1. Introdução ao conceito de MC

No campo da inteligência artificial, os chatbots tradicionais têm dependido muito de modelos de conversação genéricos, faltando configurações de personagens personalizadas, resultando em respostas que muitas vezes parecem monótonas e carentes de toque humano. Para resolver esse problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de 'configuração de personagem', dando funções, personalidades e tons específicos à IA para tornar suas respostas mais adaptadas às expectativas do usuário. No entanto, mesmo com 'configurações de personagem' ricas, a IA continua sendo apenas uma respondedora passiva, incapaz de realizar tarefas ativamente ou realizar operações complexas. Portanto, o projeto de código aberto Auto-GPT nasceu. O Auto-GPT permite que os desenvolvedores definam uma série de ferramentas e funções para a IA e registrem essas ferramentas no sistema. Quando os usuários fazem solicitações, o Auto-GPT gera instruções de operação correspondentes com base em regras e ferramentas predefinidas, executa automaticamente tarefas e retorna resultados. Esta abordagem transforma a IA de uma conversadora passiva para uma IA ativa orientada para tarefas.

Embora o Auto-GPT em certa medida alcance a execução autônoma de IA, ainda enfrenta problemas como formatos inconsistentes de invocação de ferramentas e compatibilidade ruim entre plataformas. Para abordar essas questões, MCP (Model Context Protocol) surgiu, com o objetivo de enfrentar os principais desafios que a IA enfrenta no processo de desenvolvimento, especialmente a complexidade da integração com ferramentas externas. O objetivo principal do MCP é simplificar a interação entre a IA e ferramentas externas, fornecendo um padrão de comunicação unificado, permitindo que a IA invoque facilmente vários serviços externos. Tradicionalmente, para permitir que modelos em grande escala realizem tarefas complexas (como consultar o clima ou acessar páginas da web), os desenvolvedores precisam escrever uma grande quantidade de código e instruções de ferramentas, aumentando significativamente a dificuldade e o custo de tempo do desenvolvimento. No entanto, o protocolo MCP simplifica significativamente esse processo, definindo interfaces padronizadas e especificações de comunicação, permitindo que os modelos de IA interajam com as ferramentas externas de forma mais rápida e eficaz.

Fusão de MC e Agente de IA

MCP e Agente de IA criptografado se complementam, com a principal diferença sendo que o Agente de IA se concentra na automação das operações de blockchain, execução de contratos inteligentes e gerenciamento de ativos criptografados, enfatizando a proteção da privacidade e a integração de aplicativos descentralizados. MCP foca mais em simplificar a interação entre o Agente de IA e sistemas externos, fornecendo protocolos padronizados e gerenciamento de contexto para melhorar a interoperabilidade e flexibilidade entre plataformas. O Agente de IA criptografado pode alcançar integração e operação entre plataformas mais eficientes por meio do protocolo MCP, melhorando assim suas capacidades de execução.

Anteriormente, os Agentes de IA tinham certas capacidades de execução, como executar negociações e gerenciar carteiras por meio de contratos inteligentes. No entanto, essas funções geralmente são predefinidas, faltando flexibilidade e adaptabilidade. O valor central do MCP está em fornecer um padrão de comunicação unificado para os Agentes de IA interagirem com ferramentas externas, incluindo dados de blockchain, contratos inteligentes, serviços off-chain, etc. Essa padronização aborda o problema da fragmentação de interface no desenvolvimento tradicional, permitindo que os Agentes de IA se integrem perfeitamente com dados e ferramentas multi-cadeia, melhorando significativamente suas capacidades de execução autônoma. Por exemplo, um Agente de IA de DeFi pode usar o MCP para acessar dados de mercado em tempo real e otimizar automaticamente carteiras de investimento. Além disso, o MCP abre novas direções para os Agentes de IA, como a colaboração entre vários Agentes de IA: por meio do MCP, os Agentes de IA podem colaborar com base na divisão funcional do trabalho, combinando-se para completar tarefas complexas, como análise de dados on-chain, previsão de mercado, gestão de riscos, etc., melhorando a eficiência e a confiabilidade geral. Automação de transações on-chain: o MCP vincula vários Agentes de negociação e controle de risco para lidar com problemas como escorregamento, desgaste de negociação, MEV, etc., alcançando uma gestão de ativos on-chain mais segura e eficiente.

Três, Projetos Relacionados

1. MC

DeMCP é uma rede MCP descentralizada. É dedicada a fornecer serviços MCP de código aberto auto-desenvolvidos para Agentes de IA, oferecendo uma plataforma de implantação para desenvolvedores MCP compartilharem receitas comerciais e alcançarem acesso único a modelos de linguagem grandes e mainstream (LLMs). Os desenvolvedores podem acessar os serviços apoiando stablecoins (USDT, USDC). Em 8 de maio, seu token DMCP tem um valor de mercado de aproximadamente $1.62M.

