MCP y AI Agent: un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, introducción al concepto de MCP
Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial a menudo carecen de personalización y calidez humana. Para resolver este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas complejas de manera proactiva.
Para que la IA pueda ejecutar tareas de forma proactiva, nació el proyecto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA, lo que le permite ejecutar tareas automáticamente según reglas preestablecidas y devolver resultados. Aunque Auto-GPT ha logrado en cierta medida que la IA ejecute tareas de forma autónoma, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamadas a herramientas y una baja compatibilidad entre plataformas.
Para abordar estos desafíos, nació el MCP (Modelo Contextual Protocolo). El MCP tiene como objetivo simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA invocar fácilmente varios servicios externos. Esta interfaz estandarizada y las normas de comunicación simplifican significativamente el proceso de desarrollo, permitiendo que los modelos de IA interactúen de manera más rápida y efectiva con herramientas externas.
Dos, la colaboración entre MCP y el Agente de IA
MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra principalmente en las operaciones automatizadas de blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. Por otro lado, MCP se enfoca en simplificar la interacción entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contextos, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.
El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre agentes de IA y herramientas externas (incluyendo datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, y fortalezca significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente su cartera a través de MCP.
Además, MCP ha abierto nuevas direcciones de colaboración para los Agentes de IA. A través de MCP, varios Agentes de IA pueden colaborar según la división de funciones para completar juntos tareas complejas como el análisis de datos en cadena, la predicción de mercados y la gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y la fiabilidad en general. En cuanto a la automatización de transacciones en cadena, MCP puede conectar diversos agentes de transacción y de gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Tres, proyectos relacionados
1. DeMCP
DeMCP es una red MCP descentralizada que se dedica a proporcionar servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para Agentes de IA, ofreciendo una plataforma de implementación que comparte ingresos comerciales con los desarrolladores de MCP, y logrando una integración única con el modelo de lenguaje grande (LLM). Los desarrolladores pueden acceder a los servicios a través de stablecoins.
2. OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre Solana en un entorno de ejecución confiable ( TEE ). Su primera aplicación está en desarrollo, con el objetivo de proporcionar a los agentes de IA una capacidad de integración de herramientas eficiente a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla.
3. Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma enfocada en agentes de IA dentro del ecosistema Web3, que ofrece a los usuarios un índice completo de agentes de IA y herramientas de análisis. La plataforma ayuda a los usuarios a comprender y evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA al mostrar indicadores como el impacto mental de los agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena. Recientemente, la actualización de Cookie.API1.0 lanzó servidores MCP exclusivos, que incluyen servidores MCP dedicados para agentes de IA plug-and-play, diseñados para desarrolladores y no técnicos, sin necesidad de ninguna configuración.
4. SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre la cadena BNB, que tiene como objetivo construir una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, planeando simplificar el proceso de desarrollo mediante la integración de acceso a datos multichain, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, impulsando así la aplicación práctica de la IA en entornos de blockchain. Actualmente, SkyAI soporta conjuntos de datos agregados de la cadena BNB y Solana, con un volumen de datos que supera los 10 mil millones de filas, y en el futuro se lanzará un servidor de datos MCP que soporte la red principal de Ethereum y la cadena Base.
Cuatro, desarrollo futuro
El protocolo MCP ha demostrado un gran potencial para mejorar la eficiencia de intercambio de datos, reducir costos de desarrollo, y aumentar la seguridad y la protección de la privacidad, especialmente en escenarios como las finanzas descentralizadas, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de prueba de concepto y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una caída continua en el precio de sus tokens después de su lanzamiento. Este fenómeno refleja una crisis de confianza del mercado en los proyectos MCP, que proviene principalmente de largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.
En el futuro, se espera que el protocolo MCP tenga una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Los agentes de IA pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. Además, la característica de descentralización del protocolo MCP tiene el potencial de proporcionar a los modelos de IA una plataforma de operación transparente y trazable, promoviendo la descentralización y la capitalización de los activos de IA.
Sin embargo, para lograr esta visión aún es necesario abordar desafíos en múltiples áreas, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario. Acelerar el progreso del desarrollo del producto, garantizar una estrecha relación entre el token y el producto real, así como mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta actualmente el proyecto MCP. Al mismo tiempo, debido a las diferencias en la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps, todavía se necesita invertir una gran cantidad de recursos de desarrollo en un servidor MCP estandarizado.
En general, el protocolo MCP, como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, se espera que se convierta en un motor importante para impulsar la próxima generación de Agentes de IA, a medida que la tecnología continúe madurando y se expandan los escenarios de aplicación. Sin embargo, lograr este objetivo aún requiere superar varios desafíos y necesita esfuerzos e innovaciones continuas de la industria.
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JustHereForAirdrops
· hace23h
Se puede realizar minería de manera completamente automática.
