MCP: Infrastruktur dasar inti ekosistem Web3 AI Agent
MCP secara bertahap menjadi komponen kunci dalam ekosistem Web3 AI Agent. Ini memperkenalkan MCP Server melalui arsitektur berbasis plugin, memberikan alat dan kemampuan baru untuk AI Agent. Sebagai konsep yang muncul di bidang Web3 AI, MCP berasal dari Web2 AI dan kini sedang didefinisikan ulang dalam lingkungan Web3.
MCP Perkenalan
MCP (Model Context Protocol) adalah protokol terbuka yang bertujuan untuk menstandarkan cara aplikasi mengirimkan informasi konteks kepada model bahasa besar (LLMs). Ini memungkinkan kolaborasi yang lebih seamless antara alat, data, dan AI Agent.
Pentingnya MCP
Saat ini, model bahasa besar menghadapi beberapa batasan utama:
Tidak dapat menjelajahi internet secara real-time
Tidak dapat mengakses file lokal atau pribadi secara langsung
Tidak dapat berinteraksi secara mandiri dengan perangkat lunak eksternal
MCP berfungsi sebagai lapisan antarmuka umum, mengisi kekurangan kemampuan ini, memungkinkan AI Agent untuk menggunakan berbagai alat. Kita dapat membandingkan MCP dengan standar antarmuka terpadu di bidang aplikasi AI, memudahkan AI untuk terhubung dengan berbagai sumber data dan modul fungsi.
Bayangkan setiap LLM adalah perangkat yang berbeda, masing-masing menggunakan antarmuka yang berbeda. Jika Anda adalah produsen perangkat keras, Anda perlu mengembangkan satu set aksesori untuk setiap antarmuka, yang akan sangat meningkatkan biaya pemeliharaan. Pengembang alat AI juga menghadapi masalah serupa: menyesuaikan plugin untuk setiap platform LLM sangat meningkatkan kompleksitas dan membatasi skala perluasan. MCP dirancang untuk menyelesaikan masalah ini dengan membangun standar yang seragam.
Protokol standar ini menguntungkan kedua belah pihak:
AI Agent (klien) dapat dengan aman mengakses alat eksternal dan sumber data real-time
Pengembang alat (server) dapat terhubung sekali dan digunakan lintas platform.
Hasil akhirnya adalah ekosistem AI yang lebih terbuka, dapat beroperasi secara interoperable, dan memiliki gesekan yang rendah.
Perbedaan MCP dan API Tradisional
Desain API terutama ditujukan untuk manusia, bukan AI yang diutamakan. Setiap API memiliki struktur dan dokumentasi sendiri, pengembang harus secara manual menentukan parameter dan membaca dokumentasi antarmuka. AI Agent itu sendiri tidak dapat membaca dokumentasi, harus diprogram secara keras untuk disesuaikan dengan setiap jenis API (seperti REST, GraphQL, RPC, dll).
MCP mengabstraksi bagian-bagian yang tidak terstruktur dengan menstandarisasi format panggilan fungsi di dalam API, memberikan cara pemanggilan yang seragam untuk Agent. MCP dapat dianggap sebagai lapisan penyesuaian API yang membungkus Autonomous Agent.
Baru-baru ini, suatu platform komputasi awan mengumumkan bahwa pengembang dapat langsung menerapkan server MCP jarak jauh di platformnya dengan konfigurasi perangkat minimum. Ini sangat menyederhanakan proses penerapan dan pengelolaan server MCP, termasuk autentikasi dan transfer data, yang bisa disebut sebagai "penerapan satu tombol".
Meskipun MCP itu sendiri tampak kurang menarik, itu bukanlah hal yang tidak berarti. Sebagai komponen infrastruktur murni, MCP tidak dapat digunakan langsung oleh konsumen, hanya ketika agen AI tingkat atas memanggil alat MCP dan menunjukkan efek nyata, nilai sebenarnya baru akan muncul.
Web3 AI dan Ekosistem MCP
AI di Web3 juga menghadapi masalah "kurangnya data konteks" dan "pulau data", yaitu AI tidak dapat mengakses data waktu nyata di blockchain atau mengeksekusi logika kontrak pintar secara native.
Di masa lalu, beberapa proyek mencoba membangun jaringan kolaborasi multi-Agent, tetapi akhirnya terjebak dalam "menciptakan roda yang sama" karena bergantung pada API terpusat dan integrasi yang disesuaikan. Setiap kali menghubungkan sumber data, lapisan adaptasi harus ditulis ulang, menyebabkan lonjakan biaya pengembangan. Untuk mengatasi kendala ini, Agen AI generasi berikutnya memerlukan arsitektur yang lebih modular dan seperti Lego, agar dapat mengintegrasikan plugin dan alat pihak ketiga dengan mulus.
