MCP: La infraestructura básica central del ecosistema Web3 AI Agent
MCP se está convirtiendo gradualmente en una parte clave del ecosistema de Web3 AI Agent. Introduce MCP Server a través de una arquitectura modular, otorgando nuevas herramientas y capacidades a los AI Agents. Como un concepto emergente en el campo de Web3 AI, MCP tiene sus raíces en Web2 AI y ahora está siendo redefinido en un entorno Web3.
Introducción a MC
MCP (Modelo de Protocolo de Contexto) es un protocolo abierto diseñado para estandarizar la forma en que las aplicaciones transmiten información contextual a los grandes modelos de lenguaje (LLMs). Permite una colaboración más fluida entre herramientas, datos y agentes de IA.
La importancia de MCP
Actualmente, los modelos de lenguaje grandes enfrentan varias limitaciones principales:
No se puede navegar por Internet en tiempo real
No se puede acceder directamente a archivos locales o privados
No puede interactuar de forma autónoma con software externo
MCP actúa como una capa de interfaz universal, llenando estas lagunas de capacidad, lo que permite que el Agente de IA utilice diversas herramientas. Podemos comparar MCP con el estándar de interfaz unificada en el campo de las aplicaciones de IA, facilitando que la IA se conecte a diversas fuentes de datos y módulos de funcionalidad.
Imagina que cada LLM es un dispositivo diferente, cada uno utilizando diferentes interfaces. Si eres un fabricante de hardware, necesitarás desarrollar un conjunto de accesorios para cada tipo de interfaz, lo que aumentará considerablemente los costos de mantenimiento. Los desarrolladores de herramientas de IA también enfrentan problemas similares: personalizar complementos para cada plataforma LLM aumenta enormemente la complejidad y limita la escalabilidad. MCP está diseñado para resolver este problema al establecer un estándar unificado.
Este protocolo estandarizado es beneficioso para ambas partes:
El Agente AI (cliente) puede acceder de manera segura a herramientas externas y fuentes de datos en tiempo real.
Los desarrolladores de herramientas (servidor) pueden integrarse una vez y usar de manera multiplataforma.
El resultado final es un ecosistema de IA más abierto, interoperable y de baja fricción.
La diferencia entre MCP y la API tradicional
El diseño de la API está principalmente orientado a los humanos, no a una prioridad de IA. Cada API tiene su propia estructura y documentación, los desarrolladores deben especificar manualmente los parámetros y leer la documentación de la interfaz. El Agente de IA no puede leer la documentación por sí mismo y debe ser codificado de forma rígida para adaptarse a cada tipo de API (como REST, GraphQL, RPC, etc.).
MCP abstrae estas partes no estructuradas mediante la estandarización del formato de llamada a funciones dentro de la API, proporcionando un método de llamada unificado para los Agentes. Se puede considerar a MCP como una capa de adaptación de API encapsulada para Agentes Autónomos.
Recientemente, una plataforma de computación en la nube anunció que los desarrolladores pueden desplegar servidores MCP remotos directamente en su plataforma con la configuración mínima de equipos. Esto simplifica enormemente el proceso de despliegue y gestión de servidores MCP, incluyendo la autenticación y la transferencia de datos, lo que se puede considerar como "despliegue con un solo clic".
A pesar de que el MCP en sí mismo puede parecer poco atractivo, no es insignificante. Como un componente puramente de infraestructura, el MCP no puede ser utilizado directamente por los consumidores; solo cuando los agentes de IA de nivel superior llaman a las herramientas MCP y muestran resultados reales, su valor se manifestará verdaderamente.
Web3 AI y el ecosistema MCP
La IA en Web3 también enfrenta problemas de "falta de datos contextuales" y "islas de datos", lo que significa que la IA no puede acceder a datos en tiempo real en la cadena o ejecutar lógicamente contratos inteligentes de manera nativa.
En el pasado, algunos proyectos intentaron construir redes de colaboración multiagente, pero finalmente, debido a la dependencia de APIs centralizadas e integraciones personalizadas, cayeron en la trampa de "reinventar la rueda". Cada vez que se conectaba una fuente de datos, había que reescribir la capa de adaptación, lo que provocaba un aumento exponencial en los costos de desarrollo. Para resolver este cuello de botella, la próxima generación de agentes de IA necesita una arquitectura más modular y tipo Lego, que facilite la integración sin problemas de complementos y herramientas de terceros.
