MCP: Ядро экосистемы Web3 AI Agent

MCP быстро становится ключевым компонентом экосистемы Web3 AI Agent. Он вводит MCP Server с архитектурой, похожей на плагины, предоставляя новые инструменты и возможности для AI Agent. MCP расшифровывается как Model Context Protocol, который возник из Web2 AI и сейчас переосмысляется в среде Web3.

Введение в MCP

MCP является открытым протоколом для стандартизации способа передачи контекстной информации от приложений к большим языковым моделям (LLMs). Это позволяет инструментам, данным и ИИ-агентам более бесшовно сотрудничать.

Важность MC

Текущие основные ограничения больших языковых моделей включают:

• Невозможно просматривать интернет в реальном времени
• Невозможно получить доступ к локальным или частным файлам
• Невозможность самостоятельного взаимодействия с внешним программным обеспечением

MCP, выступая в качестве универсального интерфейсного слоя, восполняет указанные выше недостатки, позволяя AI Agent использовать различные инструменты.

MCP можно сравнить со стандартом единого интерфейса в области применения ИИ, который упрощает интеграцию различных источников данных и функциональных модулей. Представьте, что каждый LLM — это разные устройства, и если вы производитель оборудования, вам нужно разработать набор аксессуаров для каждого интерфейса, что приводит к очень высоким затратам на обслуживание.

Это именно та проблема, с которой сталкиваются разработчики инструментов ИИ: создание плагинов для каждой платформы LLM значительно увеличивает сложность и ограничивает возможность масштабирования. MCP создан для решения этой проблемы путем установления единого стандарта.

Этот стандартизированный протокол выгоден для обеих сторон:

• AI Agent（客户端）может безопасно подключаться к внешним инструментам и источникам данных в реальном времени
• Разработчик инструментов (серверная сторона) один раз интеграция, кросс-платформенное использование

В конечном итоге результатом станет более открытая, совместимая и маломощная экосистема ИИ.

Различия между MCP и традиционным API

Дизайн API служит людям, а не является AI-first. У каждого API есть своя структура и документация, разработчики должны вручную указывать параметры и читать документацию интерфейса. Сам AI Agent не может читать документацию и должен быть жестко закодирован для адаптации к каждому API.

MCP стандартизирует формат вызова функций внутри API, абстрагируя эти неструктурированные части и предоставляя Агенту единый способ вызова. MCP можно рассматривать как адаптационный слой API, инкапсулирующий для Автономного Агента.

Хотя MCP сам по себе кажется недостаточно привлекательным, он не является незначительным. Как чисто инфраструктурный компонент, MCP не может использоваться напрямую конечными потребителями; его ценность действительно проявится только тогда, когда верхний уровень ИИ-агенты будут вызывать инструменты MCP и демонстрировать реальные результаты.

Web3 AI x MCP экосистема

В Web3 AI также сталкивается с проблемами "недостатка контекстных данных" и "островов данных", AI не может получить доступ к данным в реальном времени на блокчейне или к логике выполнения смарт-контрактов.

В прошлом некоторые проекты пытались создать многоагентные кооперативные сети, но в конечном итоге из-за зависимости от централизованных API и кастомной интеграции они столкнулись с проблемой "повторного изобретения колеса". Каждая интеграция нового источника данных требовала переписывания адаптационного слоя, что приводило к резкому увеличению затрат на разработку.

Чтобы решить эту проблему, следующему поколению AI-агентов нужна более модульная, подобная конструкции LEGO архитектура, которая позволит бесшовно интегрировать сторонние плагины и инструменты. Поэтому на основе протоколов MCP и A2A возникает новая инфраструктура и приложения AI-агентов, специально разработанные для сцен Web3, которые позволяют агентам получать доступ к многосетевым данным и взаимодействовать с DeFi-протоколами на нативном уровне.

Проектный случай: DeMCP и DeepCore

DeMCP — это рынок децентрализованных MCP-серверов, сосредоточенный на родных криптоинструментах и обеспечении суверенитета инструментов MCP. Его преимущества включают:

• Используйте TEE (доверенная среда выполнения), чтобы гарантировать, что инструменты MCP не были изменены.
• Использование механизма токенов для стимулирования разработчиков вносить вклад в сервер MCP
• Предоставление агрегатора MCP и функции микроплатежей, снижение порога использования

DeepCore также предоставляет систему регистрации MCP Server, сосредоточенную на криптовалютной сфере, и дополнительно расширяется на другой открытый стандарт, предложенный Google: протокол A2A (Agent-to-Agent).

A2A — это открытый протокол, предназначенный для обеспечения безопасной связи, сотрудничества и координации задач между различными AI-агентами. A2A поддерживает корпоративное сотрудничество AI, например, позволяет AI-агентам из разных компаний совместно выполнять задачи.

Короче говоря:

• MCP: предоставляет агенту инструментальные возможности доступа
• A2A: предоставление возможности совместной работы для агентов

Сочетание серверов MCP и блокчейна

Преимущества интеграции технологии блокчейн в MCP Server:

1. Получение длиннохвостовых данных через механизм стимулов на основе крипто, поощряющий сообщество вносить вклад в дефицитные наборы данных.
2. Защита от атак "инструментного отравления", то есть злонамеренные инструменты маскируются под легитимные плагины, вводя в заблуждение Агент.
3. Внедрение механизма стейкинга/наказания, совместно с системой репутации на блокчейне для построения системы доверия сервера MCP
4. Повышение отказоустойчивости и реального времени системы, избежание единой точки отказа в централизованных системах
5. Способствовать открытым инновациям, позволять небольшим разработчикам публиковать такие источники данных, как ESG, обогащая разнообразие экосистемы.

В настоящее время большая часть инфраструктуры MCP Server все еще осуществляет соответствие инструментов через интерпретацию естественных языковых подсказок пользователей. В будущем AI Agent сможет самостоятельно искать необходимые инструменты MCP для выполнения сложных задач.

Будущие тенденции и влияние на отрасль

Все больше людей в криптоиндустрии начинают осознавать потенциал MCP в связи между ИИ и блокчейном. С развитием инфраструктуры конкурентное преимущество компаний "разработчики первыми" также будет переходить от проектирования API к: кто сможет предложить более богатый, разнообразный и легко комбинируемый набор инструментов.

В будущем каждое приложение может стать клиентом MCP, а каждый API может быть сервером MCP. Это может привести к появлению новой ценовой механики: агент может динамически выбирать инструменты в зависимости от скорости выполнения, экономической эффективности, релевантности и т.д., формируя более эффективную экономическую систему услуг агентов, основанную на криптовалюте и блокчейне как медиаторе.

MCP сам по себе не предназначен для конечных пользователей, это уровень основного протокола. Истинная ценность и потенциал MCP могут быть по-настоящему увидены только тогда, когда AI Agent интегрирует его и преобразует в практические приложения.

В конечном итоге, Agent является носителем и усилителем возможностей MCP, а блокчейн и криптомеханизмы создают для этой интеллектуальной сети надежную, эффективную и компонуемую экономическую систему.