné ci-dessus en agissant comme une couche d'interface universelle, permettant à l'Agent IA d'utiliser divers outils.
On peut comparer MCP à une norme d'interface unifiée dans le domaine des applications d'IA, permettant à l'IA de se connecter plus facilement à diverses sources de données et modules fonctionnels. Imaginez que chaque LLM est un appareil différent ; si vous êtes un fabricant de matériel, vous devez développer un ensemble d'accessoires pour chaque interface, ce qui engendre des coûts de maintenance très élevés.
C'est précisément le problème auquel sont confrontés les développeurs d'outils d'IA : personnaliser des plugins pour chaque plateforme LLM augmente considérablement la complexité et limite l'évolutivité. MCP a été créé pour résoudre ce problème en établissant des normes unifiées.
Ce protocole normalisé est avantageux pour les deux parties :
L'Agent IA (client) peut se connecter en toute sécurité à des outils externes et des sources de données en temps réel.
Développeurs d'outils (serveur) intégration unique, utilisable sur plusieurs plateformes.
Le résultat final est un écosystème d'IA plus ouvert, interopérable et à faible friction.
La différence entre MCP et les API traditionnelles
La conception de l'API est destinée à servir les humains, et non à être axée sur l'IA. Chaque API a sa propre structure et sa documentation, les développeurs doivent spécifier manuellement les paramètres et lire la documentation de l'interface. L'agent IA lui-même ne peut pas lire la documentation et doit être codé en dur pour s'adapter à chaque API.
MCP normalise le format d'appel des fonctions internes via une API standardisée, abstrait ces parties non structurées et fournit une méthode d'appel unifiée pour l'Agent. On peut considérer MCP comme une couche d'adaptation API encapsulée pour les Agents Autonomes.
Bien que le MCP lui-même semble peu attrayant, il n'est pas sans importance. En tant que composant d'infrastructure pur, le MCP ne peut pas être utilisé directement par les consommateurs ; sa valeur ne se révélera vraiment que lorsque les agents d'IA de niveau supérieur utiliseront les outils MCP et démontreront des résultats concrets.
Web3 AI x MCP Écosystème
L'IA dans le Web3 fait également face aux problèmes de "manque de données contextuelles" et de "data silos", l'IA ne pouvant pas accéder aux données en temps réel sur la chaîne ou exécuter la logique des contrats intelligents de manière native.
Dans le passé, certains projets ont tenté de construire des réseaux de collaboration multi-agents, mais ont finalement été piégés dans le dilemme de "réinventer la roue" en raison de la dépendance aux API centralisées et aux intégrations personnalisées. Chaque fois qu'une source de données était intégrée, il fallait réécrire la couche d'adaptation, ce qui entraînait une augmentation des coûts de développement.
Pour résoudre ce goulot d'étranglement, la prochaine génération d'AI Agent a besoin d'une architecture plus modulaire et de type Lego, afin de faciliter l'intégration transparente de plugins et d'outils tiers. Par conséquent, une nouvelle infrastructure et des applications AI Agent basées sur le protocole MCP et A2A émergent, conçues spécifiquement pour les scénarios Web3, permettant à l'Agent d'accéder aux données multi-chaînes et d'interagir de manière native avec les protocoles DeFi.
Cas de projet : DeMCP et DeepCore
DeMCP est un marché de serveurs MCP décentralisés, axé sur les outils cryptographiques natifs et sur l'assurance de la souveraineté des outils MCP. Ses avantages incluent :
Utiliser TEE (Environnement d'exécution de confiance) pour garantir que l'outil MCP n'a pas été altéré
Utiliser un mécanisme d'incitation par des jetons pour encourager les développeurs à contribuer aux serveurs MCP
Fournir un agrégateur MCP et des fonctionnalités de micropaiement, réduisant ainsi le seuil d'utilisation.
DeepCore propose également un système d'enregistrement de serveur MCP, axé sur le domaine de la cryptographie, et s'étend davantage à une autre norme ouverte proposée par Google : le protocole A2A (Agent-à-Agent).
A2A est un protocole ouvert conçu pour permettre la communication sécurisée, la collaboration et la coordination des tâches entre différents agents AI. A2A prend en charge la collaboration AI au niveau des entreprises, par exemple en permettant aux agents AI de différentes entreprises de travailler ensemble sur des tâches.
En d'autres termes :
MC : Fournir des outils d'accès aux agents
A2A : Fournir à l'agent la capacité de collaborer ensemble.
Combinaison de serveurs MCP et de la blockchain
Les avantages de l'intégration de la technologie blockchain dans le serveur MCP sont nombreux :
Obtenez des données de longue traîne grâce à un mécanisme d'incitation natif cryptographique, encourageant la communauté à contribuer à des ensembles de données rares.