Por lo tanto, está surgiendo una nueva generación de infraestructura y aplicaciones de agentes de IA basada en los protocolos MCP y A2A, diseñada específicamente para escenarios de Web3, que permite a los agentes acceder a datos de múltiples cadenas e interactuar de manera nativa con protocolos DeFi.
caso del proyecto
Algunos proyectos están construyendo un mercado para servidores MCP descentralizados, centrados en herramientas criptográficas nativas y asegurando la soberanía de las herramientas MCP. Sus ventajas incluyen:
Utilizar TEE (Entorno de Ejecución Confiable) para asegurar que la herramienta MCP no ha sido manipulada.
Utilizar un mecanismo de incentivos con tokens para alentar a los desarrolladores a contribuir en los servidores MCP
Proporcionar funciones de agregador MCP y micropagos, reduciendo la barrera de entrada.
Otros proyectos ofrecen un sistema de registro MCP Server, enfocado en el ámbito de la criptografía, y se expanden aún más al protocolo A2A (Agent-to-Agent).
A2A es un protocolo abierto diseñado para lograr una comunicación segura, colaboración y coordinación de tareas entre diferentes agentes de IA. A2A admite colaboración de IA a nivel empresarial, como permitir que los agentes de IA de diferentes compañías colaboren en el manejo de tareas.
En pocas palabras:
MCP: Proporciona a los Agentes la capacidad de acceder a herramientas
A2A: Proporcionar a los Agentes la capacidad de colaborar entre sí.
La combinación de servidores MCP y blockchain
MCP Server integra la tecnología blockchain y tiene múltiples beneficios:
Obtener datos de cola larga a través de un mecanismo de incentivos nativo encriptado, alentando a la comunidad a contribuir con conjuntos de datos escasos.
Defender ataques de "tool poisoning", es decir, herramientas maliciosas que se disfrazan como complementos legítimos para engañar al Agente.
Introducir un mecanismo de staking/castigo, combinando un sistema de reputación en la cadena para construir el sistema de confianza del servidor MCP.
Mejorar la tolerancia a fallos y la inmediatez del sistema, evitando el fallo de un solo punto en sistemas centralizados.
Promover la innovación de código abierto, permitiendo a pequeños desarrolladores publicar fuentes de datos como ESG, enriqueciendo la diversidad ecológica.
Actualmente, la mayoría de la infraestructura del servidor MCP aún realiza la coincidencia de herramientas a través de la interpretación de las solicitudes en lenguaje natural de los usuarios. En el futuro, el Agente de IA podrá buscar de manera autónoma las herramientas MCP necesarias para completar objetivos de tareas complejas.
Sin embargo, el proyecto MCP aún se encuentra en una etapa temprana. La mayoría de las plataformas siguen siendo mercados de complementos centralizados, donde los desarrolladores recopilan manualmente herramientas de servidores de terceros desde GitHub y desarrollan algunos complementos por su cuenta, lo que en esencia no difiere mucho del mercado de complementos de Web2, siendo la única diferencia el enfoque en escenarios de Web3.
Tendencias futuras e impacto en la industria
Cada vez más personas en la industria de las criptomonedas comienzan a darse cuenta del potencial de MCP para conectar la IA con la blockchain. Algunos líderes de la industria están pidiendo a los desarrolladores de IA que construyan activamente servidores MCP de alta calidad, para proporcionar un conjunto de herramientas más rico a los agentes de IA en la blockchain.
A medida que la infraestructura madura, la ventaja competitiva de las empresas "desarrollador primero" también se trasladará del diseño de API a: quién puede ofrecer un conjunto de herramientas más rico, diverso y fácil de combinar.
En el futuro, cada aplicación podría convertirse en un cliente MCP, y cada API podría ser un servidor MCP. Esto podría dar lugar a nuevos mecanismos de precios: los agentes podrían seleccionar herramientas dinámicamente según la velocidad de ejecución, la eficiencia de costos, la relevancia, etc., formando un sistema económico de servicios de agentes más eficiente potenciado por tecnologías criptográficas y blockchain como medio.
