Encaminhar o Título Original 'Model Context Protocol (MCP): O Próximo Catalisador de IA de Cripto

Se você é como eu, provavelmente está se perguntando “WTF é MCP?!” ... e por que tantas pessoas estão falando sobre isso?

Há uma literatura limitada sobre isso e com razão; foi apenas concebido há quatro meses. Então, decidi pesquisar e consolidar minhas descobertas aqui.

TLDR: É uma grande abertura para criptomoedas e inteligência artificial de código aberto. Por isso, você precisa prestar atenção; poderia catalisar a próxima fase dos produtos cripto agentes.

Conteúdos

1. Introdução
2. O que é o Protocolo de Contexto do Modelo?
3. Como o MCP funciona para agentes de IA
4. O Futuro Agente: Por que a MCP é Importante
5. Outras Iniciativas Semelhantes ao MC-PLike
6. Diferenciais-chave das Integrações de IA Tradicionais
7. Conclusão

1) Introdução

À medida que os agentes de IA evoluem para se tornarem mais autônomos e integrados em aplicações do mundo real, o Protocolo de Contexto do Modelo ("MCP") emergiu como um divisor de águas na forma como esses agentes interagem com dados e ferramentas externas.

Lançado pela Anthropic no final de 2024, MCP está se posicionando como um framework padronizado para capacitar agentes de IA, permitindo comunicação sem problemas com diversas fontes de dados.

Mas desde que @anthropicaiintroduziu este padrão de comunicação, mais soluções de IA adotaram isso como o status quo

Simplesmente, é: "Como a IA fala com o software" em tempo real

Com o futuro agente no horizonte—onde sistemas de IA agem de forma independente para resolver tarefas complexas—poderia o MC ser a chave para desbloquear a próxima onda de inovação em IA?

Talvez a próxima perna para cima em termos de ação de preços Crypto x AI?

De chatbots a sistemas autônomos que impulsionam indústrias, agentes de IA são cada vez mais esperados para tomar decisões em tempo real, baseando-se em dados ao vivo de uma variedade de fontes.

No entanto, um grande gargalo persistiu: a falta de uma maneira padronizada para que os modelos de IA se conectem a sistemas externos como bancos de dados, repositórios de arquivos ou ferramentas de negócios.

Aqui é onde o MCP se encaixa.

Digite o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) - um padrão aberto projetado para preencher essa lacuna, permitindo que agentes de IA acessem e interajam dinamicamente com fontes de dados externas.

Isso permite que os Modelos de Linguagem Grande (LLMs) atuem efetivamente como Agentes, com a capacidade de implantar contratos inteligentes ou realizar atividades DeFi. Isso é um desbloqueio bastante grande!

Se você usou o ChatGPT como um nativo de criptomoedas, provavelmente está ciente de que é terrível em fornecer insights cripto oportunos, informações específicas ou análises - eu ficaria surpreso se ele conseguisse me dizer o preço atual de algumas das 100 principais criptomoedas!

MCPs oferecem a capacidade de aprimorar DeFi alimentado por IA, como:

1. Encontre a melhor APY para USDC e aloque $1K, ou;
2. Reequilibrar portfólios com base na volatilidade do mercado.

Isso sinaliza um movimento mais amplo em direção a um futuro agente, onde os sistemas de IA operam com maior independência e utilidade.

Algo que diferencia os sistemas de IA tradicionais da natureza sem permissão dos trilhos de cripto.

2) O que é o Protocolo de Contexto do Modelo?

O Protocolo de Contexto do Modelo ("MCP"), introduzido pela Anthropic no final de 2024, é um padrão de código aberto projetado para conectar assistentes de IA

Especialmente agentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs)—para sistemas externos onde esses suculentos dados em tempo real residem.

Pense nisso como um adaptador universal que permite que agentes de IA acessem (de forma segura e padronizada):

• Repositórios de conteúdo
• Ferramentas de negócios
• Ambientes de desenvolvimento e muito mais!

Por que você deveria se importar?

Ao contrário das integrações de IA tradicionais, que muitas vezes dependem de soluções fragmentadas e personalizadas, o MCP fornece um framework unificado para comunicação bidirecional.

Isso significa que os agentes de IA não apenas podem puxar dados de fontes externas, mas também podem enviar atualizações ou ações de volta para esses sistemas, possibilitando um comportamento mais dinâmico e autônomo.

Você poderia ter um agente atualizando sistemas de negócios ou gerenciando seus assuntos pessoais completamente autonomamente!

A missão da Anthropic com o MCP é simplificar a integração de IA, tornando mais fácil para os desenvolvedores construir fluxos de trabalho agentes onde os sistemas de IA podem operar de forma independente e contextual.

3) Como o MCP Funciona para Agentes de IA

MCP atua como uma camada de integração que permite que agentes de IA se conectem com serviços externos sob demanda. Aqui está uma explicação de como ela funciona:

a) Acesso Dinâmico aos Dados:

Em vez de depender apenas de dados pré-treinados, os agentes de IA que utilizam o MCP podem acessar dados em tempo real ou específicos do contexto de fontes como bancos de dados relacionais, sistemas de arquivos ou repositórios de código.

Esses preços exóticos de criptomoedas podem ser acessados em tempo real! Até @0rxbtestá brincando com um MCP para nosso querido Purple Frog, também conhecido como SkyNet, também conhecido como@aixbt_agent:

b) Comunicação Bidirecional:

MCP permite interações bidirecionais, ou seja, agentes de IA podem tanto recuperar dados quanto tomar ações—como atualizar um banco de dados ou acionar um fluxo de trabalho—com base em sua análise.

c) Estrutura Padronizada:

Ao fornecer um protocolo universal, MCP elimina a necessidade de integrações personalizadas, reduzindo a complexidade para os desenvolvedores e garantindo consistência em todas as aplicações.