Défense contre l'attaque par "empoisonnement d'outils", c'est-à-dire que des outils malveillants se déguisent en plugins légitimes pour tromper l'Agent.
Introduire un mécanisme de mise en jeu/punition, en combinant le système de réputation en chaîne pour construire un système de confiance pour le serveur MCP.
Améliorer la tolérance aux pannes et la réactivité du système, éviter les points de défaillance uniques dans les systèmes centralisés
Promouvoir l'innovation open source, permettre aux petits développeurs de publier des sources de données comme les données ESG, enrichir la diversité de l'écosystème.
Actuellement, la plupart des infrastructures de serveur MCP effectuent toujours le jumelage d'outils en analysant les invites en langage naturel des utilisateurs. À l'avenir, l'agent IA sera capable de rechercher de manière autonome les outils MCP nécessaires pour atteindre des objectifs de tâches complexes.
Tendances futures et impact sur l'industrie
De plus en plus de professionnels de l'industrie de la cryptographie commencent à réaliser le potentiel de MCP dans la connexion entre l'IA et la blockchain. Avec la maturation de l'infrastructure, l'avantage concurrentiel des entreprises "développeur d'abord" passera également de la conception d'API à : qui peut fournir un ensemble d'outils plus riche, diversifié et facile à combiner.
Dans le futur, chaque application pourrait devenir un client MCP, chaque API pourrait être un serveur MCP. Cela pourrait donner naissance à de nouveaux mécanismes de prix : les Agents pourraient choisir dynamiquement des outils en fonction de la vitesse d'exécution, de l'efficacité des coûts, de la pertinence, etc., formant un système économique de services Agent plus efficace, habilité par Crypto et la blockchain comme médium.
MCP n'est pas directement destiné aux utilisateurs finaux, c'est une couche de protocole sous-jacente. La véritable valeur et le potentiel de MCP ne peuvent être vraiment vus que lorsque les agents IA l'intègrent et le transforment en applications pratiques.
En fin de compte, l'Agent est le support et l'amplificateur des capacités MCP, tandis que la blockchain et le mécanisme cryptographique construisent un système économique fiable, efficace et interopérable pour ce réseau intelligent.
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 J'aime
Récompense
10
6
Partager
Commentaire
0/400
DefiEngineerJack
· Il y a 45m
meh, un autre protocole qui *pense* résoudre l'interopérabilité... montre-moi d'abord la vérification formelle
Voir l'originalRépondre0
ZenChainWalker
· Il y a 17h
J'attends que l'IA intelligente ait terminé son travail, je me repose un peu.
Voir l'originalRépondre0
LiquidityWizard
· Il y a 17h
Qu'est-ce qui se passe avec la normalisation ? Ne se fait-on pas prendre pour des cons ?
Voir l'originalRépondre0
AirdropHunter9000
· Il y a 17h
C'est juste une histoire de concept.
Voir l'originalRépondre0
HodlBeliever
· Il y a 17h
Les données montrent que la tendance de déploiement de la puissance de calcul est positive.
Voir l'originalRépondre0
ChainSherlockGirl
· Il y a 17h
Bon sang, le protocole standardisé est de nouveau là pour se faire prendre pour des cons !
MCP : La pierre angulaire et l'avenir de l'écosystème des agents IA Web3
MCP: Moteur central de l'écosystème Web3 AI Agent
MCP est en train de devenir un composant central de l'écosystème Web3 AI Agent. Il introduit le MCP Server à travers une architecture similaire à des plugins, fournissant de nouveaux outils et capacités aux AI Agents. MCP signifie Model Context Protocol, issu de l'IA Web2, et est maintenant réimaginé dans un environnement Web3.
Introduction au MC
MCP est un protocole ouvert visant à standardiser la manière dont les applications transmettent des informations contextuelles aux grands modèles de langage (LLMs). Cela permet une collaboration plus fluide entre les outils, les données et les agents AI.
L'importance de MC
Les principales limitations auxquelles font face les grands modèles de langage actuels sont :
MCP comble le vide de capacité mentionné ci-dessus en agissant comme une couche d'interface universelle, permettant à l'Agent IA d'utiliser divers outils.
On peut comparer MCP à une norme d'interface unifiée dans le domaine des applications d'IA, permettant à l'IA de se connecter plus facilement à diverses sources de données et modules fonctionnels. Imaginez que chaque LLM est un appareil différent ; si vous êtes un fabricant de matériel, vous devez développer un ensemble d'accessoires pour chaque interface, ce qui engendre des coûts de maintenance très élevés.
C'est précisément le problème auquel sont confrontés les développeurs d'outils d'IA : personnaliser des plugins pour chaque plateforme LLM augmente considérablement la complexité et limite l'évolutivité. MCP a été créé pour résoudre ce problème en établissant des normes unifiées.
