MCP: Web3 AIエージェントエコシステムのコアエンジン

MCPは急速にWeb3 AIエージェントエコシステムの中核コンポーネントとなっています。MCPサーバーを導入し、AIエージェントに新しいツールと能力を提供するプラグインのようなアーキテクチャを通じて実現されています。MCPの正式名称はModel Context Protocolであり、Web2 AIから派生し、現在Web3環境で再構築されています。

MCPの紹介

MCPは、アプリケーションが大規模言語モデル（LLMs）にコンテキスト情報を伝達する方法を標準化するためのオープンプロトコルです。これにより、ツール、データとAIエージェント間でよりシームレスに協力できるようになります。

MCPの重要性###

現在の大規模言語モデルが直面している核心的な制限には、次のものが含まれます：

• インターネットをリアルタイムで閲覧できません
• ローカルまたはプライベートファイルに直接アクセスできません
• 外部のソフトウェアと自律的にインタラクトすることができません

MCPは、汎用インターフェース層として機能し、上記の能力の欠如を補い、AIエージェントがさまざまなツールを使用できるようにします。

MCPをAIアプリケーション分野の統一インターフェース標準に例えることができ、AIがさまざまなデータソースや機能モジュールに接続しやすくします。各LLMが異なるデバイスであると想像してください。もしあなたがハードウェアメーカーであれば、各インターフェース用にアクセサリーを開発する必要があり、維持コストは非常に高くなります。

これは、AIツールの開発者が直面している問題です：各LLMプラットフォームにカスタムプラグインを作成することは、複雑さを大幅に増し、スケーラブルな拡張を制限します。MCPは、この問題を解決するために、統一された標準を確立することで作られました。

この標準化されたプロトコルは、両者にとって利益があります。

• AIエージェント（クライアント）は、安全に外部ツールとリアルタイムデータソースに接続できます。
• ツール開発者（サーバーサイド）一度接続すれば、クロスプラットフォームで使用可能

最終的な結果は、よりオープンで相互運用可能で低摩擦の AI エコシステムです。

! MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン

MCP と従来の API の違い

APIの設計は人間のためにあり、AIファーストではありません。各APIにはそれぞれの構造とドキュメントがあり、開発者は手動でパラメータを指定し、インターフェースのドキュメントを読む必要があります。しかし、AIエージェント自体はドキュメントを読むことができず、各APIに適合するようにハードコーディングされる必要があります。

MCPは、標準化されたAPI内部の関数呼び出し形式を通じて、これらの非構造化部分を抽象化し、エージェントに統一された呼び出し方法を提供します。MCPは、Autonomous AgentのためにラップされたAPIアダプタ層と考えることができます。

MCP自体は魅力的に見えないかもしれませんが、無視できるものではありません。純粋なインフラストラクチャコンポーネントとして、MCPは直接消費者向けに使用することができず、上位のAIエージェントがMCPツールを呼び出し、実際の効果を示すときにのみ、その価値が真に表れます。

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Web3 AI x MCP エコシステム図

Web3におけるAIも「コンテキストデータの欠如」と「データ孤島」の問題に直面しており、AIはチェーン上のリアルタイムデータやネイティブなスマートコントラクトロジックにアクセスできません。

過去、一部のプロジェクトはマルチエージェント協調ネットワークを構築しようとしましたが、最終的には中央集権的なAPIとカスタム統合に依存したため、「無駄な労力を重ねる」ジレンマに陥りました。データソースを1つ接続するたびに適応レイヤーを再構築する必要があり、開発コストが急増しました。

このボトルネックを解決するために、次世代のAIエージェントは、サードパーティのプラグインやツールをシームレスに統合できる、よりモジュール化されたレゴ式のアーキテクチャが必要です。したがって、MCPおよびA2Aプロトコルに基づく次世代AIエージェントのインフラとアプリケーションが登場しており、Web3シーン専用に設計されており、エージェントがマルチチェーンデータにアクセスし、DeFiプロトコルとネイティブに相互作用できるようにしています。

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プロジェクトケース：DeMCP と DeepCore

DeMCPは、ネイティブ暗号ツールとMCPツールの主権を確保することに特化した、分散型MCPサーバーのマーケットプレイスです。その利点には、

• TEE（信頼できる実行環境）を使用して MCP ツールが改ざんされていないことを確認する
• トークンインセンティブメカニズムを使用して、開発者がMCPサーバーに貢献することを奨励する
• MCPアグリゲーターとマイクロペイメント機能を提供し、使用のハードルを下げる

DeepCore は、暗号分野に特化した MCP サーバー登録システムを提供し、Google が提案した別のオープン標準である A2A（エージェント間）プロトコルにもさらに拡張しています。

A2Aは、異なるAIエージェント（Agent）間の安全な通信、協力、タスク調整を実現するためのオープンプロトコルです。A2Aは、異なる企業のAIエージェントが協力してタスクを処理するなど、企業向けのAI協力をサポートします。

簡単に言うと：

• MCP：エージェントにツールアクセス機能を提供します
• A2A：エージェントにお互いに協力する能力を提供する

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MCPサーバーとブロックチェーンの結合

MCPサーバーはブロックチェーン技術を統合することで多くの利点があります：

1. 暗号化されたネイティブインセンティブメカニズムを通じてロングテールデータを取得し、コミュニティが希少なデータセットに貢献することを奨励します。
2. "ツール汚染"攻撃に対する防御、つまり悪意のあるツールが合法的なプラグインに偽装してエージェントを誤導すること
3. ステーキング/ペナルティメカニズムを導入し、オンチェーンの評判システムと組み合わせて MCP サーバーの信頼体系を構築する
4. システムのフォールトトレランスとリアルタイム性を向上させ、中央集権型システムの単一障害点を回避する
5. オープンソースのイノベーションを促進し、小規模な開発者がESGデータソースなどを公開できるようにし、エコシステムの多様性を豊かにする

現在、ほとんどの MCP Server インフラは、ユーザーの自然言語のプロンプトを解析してツールマッチングを行っています。将来的には、AI エージェントが必要な MCP ツールを自律的に検索し、複雑なタスク目標を達成できるようになります。

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未来のトレンドと業界への影響

ますます多くの暗号業界の人々が、MCP が AI とブロックチェーンを接続する潜在能力に気づき始めています。インフラが成熟するにつれて、「開発者主導」の企業の競争優位性は、API 設計から、より豊かで多様性があり、組み合わせやすいツールセットを提供できるかに移行するでしょう。

未来、すべてのアプリケーションが MCP クライアントになる可能性があり、すべての API が MCP サーバーになる可能性があります。これにより、新しい価格メカニズムが生まれるかもしれません：エージェントは、実行速度、コスト効率、関連性などに基づいて動的にツールを選択し、Crypto とブロックチェーンを媒介として活用した、より効率的なエージェントサービス経済体系を形成します。

MCPは直接エンドユーザーを対象としたものではなく、基盤となるプロトコル層です。MCPの真の価値と可能性は、AIエージェントがそれを統合し、実用的なアプリケーションに変換したときにのみ、真に見えることができます。

最終的に、AgentはMCP能力の担い手であり増幅器であり、ブロックチェーンと暗号メカニズムはこのインテリジェントネットワークに信頼性が高く、効率的で、組み合わせ可能な経済システムを構築します。

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