Por supuesto, el MCP en sí no está dirigido directamente a los usuarios finales; es una capa de protocolo de nivel inferior. El verdadero valor y potencial del MCP solo se pueden ver cuando un Agente de IA lo integra y lo transforma en aplicaciones prácticas.
Finalmente, el Agente es el portador y amplificador de la capacidad MCP, mientras que la blockchain y el mecanismo criptográfico construyen un sistema económico confiable, eficiente y combinable para esta red inteligente.
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TxFailed
· 07-11 18:38
otro protocolo intentando arreglar lo que está roto... pero en realidad podría funcionar esta vez ngl
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MEVHunterNoLoss
· 07-10 14:47
Todo el pueblo está minando mev, ¿qué estoy minando yo?
MCP: Infraestructura clave y tendencias futuras del ecosistema Web3 AI Agent
MCP: La infraestructura básica central del ecosistema Web3 AI Agent
MCP se está convirtiendo gradualmente en una parte clave del ecosistema de Web3 AI Agent. Introduce MCP Server a través de una arquitectura modular, otorgando nuevas herramientas y capacidades a los AI Agents. Como un concepto emergente en el campo de Web3 AI, MCP tiene sus raíces en Web2 AI y ahora está siendo redefinido en un entorno Web3.
Introducción a MC
MCP (Modelo de Protocolo de Contexto) es un protocolo abierto diseñado para estandarizar la forma en que las aplicaciones transmiten información contextual a los grandes modelos de lenguaje (LLMs). Permite una colaboración más fluida entre herramientas, datos y agentes de IA.
La importancia de MCP
Actualmente, los modelos de lenguaje grandes enfrentan varias limitaciones principales:
MCP actúa como una capa de interfaz universal, llenando estas lagunas de capacidad, lo que permite que el Agente de IA utilice diversas herramientas. Podemos comparar MCP con el estándar de interfaz unificada en el campo de las aplicaciones de IA, facilitando que la IA se conecte a diversas fuentes de datos y módulos de funcionalidad.
Imagina que cada LLM es un dispositivo diferente, cada uno utilizando diferentes interfaces. Si eres un fabricante de hardware, necesitarás desarrollar un conjunto de accesorios para cada tipo de interfaz, lo que aumentará considerablemente los costos de mantenimiento. Los desarrolladores de herramientas de IA también enfrentan problemas similares: personalizar complementos para cada plataforma LLM aumenta enormemente la complejidad y limita la escalabilidad. MCP está diseñado para resolver este problema al establecer un estándar unificado.
Este protocolo estandarizado es beneficioso para ambas partes:
El resultado final es un ecosistema de IA más abierto, interoperable y de baja fricción.
La diferencia entre MCP y la API tradicional
El diseño de la API está principalmente orientado a los humanos, no a una prioridad de IA. Cada API tiene su propia estructura y documentación, los desarrolladores deben especificar manualmente los parámetros y leer la documentación de la interfaz. El Agente de IA no puede leer la documentación por sí mismo y debe ser codificado de forma rígida para adaptarse a cada tipo de API (como REST, GraphQL, RPC, etc.).
MCP abstrae estas partes no estructuradas mediante la estandarización del formato de llamada a funciones dentro de la API, proporcionando un método de llamada unificado para los Agentes. Se puede considerar a MCP como una capa de adaptación de API encapsulada para Agentes Autónomos.
Recientemente, una plataforma de computación en la nube anunció que los desarrolladores pueden desplegar servidores MCP remotos directamente en su plataforma con la configuración mínima de equipos. Esto simplifica enormemente el proceso de despliegue y gestión de servidores MCP, incluyendo la autenticación y la transferencia de datos, lo que se puede considerar como "despliegue con un solo clic".
A pesar de que el MCP en sí mismo puede parecer poco atractivo, no es insignificante. Como un componente puramente de infraestructura, el MCP no puede ser utilizado directamente por los consumidores; solo cuando los agentes de IA de nivel superior llaman a las herramientas MCP y muestran resultados reales, su valor se manifestará verdaderamente.