Ce protocole normalisé est avantageux pour les deux parties :
Le résultat final est un écosystème d'IA plus ouvert, interopérable et à faible friction.
La différence entre MCP et les API traditionnelles
La conception de l'API est destinée à servir les humains, et non à être axée sur l'IA. Chaque API a sa propre structure et sa documentation, les développeurs doivent spécifier manuellement les paramètres et lire la documentation de l'interface. L'agent IA lui-même ne peut pas lire la documentation et doit être codé en dur pour s'adapter à chaque API.
MCP normalise le format d'appel des fonctions internes via une API standardisée, abstrait ces parties non structurées et fournit une méthode d'appel unifiée pour l'Agent. On peut considérer MCP comme une couche d'adaptation API encapsulée pour les Agents Autonomes.
Bien que le MCP lui-même semble peu attrayant, il n'est pas sans importance. En tant que composant d'infrastructure pur, le MCP ne peut pas être utilisé directement par les consommateurs ; sa valeur ne se révélera vraiment que lorsque les agents d'IA de niveau supérieur utiliseront les outils MCP et démontreront des résultats concrets.
Web3 AI x MCP Écosystème
L'IA dans le Web3 fait également face aux problèmes de "manque de données contextuelles" et de "data silos", l'IA ne pouvant pas accéder aux données en temps réel sur la chaîne ou exécuter la logique des contrats intelligents de manière native.
Dans le passé, certains projets ont tenté de construire des réseaux de collaboration multi-agents, mais ont finalement été piégés dans le dilemme de "réinventer la roue" en raison de la dépendance aux API centralisées et aux intégrations personnalisées. Chaque fois qu'une source de données était intégrée, il fallait réécrire la couche d'adaptation, ce qui entraînait une augmentation des coûts de développement.
Pour résoudre ce goulot d'étranglement, la prochaine génération d'AI Agent a besoin d'une architecture plus modulaire et de type Lego, afin de faciliter l'intégration transparente de plugins et d'outils tiers. Par conséquent, une nouvelle infrastructure et des applications AI Agent basées sur le protocole MCP et A2A émergent, conçues spécifiquement pour les scénarios Web3, permettant à l'Agent d'accéder aux données multi-chaînes et d'interagir de manière native avec les protocoles DeFi.
Cas de projet : DeMCP et DeepCore
DeMCP est un marché de serveurs MCP décentralisés, axé sur les outils cryptographiques natifs et sur l'assurance de la souveraineté des outils MCP. Ses avantages incluent :
DeepCore propose également un système d'enregistrement de serveur MCP, axé sur le domaine de la cryptographie, et s'étend davantage à une autre norme ouverte proposée par Google : le protocole A2A (Agent-à-Agent).
A2A est un protocole ouvert conçu pour permettre la communication sécurisée, la collaboration et la coordination des tâches entre différents agents AI. A2A prend en charge la collaboration AI au niveau des entreprises, par exemple en permettant aux agents AI de différentes entreprises de travailler ensemble sur des tâches.
En d'autres termes :
Combinaison de serveurs MCP et de la blockchain
Les avantages de l'intégration de la technologie blockchain dans le serveur MCP sont nombreux :
Actuellement, la plupart des infrastructures de serveur MCP effectuent toujours le jumelage d'outils en analysant les invites en langage naturel des utilisateurs. À l'avenir, l'agent IA sera capable de rechercher de manière autonome les outils MCP nécessaires pour atteindre des objectifs de tâches complexes.
Tendances futures et impact sur l'industrie
De plus en plus de professionnels de l'industrie de la cryptographie commencent à réaliser le potentiel de MCP dans la connexion entre l'IA et la blockchain. Avec la maturation de l'infrastructure, l'avantage concurrentiel des entreprises "développeur d'abord" passera également de la conception d'API à : qui peut fournir un ensemble d'outils plus riche, diversifié et facile à combiner.
Dans le futur, chaque application pourrait devenir un client MCP, chaque API pourrait être un serveur MCP. Cela pourrait donner naissance à de nouveaux mécanismes de prix : les Agents pourraient choisir dynamiquement des outils en fonction de la vitesse d'exécution, de l'efficacité des coûts, de la pertinence, etc., formant un système économique de services Agent plus efficace, habilité par Crypto et la blockchain comme médium.
MCP n'est pas directement destiné aux utilisateurs finaux, c'est une couche de protocole sous-jacente. La véritable valeur et le potentiel de MCP ne peuvent être vraiment vus que lorsque les agents IA l'intègrent et le transforment en applications pratiques.
En fin de compte, l'Agent est le support et l'amplificateur des capacités MCP, tandis que la blockchain et le mécanisme cryptographique construisent un système économique fiable, efficace et interopérable pour ce réseau intelligent.