MCP e Agente de IA: Um Novo Quadro para Aplicações de Inteligência Artificial

Um, Introdução ao conceito de MCP

No campo da inteligência artificial, os chatbots tradicionais frequentemente carecem de configurações personalizadas, resultando em respostas únicas e sem calor humano. Para resolver este problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "personagem", atribuindo aos AI papéis, personalidades e tons específicos. No entanto, mesmo assim, a IA continua a ser apenas um respondente passivo, incapaz de executar tarefas proativamente ou realizar operações complexas.

Para permitir que a IA passe de um interlocutor passivo para um executor ativo de tarefas, o projeto de código aberto Auto-GPT nasceu. Ele permite que os desenvolvedores definam ferramentas e funções para a IA e as registrem no sistema. Quando os usuários fazem solicitações, o Auto-GPT gera instruções operacionais com base em regras e ferramentas predefinidas, executando automaticamente tarefas e retornando resultados.

Apesar de o Auto-GPT ter alcançado um certo nível de execução autónoma da IA, ainda enfrenta problemas como a falta de uniformidade no formato de chamadas de ferramentas e a baixa compatibilidade entre plataformas. Para resolver esses desafios, surgiu o MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto do Modelo). O MCP visa simplificar a forma como a IA interage com ferramentas externas, fornecendo um padrão de comunicação unificado, permitindo que a IA chame facilmente vários serviços externos.

Tradicionalmente, para que modelos de grande escala realizem tarefas complexas (como consultar o clima ou acessar páginas da web), os desenvolvedores precisavam escrever uma quantidade significativa de código e especificações de ferramentas, o que aumentava consideravelmente a dificuldade de desenvolvimento e os custos de tempo. O protocolo MCP simplifica significativamente esse processo, definindo interfaces e normas de comunicação padronizadas, permitindo que modelos de IA interajam com ferramentas externas de forma mais rápida e eficaz.

Dois, a fusão do MCP com o Agente de IA

A relação entre MCP e AI Agent é complementar. O AI Agent foca principalmente na automação de operações de blockchain, execução de contratos inteligentes e gestão de ativos criptográficos, enfatizando a proteção da privacidade e a integração de aplicações descentralizadas. Por outro lado, o MCP se concentra em simplificar a interação entre o AI Agent e sistemas externos, fornecendo protocolos padronizados e gestão de contexto, aumentando a interoperabilidade e flexibilidade entre plataformas.

O valor central do MCP reside em fornecer um padrão de comunicação unificado para a interação entre Agentes de IA e ferramentas externas (incluindo dados de blockchain, contratos inteligentes, serviços off-chain, etc.). Esta padronização resolve o problema da fragmentação de interfaces no desenvolvimento tradicional, permitindo que os Agentes de IA se conectem perfeitamente a dados e ferramentas multi-chain, e fortaleçam significativamente sua capacidade de execução autônoma. Por exemplo, Agentes de IA do tipo DeFi podem, através do MCP, obter dados de mercado em tempo real e otimizar automaticamente suas carteiras.

Além disso, o MCP abriu novas direções para os Agentes de IA, ou seja, a colaboração entre múltiplos Agentes de IA. Através do MCP, os Agentes de IA podem colaborar com divisão de funções, combinando para completar tarefas complexas como análise de dados em cadeia, previsões de mercado e gestão de riscos, melhorando a eficiência e a fiabilidade geral. Na automação de transações em cadeia, o MCP conecta vários Agentes de transação e de gestão de riscos, ajudando a resolver problemas como slippage, desgaste de transação, MEV, entre outros, alcançando uma gestão de ativos em cadeia mais segura e eficiente.

Três, Projetos Relacionados

1. DeMCP

DeMCP é uma rede MCP descentralizada, dedicada a fornecer serviços MCP open source desenvolvidos internamente para Agentes de IA, oferecendo uma plataforma de implantação que compartilha receitas comerciais com desenvolvedores de MCP, e permitindo o acesso único a modelos de linguagem de grande escala (LLM). Os desenvolvedores podem obter serviços através do suporte a stablecoins.