2.DARK

DARK é uma rede MCP em um Ambiente de Execução Confiável (TEE), construída na Solana. O token $DARK está listado na Binance Alpha, com um valor de mercado de aproximadamente 11,81 milhões de dólares americanos até 8 de maio. Atualmente, a primeira aplicação da DARK está na fase de desenvolvimento, que fornecerá capacidades de integração eficientes para ferramentas para Agentes de IA através de protocolos TEE e MCP, permitindo que os desenvolvedores acessem rapidamente uma variedade de ferramentas e serviços externos através de configurações simples. Embora o produto ainda não tenha sido totalmente lançado, os usuários podem participar da fase de experiência inicial através de registro por e-mail, participar de testes e fornecer feedback.

3.Cookie.fun

Cookie.fun é uma plataforma dedicada ao AIAgent no ecossistema Web3, com o objetivo de fornecer aos usuários um índice abrangente de AI Agent e uma ferramenta de análise. A plataforma ajuda os usuários a entender e avaliar o desempenho de diferentes AI Agents, mostrando indicadores como influência cognitiva, capacidade de acompanhamento inteligente, interação do usuário e dados on-chain de AI Agents. Em 24 de abril, a atualização do Cookie.API 1.0 introduziu um servidor MCP dedicado, que inclui servidores MCP específicos para agentes inteligentes plug-and-play projetados para desenvolvedores e pessoal não técnico, sem necessidade de configuração.

Fonte de informação:X

4.SkyAI

SkyAI é um projeto de infraestrutura de dados Web3 construído na BNB Chain, com o objetivo de construir uma infraestrutura de IA nativa de blockchain expandindo o MCP. A plataforma fornece protocolos de dados escaláveis e interoperáveis para aplicações de IA baseadas em Web3, planeja simplificar o processo de desenvolvimento integrando acesso a dados de várias blockchains, implantação de agentes de IA e utilitários em nível de protocolo, promovendo assim a aplicação prática de IA no ambiente de blockchain. Atualmente, o SkyAI suporta conjuntos de dados agregados da BNB Chain e Solana, com um volume de dados superior a 10 bilhões de linhas, e em breve lançará servidores de dados MCP com suporte para a mainnet do Ethereum e Base Chain. Seu token SkyAI está listado na Binance Alpha, com um valor de mercado de aproximadamente 42,7 milhões de dólares americanos em 8 de maio.

4. Desenvolvimento Futuro

O protocolo MCP, como uma nova narrativa da integração de IA e blockchain, tem mostrado grande potencial em melhorar a eficiência da interação de dados, reduzir custos de desenvolvimento, aprimorar a segurança e proteção de privacidade, etc., especialmente em finanças descentralizadas e outros cenários, com amplas perspectivas de aplicação. No entanto, a maioria dos projetos baseados em MCP ainda estão na fase de verificação conceitual, sem produtos maduros, resultando em uma contínua queda nos preços dos tokens após o lançamento. Por exemplo, o preço do token DeMCP caiu 74% em menos de um mês após o lançamento. Esse fenômeno reflete uma crise de confiança no mercado em relação aos projetos MCP, principalmente devido a longos ciclos de desenvolvimento de produtos e falta de aplicação prática. Portanto, como acelerar o progresso no desenvolvimento de produtos, garantir uma conexão estreita entre tokens e produtos reais, e melhorar a experiência do usuário serão os principais problemas enfrentados pelos projetos MCP atuais. Além disso, a promoção do protocolo MCP no ecossistema criptografado ainda enfrenta o desafio da integração técnica. Devido às diferenças na lógica de contratos inteligentes e estruturas de dados entre diferentes blockchains e DApps, um servidor MCP unificado e padronizado ainda requer uma quantidade significativa de recursos de desenvolvimento.

Apesar dos desafios acima, o protocolo MCP em si ainda demonstra um tremendo potencial para o desenvolvimento de mercado. Com o avanço contínuo da tecnologia de IA e a maturidade gradual do protocolo MCP, espera-se que alcance uma aplicação mais ampla nos campos de DeFi, DAO e mais. Por exemplo, agentes de IA podem obter dados on-chain em tempo real através do protocolo MCP, executar transações automatizadas e aprimorar a eficiência e precisão da análise de mercado. Além disso, a natureza descentralizada do protocolo MCP deve fornecer uma plataforma operacional transparente e rastreável para modelos de IA, promovendo a descentralização e securitização de ativos de IA. Como uma importante força auxiliar para a integração de IA e blockchain, espera-se que o protocolo MCP se torne um motor crucial impulsionando a próxima geração de agentes de IA com a contínua maturidade da tecnologia e a expansão dos cenários de aplicação. No entanto, alcançar essa visão ainda requer resolver vários desafios, como integração tecnológica, segurança e experiência do usuário.

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