MCP швидко стає ключовим компонентом екосистеми Web3 AI Agent. Він вводить MCP Server через архітектуру, схожу на плагіни, забезпечуючи нові інструменти та можливості для AI Agent. Як і інші нові концепції в сфері Web3 AI, MCP (повна назва Model Context Protocol) походить з Web2 AI і тепер переосмислюється в середовищі Web3.
Визначення та важливість MCP
MCP є відкритим протоколом, призначеним для стандартизації способу передачі контекстної інформації від додатків до великих мовних моделей (LLMs). Це дозволяє інструментам, даним та AI Agent співпрацювати більш seamlessly.
Основні обмеження, з якими стикаються сучасні великі мовні моделі, включають:
Немає можливості переглядати Інтернет в режимі реального часу
Немає можливості безпосереднього доступу до локальних або приватних файлів
Не може самостійно взаємодіяти з зовнішнім програмним забезпеченням
MCP, виконуючи роль універсального інтерфейсного шару, заповнює ці прогалини в можливостях, дозволяючи AI Agent використовувати різноманітні інструменти. MCP можна порівняти з USB-C у сфері AI-додатків — єдиний стандарт інтерфейсу, що спрощує підключення AI до різноманітних джерел даних і функціональних модулів.
Цей стандартизований протокол вигідний обом сторонам:
Для AI Agent (клієнт): можна безпечно підключати зовнішні інструменти та джерела даних в реальному часі
Для розробників інструментів (серверна частина): один раз інтегрується, доступно на різних платформах
Кінцевий результат - це більш відкита, взаємодійна та низькотривожна екосистема ШІ.
Відмінності між MCP та традиційним API
Дизайн API створений для обслуговування людей, а не для AI-first. Кожен API має свою структуру та документацію, розробники повинні вручну вказувати параметри, читати документацію інтерфейсу. Агента AI сам по собі не може читати документацію, його потрібно жорстко закодувати, щоб адаптуватися до кожного API (такого як REST, GraphQL, RPC тощо).
MCP шляхом стандартизації формату виклику функцій всередині API абстрагує ці неструктуровані частини, забезпечуючи Агенту єдиний спосіб виклику. MCP можна розглядати як адаптаційний шар API, упакований для Автономного Агента.
Web3 AI x MCPекосистема
AI в Web3 також стикається з проблемами "відсутності контекстних даних" та "острівців даних", тобто AI не може отримувати доступ до реальних даних в ланцюгу або нативно виконувати логіку смарт-контрактів.
У минулому деякі проекти намагалися побудувати мережу мульти-агентів, але в кінцевому підсумку через залежність від централізованих API та індивідуальної інтеграції опинилися в ситуації "повторного винаходу колеса". Кожен раз, коли підключали нове джерело даних, потрібно було переписувати адаптаційний рівень, що призводило до зростання витрат на розробку. Щоб вирішити цю проблему, наступне покоління AI-агентів потребує більш модульної, конструктивістської архітектури для безшовної інтеграції сторонніх плагінів та інструментів.
Новий покоління інфраструктури та додатків AI Agent на основі MCP та A2A протоколу з'являється, спеціально розроблений для сценаріїв Web3, що дозволяє агентам отримувати доступ до багатоланцюгових даних та нативно взаємодіяти з DeFi протоколами.
Проектні приклади
DeMCP
DeMCP — це децентралізований ринок серверів MCP, що зосереджується на рідних криптоінструментах та забезпеченні суверенітету інструментів MCP. Його переваги включають:
Використання TEE (достовірне середовище виконання) для забезпечення незмінності інструментів MCP
Використання механізму стимулювання токенами для заохочення розробників вносити внески в MCP сервери
Забезпечення агрегатора MCP та функції мікроплатежів, зниження бар'єру для використання
DeepCore
DeepCore також пропонує систему реєстрації MCP Server, яка зосереджена на криптографічній сфері, і додатково розширюється на інший відкритий стандарт, запропонований Google: протокол A2A (Agent-to-Agent).