2. ESCURO

DARK é uma rede MCP construída sobre Solana, em um ambiente de execução confiável (TEE). Sua primeira aplicação está em fase de desenvolvimento, com o objetivo de fornecer capacidade de integração de ferramentas eficiente para Agentes de IA através de TEE e protocolo MCP, permitindo que os desenvolvedores acessem rapidamente várias ferramentas e serviços externos com uma configuração simples.

3. Cookie.fun

Cookie.fun é uma plataforma focada em Agentes de IA no ecossistema Web3, com o objetivo de fornecer aos usuários um índice abrangente de Agentes de IA e ferramentas de análise. A plataforma ajuda os usuários a entender e avaliar o desempenho de diferentes Agentes de IA, apresentando indicadores como a influência mental dos Agentes de IA, a capacidade de seguimento inteligente, a interação do usuário e dados on-chain.

4. SkyAI

SkyAI é um projeto de infraestrutura de dados Web3 construído na BNB Chain, que visa construir uma infraestrutura de IA nativa em blockchain através da expansão do MCP. A plataforma oferece um protocolo de dados escalável e interoperável para aplicações de IA baseadas em Web3, com o objetivo de simplificar o processo de desenvolvimento através da integração de acesso a dados multichain, implementação de agentes de IA e utilitários a nível de protocolo, promovendo assim a aplicação prática da IA em ambientes de blockchain.

Quatro, Desenvolvimento Futuro

O protocolo MCP, como uma nova narrativa da fusão entre IA e blockchain, demonstra um enorme potencial na melhoria da eficiência da interação de dados, na redução dos custos de desenvolvimento e no aumento da segurança e proteção da privacidade, especialmente em cenários como finanças descentralizadas, onde possui amplas perspectivas de aplicação. No entanto, a maioria dos projetos baseados em MCP ainda se encontra na fase de validação de conceito, sem produtos maduros lançados, o que resulta em uma queda contínua no preço de seus tokens após o lançamento. Este fenômeno reflete uma crise de confiança do mercado em relação aos projetos MCP, que se origina principalmente do longo ciclo de desenvolvimento de produtos e da falta de aplicação prática.

Assim, como acelerar o progresso do desenvolvimento do produto, garantir a estreita relação entre os tokens e os produtos reais, e melhorar a experiência do usuário, serão as questões centrais que o projeto MCP enfrenta atualmente. Além disso, a promoção do protocolo MCP no ecossistema de criptomoedas ainda enfrenta desafios de integração técnica. Devido às diferenças na lógica dos contratos inteligentes e na estrutura de dados entre diferentes blockchains e DApps, o servidor MCP padronizado ainda requer um grande investimento de recursos de desenvolvimento.

Apesar dos desafios mencionados, o próprio protocolo MCP ainda demonstra um enorme potencial de desenvolvimento de mercado. Com o contínuo avanço da tecnologia de IA e a gradual maturação do protocolo MCP, é esperado que no futuro haja uma aplicação mais ampla em áreas como DeFi e DAO. Por exemplo, os agentes de IA podem obter dados on-chain em tempo real através do protocolo MCP, executar transações automatizadas e melhorar a eficiência e precisão da análise de mercado. Além disso, as características descentralizadas do protocolo MCP têm o potencial de fornecer uma plataforma de operação transparente e rastreável para modelos de IA, promovendo a descentralização e a transformação em ativos da IA.

O protocolo MCP, como uma importante força auxiliar na fusão da IA com a blockchain, tem a esperança de se tornar um motor importante para impulsionar a próxima geração de agentes de IA, à medida que a tecnologia continua a amadurecer e os cenários de aplicação se expandem. No entanto, para realizar essa visão, ainda é necessário resolver desafios em várias áreas, como integração tecnológica, segurança e experiência do usuário.