MCP: Ядро екосистеми Web3 AI Agent

MCP швидко стає ключовим компонентом екосистеми Web3 AI Agent. Він вводить MCP Server через архітектуру, подібну до плагінів, надаючи AI Agent нові інструменти та можливості. MCP розшифровується як Model Context Protocol, походить з Web2 AI і зараз переосмислюється в середовищі Web3.

MCP Огляд

MCP є відкритим протоколом, що стандартизує спосіб передачі контекстної інформації від додатків до великих мовних моделей (LLMs). Це дозволяє інструментам, даним і AI Agent працювати більш безшовно.

Важливість MC

Основні обмеження, з якими стикаються сучасні великі мовні моделі, включають:

• Немає можливості переглядати Інтернет в режимі реального часу
• Не вдається отримати доступ до локальних або приватних файлів
• Немає можливості самостійно взаємодіяти з зовнішнім програмним забезпеченням

MCP заповнює зазначені недоліки, виконуючи роль універсального інтерфейсного шару, що дозволяє AI Agent використовувати різні інструменти.

MCP можна порівняти з єдиним стандартом інтерфейсу в галузі AI-додатків, що дозволяє AI легше підключатися до різних джерел даних і функціональних модулів. Уявіть, що кожен LLM - це різний пристрій, якщо ви виробник апаратного забезпечення, вам потрібно розробити набір аксесуарів для кожного інтерфейсу, що призводить до дуже високих витрат на обслуговування.

Це саме та проблема, з якою стикаються розробники інструментів ШІ: налаштування плагінів для кожної платформи LLM значно збільшує складність і обмежує масштабування. MCP створено для вирішення цієї проблеми шляхом встановлення єдиного стандарту.

Цей стандартизований протокол вигідний обом сторонам:

• AI Agent (клієнт) може безпечно підключатися до зовнішніх інструментів і джерел даних у режимі реального часу
• Розробники інструментів (серверна частина) один раз підключаються, доступно на різних платформах

Кінцевий результат - це більш відк ecosystems, що можуть взаємодіяти, з низьким тертям.

MCP та традиційний API

Дизайн API служить людям, а не є першочергово для AI. Кожен API має свою структуру та документацію, розробники повинні вручну вказувати параметри, читати документацію інтерфейсу. А сам AI Agent не може читати документацію, його потрібно жорстко кодувати для адаптації до кожного API.

MCP через стандартизований формат викликів функцій всередині API абстрагує ці неструктуровані частини, надаючи Агенту єдиний спосіб виклику. MCP можна розглядати як API адаптаційний шар, упакований для Автономного Агента.

Хоча MCP сам по собі виглядає не надто привабливо, він не є незначним. Як чисто інфраструктурний компонент, MCP не може безпосередньо використовуватися споживачами, лише коли верхні AI-агенти викликають інструменти MCP і демонструють реальні результати, його цінність справді виявиться.

Web3 AI x MCP екосистема

AI в Web3 також стикається з проблемами "брак контекстних даних" та "даних-островів", AI не може отримати доступ до реальних даних на ланцюзі або виконати логіку смарт-контрактів.

У минулому деякі проекти намагалися створити мережу співпраці з кількома агентами, але врешті-решт через залежність від централізованих API та індивідуальної інтеграції опинилися в ситуації "повторного винаходу колеса". Кожного разу при підключенні нового джерела даних необхідно переписувати адаптаційний шар, що призводить до різкого зростання витрат на розробку.

Щоб подолати це обмеження, наступне покоління AI Agent потребує більш модульної, конструктора Lego архітектури для безшовної інтеграції сторонніх плагінів і інструментів. Таким чином, на базі MCP та A2A протоколів виникає нове покоління інфраструктури та додатків AI Agent, спеціально розроблених для сцени Web3, що дозволяє Agent отримувати доступ до мульти-ланцюгових даних та нативно взаємодіяти з DeFi протоколами.

Проектні випадки: DeMCP та DeepCore

DeMCP є децентралізованим ринком MCP Server, що спеціалізується на нативних криптоінструментах та забезпеченні суверенності MCP інструментів. Його переваги включають:

• Використовуйте TEE (достовірне середовище виконання), щоб забезпечити, що інструменти MCP не були змінені.
• Використання механізму стимулювання токенами, щоб заохотити розробників вносити внесок у сервери MCP
• Забезпечення функцій агрегатора MCP та мікроплатежів, зниження бар'єру входу

DeepCore також пропонує систему реєстрації MCP Server, зосереджену на криптовалютній сфері, і подальше розширення на інший відкритий стандарт, запропонований Google: протокол A2A (Agent-to-Agent).

A2A є відкритим протоколом, який має на меті забезпечити безпечну комунікацію, співпрацю та координування завдань між різними AI агентами. A2A підтримує корпоративну AI співпрацю, наприклад, дозволяючи AI агентам з різних компаній спільно виконувати завдання.

У двох словах:

• MCP: надає агенту можливість доступу до інструментів
• A2A: надає можливість агентам взаємодіяти один з одним.

Поєднання серверів MCP та блокчейну

MCP Server інтеграція блокчейн-технологій має багато переваг:

1. Отримання довгих даних через механізм криптографічних первинних стимулів, заохочення внеску спільноти у рідкісні набори даних.
2. Захист від атак "инструментного отруєння", тобто зловмисні інструменти маскуються під легітимні плагіни, вводячи в оману Агент.
3. Введення механізму стейкінгу/покарання в поєднанні з системою репутації на блокчейні для побудови довірчої системи сервера MCP
4. Підвищення відмовостійкості системи та реального часу, щоб уникнути єдиної точки відмови централізованої системи.
5. Сприяння відкритим інноваціям, дозволяючи малим розробникам публікувати, наприклад, джерела даних ESG, збагачуючи екологічну різноманітність

На даний момент більшість інфраструктури MCP Server все ще здійснює підбір інструментів шляхом аналізу природних мовних запитів користувачів. У майбутньому AI Agent зможе самостійно шукати необхідні інструменти MCP для виконання складних завдань.

Майбутні тенденції та вплив на галузь

Все більше представників криптоіндустрії починають усвідомлювати потенціал MCP у з'єднанні AI та блокчейну. Зі зростанням зрілості інфраструктури конкурентна перевага компаній з принципом "розробники на першому місці" також перейде від проектування API до: хто зможе надати більш багатий, різноманітний та легкий у поєднанні набір інструментів.

У майбутньому кожен додаток може стати клієнтом MCP, а кожен API може бути сервером MCP. Це може призвести до появи нових цінових механізмів: Агент може динамічно вибирати інструменти залежно від швидкості виконання, витратної ефективності, релевантності тощо, формуючи більш ефективну економічну систему агентських послуг, наділену можливостями Crypto та блокчейну.

MCP не призначений безпосередньо для кінцевих користувачів, це основний рівень протоколу. Справжня цінність та потенціал MCP можуть бути справді побачені лише тоді, коли AI Agent інтегрує його та перетворить на практичні застосування.

Врешті-решт, Agent є носієм і підсилювачем можливостей MCP, тоді як блокчейн та криптомеханізми створюють надійну, ефективну та комбіруючу економічну систему для цієї розумної мережі.