Talvez esta seja a solução para todas as diferentes blockchains e variedade de linguagens de programação! Talvez os agentes se tornem a camada de agregação?!

4) O Futuro Agente: Por que o MCP Importa

Agentes de IA não são mais apenas sistemas reativos; eles estão se tornando entidades proativas e direcionadas a objetivos capazes de tomar decisões autonomamente.

No entanto, para que os agentes de IA sejam realmente úteis, eles precisam se libertar das limitações de seus dados de treinamento e interagir fluidamente com o mundo real.

Aqui é onde MC entra.

Um ótimo exemplo de MCP em ação vem da própria documentação da Anthropic:

Imagine um agente de IA encarregado de gerenciar um pipeline de desenvolvimento de software.

Usando MC, o agente pode:

• Puxar o código mais recente de um repositório
• Analise-o em busca de bugs e
• então envie um relatório de volta para a ferramenta de gerenciamento de projetos da equipe—tudo em tempo real.

Abaixo ( h/t @alexalbert__Podemos ver o Claude da Anthropic se conectando diretamente ao GitHub, criando um novo repositório e fazendo um PR usando sua integração MCP:

MCP permite que agentes de IA se adaptem a contextos em mudança ao acessar dados em tempo real, tornando-os mais responsivos e inteligentes.

Abaixo demonstra sua integração e comunicação com GitHub, Web APIs, Slack, E-mails e muito mais.

MCP fornece uma solução para @davidsacksdeclaração sobre como pode ser o Agente “The Winning”:

Mas talvez seja a infraestrutura que conecta agentes ao mundo real que seja a fórmula vencedora!

Com um protocolo padronizado, os desenvolvedores podem construir fluxos de trabalho agentificados mais rapidamente, sem reinventar a roda para cada nova integração.

O futuro agente é tudo sobre sistemas de IA que podem agir de forma independente para alcançar objetivos complexos - seja isso:

• Automatizando processos de negócios,
• Gerenciar cadeias de suprimentos, ou
• Mesmo ajudando na pesquisa científica.

MCP é um passo crítico para tornar esta visão uma realidade, fornecendo a infraestrutura para que agentes de IA interajam com o mundo de forma significativa.

5) Outras Iniciativas Semelhantes ao MC-P

Anthropic não é o único player a reconhecer a necessidade de protocolos de integração de IA padronizados.

Vários protocolos e empresas de grande porte lançaram recentemente ou adotaram estruturas semelhantes ao MCP para apoiar o futuro agente:

i) Perplexidade MCP:

ii) OpenAI Agents SDK MCP:

Mais recentemente (ontem, na verdade), a OpenAI lançou seu próprio plugin MCP em seu SDK de Agentes:

iii) Integração do Stripe MCP:

… e muitos mais servidores MCP estão sendo desenvolvidos para tornar a comunicação de IA mais fluida:

CEOs, separados da Anthropic, estão reconhecendo sua importância no avanço do futuro do Agente de IA:

Essas iniciativas destacam uma tendência crescente: o reconhecimento de que a IA agente requer soluções padronizadas e escaláveis para integração de dados.

Enquanto o MCP continua sendo um líder devido à sua natureza de código aberto e ampla aplicabilidade, o envolvimento de grandes players como xAI, Google e Meta destaca a importância deste espaço.

6) Diferenciais-chave das Integrações de IA Tradicionais

Por que a MCP (e seus equivalentes) se destaca em comparação com as integrações tradicionais de IA?

Integrações tradicionais frequentemente envolvem APIs personalizadas ou middleware, resultando em soluções fragmentadas que são difíceis de escalar.

MCP oferece um padrão universal, reduzindo a complexidade e garantindo consistência. Este diagrama de comparação acerta em cheio em uma única imagem:

Colaboração de Código Aberto: A natureza de código aberto da MC promove a colaboração em toda a indústria, contrastando com as abordagens isoladas das empresas de IA centralizadas.

ESTA É UMA PROPOSTA DE VALOR IMPORTANTE PARA CRIPTO.

Aqui está uma comparação rápida:

Aqui estão alguns exemplos de alto nível de como pode ser usado em criptografia:

Estamos começando a ver um impulso com (1) com soluções DeFAI, por exemplo@danielesesta ‘s @heyanonai @LimitusIntelou@gizatechxyz, e análises on-chain também sendo abordadas com ferramentas personalizadas como@aixbt_agent

Espere muito mais por vir, à medida que o MCP é integrado ainda mais em todo o ecossistema mais amplo de criptomoedas e IA!

7) Conclusão

MCP representa um passo crucial em direção a um futuro de IA agente, onde sistemas autônomos podem interagir perfeitamente com o mundo ao seu redor.

Ao fornecer um quadro padronizado para conectar agentes de IA a fontes de dados externas, o MCP aborda um gargalo crítico no desenvolvimento de IA, permitindo soluções mais inteligentes, adaptáveis e escaláveis.

A adoção mais ampla da indústria de protocolos semelhantes ao MCP sinaliza um impulso coletivo em direção a essa visão agente.

No entanto, os desafios permanecem.

O sucesso do MCP e seus equivalentes dependerá da adoção generalizada, interoperabilidade entre protocolos e da capacidade de acompanhar o cenário de IA em constante evolução.

À medida que avançamos em direção a um futuro onde agentes de IA desempenham um papel cada vez mais central em nossas vidas, estruturas como MCP serão as pontes que conectam a IA às aplicações do mundo real.

Se o MCP se tornar o padrão de facto ou simplesmente um catalisador para mais inovação, ele já iniciou uma conversa crucial sobre a infraestrutura necessária para a IA agente e produtos cripto agentes.

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