A2A є відкритим протоколом, що має на меті забезпечення безпечної комунікації, співпраці та координації завдань між різними AI агентами. A2A підтримує корпоративну AI співпрацю, наприклад, дозволяючи AI агентам з різних компаній спільно виконувати завдання.
Сказати коротко:
MCP: забезпечує доступ до інструментів для агентів
A2A: Надати агентам можливість взаємодії один з одним
Поєднання серверів MCP та блокчейну
Переваги інтеграції технології блокчейн у MCP Server:
Отримання довгих даних за допомогою механізму криптоорієнтованого стимулювання, що заохочує спільноту вносити рідкісні набори даних
Захист від атаки "отруєння інструментів", тобто зловмисні інструменти маскуються під легітимні плагіни, щоб ввести в оману Агент.
Введення механізму стейкінгу/покарання, поєднаного з системою репутації в мережі для побудови довірчої системи сервера MCP.
Підвищення відмовостійкості системи та її реального часу, уникнення точок відмови централізованої системи
Сприяти відкритим інноваціям, дозволити малим розробникам публікувати такі джерела даних, як ESG, для збагачення екосистемної різноманітності
Майбутні тенденції та вплив на галузь
Все більше людей в криптоіндустрії починають усвідомлювати потенціал MCP у з'єднанні ШІ та блокчейну. З розвитком інфраструктури конкурентна перевага компаній "розробників-попередників" також перейде від дизайну API до: хто зможе запропонувати більш багатий, різноманітний та зручний набір інструментів.
У майбутньому кожен додаток може стати клієнтом MCP, а кожен API може бути сервером MCP. Це може призвести до виникнення нових цінових механізмів: агент може динамічно вибирати інструменти залежно від швидкості виконання, витратної ефективності, релевантності тощо, формуючи більш ефективну економічну систему послуг агентів, підсилену криптовалютою та блокчейном.
MCP сам по собі не орієнтований безпосередньо на кінцевих користувачів, це базовий рівень протоколу. Справжня цінність і потенціал MCP можуть бути справді побачені лише тоді, коли AI Agent інтегрує його та перетворить на практичні застосунки.
В кінці, Agent є носієм і підсилювачем можливостей MCP, а блокчейн та криптографічні механізми створюють для цієї розумної мережі надійну, ефективну та комбіновану економічну систему.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
17 лайків
Нагородити
17
7
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ApeWithNoChain
· 9год тому
web3 знову розпалює нову концепцію
Переглянути оригіналвідповісти на0
DarkPoolWatcher
· 08-16 19:22
Цей mcp, напевно, знову стара пісня в новій обгортці.
Переглянути оригіналвідповісти на0
NeverPresent
· 08-16 03:25
Вся логіка трохи застаріла.
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryingOldWallet
· 08-16 03:23
Хто сказав, що це не ще один новий обдурювач людей, як лохів
Переглянути оригіналвідповісти на0
ImpermanentPhobia
· 08-16 03:16
Знову прийшли обманювати гроші VC.
Переглянути оригіналвідповісти на0
quiet_lurker
· 08-16 03:09
Справді, це трохи перебільшено.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SnapshotStriker
· 08-16 03:06
Прийшло, прийшло, ще один обдурювати людей, як лохів.
MCPпротокол：основна інфраструктура екосистеми Web3 AI Agent
MCP: Новий ключ до екосистеми Web3 AI Agent
MCP швидко стає ключовим компонентом екосистеми Web3 AI Agent. Він вводить MCP Server через архітектуру, схожу на плагіни, забезпечуючи нові інструменти та можливості для AI Agent. Як і інші нові концепції в сфері Web3 AI, MCP (повна назва Model Context Protocol) походить з Web2 AI і тепер переосмислюється в середовищі Web3.
Визначення та важливість MCP
MCP є відкритим протоколом, призначеним для стандартизації способу передачі контекстної інформації від додатків до великих мовних моделей (LLMs). Це дозволяє інструментам, даним та AI Agent співпрацювати більш seamlessly.