El protocolo MCP lidera una nueva era de Agentes AI: fusión innovadora en el ecosistema Web3
MCP y AI Agent: un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, introducción al concepto de MCP
Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial a menudo carecen de personalización y calidez humana. Para resolver este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas complejas de manera proactiva.
Para que la IA pueda ejecutar tareas de forma proactiva, nació el proyecto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA, lo que le permite ejecutar tareas automáticamente según reglas preestablecidas y devolver resultados. Aunque Auto-GPT ha logrado en cierta medida que la IA ejecute tareas de forma autónoma, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamadas a herramientas y una baja compatibilidad entre plataformas.
Para abordar estos desafíos, nació el MCP (Modelo Contextual Protocolo). El MCP tiene como objetivo simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA invocar fácilmente varios servicios externos. Esta interfaz estandarizada y las normas de comunicación simplifican significativamente el proceso de desarrollo, permitiendo que los modelos de IA interactúen de manera más rápida y efectiva con herramientas externas.
Dos, la colaboración entre MCP y el Agente de IA
MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra principalmente en las operaciones automatizadas de blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. Por otro lado, MCP se enfoca en simplificar la interacción entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contextos, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.
El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre agentes de IA y herramientas externas (incluyendo datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, y fortalezca significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente su cartera a través de MCP.
Además, MCP ha abierto nuevas direcciones de colaboración para los Agentes de IA. A través de MCP, varios Agentes de IA pueden colaborar según la división de funciones para completar juntos tareas complejas como el análisis de datos en cadena, la predicción de mercados y la gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y la fiabilidad en general. En cuanto a la automatización de transacciones en cadena, MCP puede conectar diversos agentes de transacción y de gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Tres, proyectos relacionados
1. DeMCP
DeMCP es una red MCP descentralizada que se dedica a proporcionar servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para Agentes de IA, ofreciendo una plataforma de implementación que comparte ingresos comerciales con los desarrolladores de MCP, y logrando una integración única con el modelo de lenguaje grande (LLM). Los desarrolladores pueden acceder a los servicios a través de stablecoins.
2. OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre Solana en un entorno de ejecución confiable ( TEE ). Su primera aplicación está en desarrollo, con el objetivo de proporcionar a los agentes de IA una capacidad de integración de herramientas eficiente a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla.
3. Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma enfocada en agentes de IA dentro del ecosistema Web3, que ofrece a los usuarios un índice completo de agentes de IA y herramientas de análisis. La plataforma ayuda a los usuarios a comprender y evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA al mostrar indicadores como el impacto mental de los agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena. Recientemente, la actualización de Cookie.API1.0 lanzó servidores MCP exclusivos, que incluyen servidores MCP dedicados para agentes de IA plug-and-play, diseñados para desarrolladores y no técnicos, sin necesidad de ninguna configuración.
4. SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre la cadena BNB, que tiene como objetivo construir una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, planeando simplificar el proceso de desarrollo mediante la integración de acceso a datos multichain, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, impulsando así la aplicación práctica de la IA en entornos de blockchain. Actualmente, SkyAI soporta conjuntos de datos agregados de la cadena BNB y Solana, con un volumen de datos que supera los 10 mil millones de filas, y en el futuro se lanzará un servidor de datos MCP que soporte la red principal de Ethereum y la cadena Base.
Cuatro, desarrollo futuro
El protocolo MCP ha demostrado un gran potencial para mejorar la eficiencia de intercambio de datos, reducir costos de desarrollo, y aumentar la seguridad y la protección de la privacidad, especialmente en escenarios como las finanzas descentralizadas, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de prueba de concepto y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una caída continua en el precio de sus tokens después de su lanzamiento. Este fenómeno refleja una crisis de confianza del mercado en los proyectos MCP, que proviene principalmente de largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.
En el futuro, se espera que el protocolo MCP tenga una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Los agentes de IA pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. Además, la característica de descentralización del protocolo MCP tiene el potencial de proporcionar a los modelos de IA una plataforma de operación transparente y trazable, promoviendo la descentralización y la capitalización de los activos de IA.
Sin embargo, para lograr esta visión aún es necesario abordar desafíos en múltiples áreas, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario. Acelerar el progreso del desarrollo del producto, garantizar una estrecha relación entre el token y el producto real, así como mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta actualmente el proyecto MCP. Al mismo tiempo, debido a las diferencias en la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps, todavía se necesita invertir una gran cantidad de recursos de desarrollo en un servidor MCP estandarizado.
En general, el protocolo MCP, como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, se espera que se convierta en un motor importante para impulsar la próxima generación de Agentes de IA, a medida que la tecnología continúe madurando y se expandan los escenarios de aplicación. Sin embargo, lograr este objetivo aún requiere superar varios desafíos y necesita esfuerzos e innovaciones continuas de la industria.