Web3 AI y el ecosistema MCP
La IA en Web3 también enfrenta problemas de "falta de datos contextuales" y "islas de datos", lo que significa que la IA no puede acceder a datos en tiempo real en la cadena o ejecutar lógicamente contratos inteligentes de manera nativa.
En el pasado, algunos proyectos intentaron construir redes de colaboración multiagente, pero finalmente, debido a la dependencia de APIs centralizadas e integraciones personalizadas, cayeron en la trampa de "reinventar la rueda". Cada vez que se conectaba una fuente de datos, había que reescribir la capa de adaptación, lo que provocaba un aumento exponencial en los costos de desarrollo. Para resolver este cuello de botella, la próxima generación de agentes de IA necesita una arquitectura más modular y tipo Lego, que facilite la integración sin problemas de complementos y herramientas de terceros.
Por lo tanto, está surgiendo una nueva generación de infraestructura y aplicaciones de agentes de IA basada en los protocolos MCP y A2A, diseñada específicamente para escenarios de Web3, que permite a los agentes acceder a datos de múltiples cadenas e interactuar de manera nativa con protocolos DeFi.
caso del proyecto
Algunos proyectos están construyendo un mercado para servidores MCP descentralizados, centrados en herramientas criptográficas nativas y asegurando la soberanía de las herramientas MCP. Sus ventajas incluyen:
Otros proyectos ofrecen un sistema de registro MCP Server, enfocado en el ámbito de la criptografía, y se expanden aún más al protocolo A2A (Agent-to-Agent).
A2A es un protocolo abierto diseñado para lograr una comunicación segura, colaboración y coordinación de tareas entre diferentes agentes de IA. A2A admite colaboración de IA a nivel empresarial, como permitir que los agentes de IA de diferentes compañías colaboren en el manejo de tareas.
En pocas palabras:
La combinación de servidores MCP y blockchain
MCP Server integra la tecnología blockchain y tiene múltiples beneficios:
Actualmente, la mayoría de la infraestructura del servidor MCP aún realiza la coincidencia de herramientas a través de la interpretación de las solicitudes en lenguaje natural de los usuarios. En el futuro, el Agente de IA podrá buscar de manera autónoma las herramientas MCP necesarias para completar objetivos de tareas complejas.
Sin embargo, el proyecto MCP aún se encuentra en una etapa temprana. La mayoría de las plataformas siguen siendo mercados de complementos centralizados, donde los desarrolladores recopilan manualmente herramientas de servidores de terceros desde GitHub y desarrollan algunos complementos por su cuenta, lo que en esencia no difiere mucho del mercado de complementos de Web2, siendo la única diferencia el enfoque en escenarios de Web3.
Tendencias futuras e impacto en la industria
Cada vez más personas en la industria de las criptomonedas comienzan a darse cuenta del potencial de MCP para conectar la IA con la blockchain. Algunos líderes de la industria están pidiendo a los desarrolladores de IA que construyan activamente servidores MCP de alta calidad, para proporcionar un conjunto de herramientas más rico a los agentes de IA en la blockchain.
A medida que la infraestructura madura, la ventaja competitiva de las empresas "desarrollador primero" también se trasladará del diseño de API a: quién puede ofrecer un conjunto de herramientas más rico, diverso y fácil de combinar.
En el futuro, cada aplicación podría convertirse en un cliente MCP, y cada API podría ser un servidor MCP. Esto podría dar lugar a nuevos mecanismos de precios: los agentes podrían seleccionar herramientas dinámicamente según la velocidad de ejecución, la eficiencia de costos, la relevancia, etc., formando un sistema económico de servicios de agentes más eficiente potenciado por tecnologías criptográficas y blockchain como medio.
Por supuesto, el MCP en sí no está dirigido directamente a los usuarios finales; es una capa de protocolo de nivel inferior. El verdadero valor y potencial del MCP solo se pueden ver cuando un Agente de IA lo integra y lo transforma en aplicaciones prácticas.
Finalmente, el Agente es el portador y amplificador de la capacidad MCP, mientras que la blockchain y el mecanismo criptográfico construyen un sistema económico confiable, eficiente y combinable para esta red inteligente.