Основні обмеження, з якими стикаються сучасні великі мовні моделі, включають:
MCP, виконуючи роль універсального інтерфейсного шару, заповнює ці прогалини в можливостях, дозволяючи AI Agent використовувати різноманітні інструменти. MCP можна порівняти з USB-C у сфері AI-додатків — єдиний стандарт інтерфейсу, що спрощує підключення AI до різноманітних джерел даних і функціональних модулів.
Цей стандартизований протокол вигідний обом сторонам:
Кінцевий результат - це більш відкита, взаємодійна та низькотривожна екосистема ШІ.
Відмінності між MCP та традиційним API
Дизайн API створений для обслуговування людей, а не для AI-first. Кожен API має свою структуру та документацію, розробники повинні вручну вказувати параметри, читати документацію інтерфейсу. Агента AI сам по собі не може читати документацію, його потрібно жорстко закодувати, щоб адаптуватися до кожного API (такого як REST, GraphQL, RPC тощо).
MCP шляхом стандартизації формату виклику функцій всередині API абстрагує ці неструктуровані частини, забезпечуючи Агенту єдиний спосіб виклику. MCP можна розглядати як адаптаційний шар API, упакований для Автономного Агента.
Web3 AI x MCPекосистема
AI в Web3 також стикається з проблемами "відсутності контекстних даних" та "острівців даних", тобто AI не може отримувати доступ до реальних даних в ланцюгу або нативно виконувати логіку смарт-контрактів.
У минулому деякі проекти намагалися побудувати мережу мульти-агентів, але в кінцевому підсумку через залежність від централізованих API та індивідуальної інтеграції опинилися в ситуації "повторного винаходу колеса". Кожен раз, коли підключали нове джерело даних, потрібно було переписувати адаптаційний рівень, що призводило до зростання витрат на розробку. Щоб вирішити цю проблему, наступне покоління AI-агентів потребує більш модульної, конструктивістської архітектури для безшовної інтеграції сторонніх плагінів та інструментів.
Новий покоління інфраструктури та додатків AI Agent на основі MCP та A2A протоколу з'являється, спеціально розроблений для сценаріїв Web3, що дозволяє агентам отримувати доступ до багатоланцюгових даних та нативно взаємодіяти з DeFi протоколами.
Проектні приклади
DeMCP
DeMCP — це децентралізований ринок серверів MCP, що зосереджується на рідних криптоінструментах та забезпеченні суверенітету інструментів MCP. Його переваги включають:
DeepCore
DeepCore також пропонує систему реєстрації MCP Server, яка зосереджена на криптографічній сфері, і додатково розширюється на інший відкритий стандарт, запропонований Google: протокол A2A (Agent-to-Agent).
A2A є відкритим протоколом, що має на меті забезпечення безпечної комунікації, співпраці та координації завдань між різними AI агентами. A2A підтримує корпоративну AI співпрацю, наприклад, дозволяючи AI агентам з різних компаній спільно виконувати завдання.
Сказати коротко:
Поєднання серверів MCP та блокчейну
Переваги інтеграції технології блокчейн у MCP Server:
Майбутні тенденції та вплив на галузь
Все більше людей в криптоіндустрії починають усвідомлювати потенціал MCP у з'єднанні ШІ та блокчейну. З розвитком інфраструктури конкурентна перевага компаній "розробників-попередників" також перейде від дизайну API до: хто зможе запропонувати більш багатий, різноманітний та зручний набір інструментів.
У майбутньому кожен додаток може стати клієнтом MCP, а кожен API може бути сервером MCP. Це може призвести до виникнення нових цінових механізмів: агент може динамічно вибирати інструменти залежно від швидкості виконання, витратної ефективності, релевантності тощо, формуючи більш ефективну економічну систему послуг агентів, підсилену криптовалютою та блокчейном.
MCP сам по собі не орієнтований безпосередньо на кінцевих користувачів, це базовий рівень протоколу. Справжня цінність і потенціал MCP можуть бути справді побачені лише тоді, коли AI Agent інтегрує його та перетворить на практичні застосунки.
В кінці, Agent є носієм і підсилювачем можливостей MCP, а блокчейн та криптографічні механізми створюють для цієї розумної мережі надійну, ефективну та комбіновану економічну систему.