Oleh karena itu, infrastruktur dan aplikasi AI Agent generasi baru yang berbasis pada protokol MCP dan A2A sedang muncul, dirancang khusus untuk skenario Web3, memungkinkan Agent untuk mengakses data multi-rantai dan berinteraksi secara native dengan protokol DeFi.
Kasus Proyek
Beberapa proyek sedang membangun pasar untuk Server MCP terdesentralisasi, dengan fokus pada alat kripto asli dan memastikan kedaulatan alat MCP. Keuntungannya termasuk:
Menggunakan TEE (Trusted Execution Environment) untuk memastikan alat MCP tidak dimodifikasi
Menggunakan mekanisme insentif token untuk mendorong pengembang berkontribusi pada server MCP
Menyediakan fungsi agregator MCP dan pembayaran mikro, mengurangi hambatan penggunaan
Proyek lain menyediakan sistem pendaftaran MCP Server, berfokus pada bidang kripto, dan lebih lanjut memperluas ke protokol A2A (Agent-to-Agent).
A2A adalah protokol terbuka yang bertujuan untuk mewujudkan komunikasi, kolaborasi, dan koordinasi tugas yang aman antara berbagai agen AI. A2A mendukung kolaborasi AI tingkat perusahaan, seperti memungkinkan agen AI dari berbagai perusahaan untuk bekerja sama dalam menangani tugas.
Singkatnya:
MCP: Memberikan kemampuan akses alat untuk Agen
A2A: Memberikan kemampuan saling berkolaborasi bagi Agen
Penggabungan Server MCP dan Blockchain
Keuntungan dari integrasi teknologi blockchain pada MCP Server adalah banyak.
Menggunakan mekanisme insentif asli yang terenkripsi untuk mendapatkan data ekor panjang, mendorong kontribusi komunitas terhadap kumpulan data yang langka
Melindungi dari serangan "tool poisoning", yaitu alat jahat yang menyamar sebagai plugin legal untuk menipu Agent.
Memperkenalkan mekanisme staking/hukuman, menggabungkan sistem reputasi on-chain untuk membangun sistem kepercayaan server MCP
Meningkatkan toleransi kesalahan dan real-time sistem, menghindari titik kegagalan tunggal pada sistem terpusat
Mendorong inovasi sumber terbuka, memungkinkan pengembang kecil untuk menerbitkan sumber data seperti ESG, memperkaya keragaman ekosistem.
Saat ini, sebagian besar infrastruktur MCP Server masih mencocokkan alat dengan menganalisis frasa bahasa alami pengguna. Di masa depan, AI Agent akan mampu secara mandiri mencari alat MCP yang diperlukan untuk menyelesaikan tujuan tugas yang kompleks.
Namun, saat ini proyek MCP masih dalam tahap awal. Sebagian besar platform masih merupakan pasar plugin terpusat, di mana pihak proyek secara manual mengumpulkan alat Server pihak ketiga dari GitHub dan mengembangkan beberapa plugin secara mandiri, pada dasarnya tidak ada banyak perbedaan dengan pasar plugin Web2, satu-satunya perbedaan adalah fokus pada skenario Web3.
Tren Masa Depan dan Dampak Industri
Semakin banyak profesional di industri kripto mulai menyadari potensi MCP dalam menghubungkan AI dan blockchain. Beberapa pemimpin di industri menyerukan kepada pengembang AI untuk secara aktif membangun MCP Server berkualitas tinggi, untuk menyediakan kumpulan alat yang lebih kaya bagi AI Agent di blockchain.
Seiring dengan matangnya infrastruktur, keunggulan kompetitif perusahaan "pengembang terlebih dahulu" juga akan beralih dari desain API menjadi: siapa yang dapat menyediakan kumpulan alat yang lebih kaya, beragam, dan mudah digabungkan.
Di masa depan, setiap aplikasi mungkin menjadi klien MCP, dan setiap API mungkin menjadi server MCP. Dengan cara ini, mekanisme harga baru dapat muncul: Agen dapat memilih alat secara dinamis berdasarkan kecepatan eksekusi, efisiensi biaya, relevansi, dan faktor lainnya, membentuk suatu sistem ekonomi layanan Agen yang lebih efisien yang diberdayakan oleh teknologi kriptografi dan blockchain sebagai media.
Tentu saja, MCP itu sendiri tidak langsung ditujukan kepada pengguna akhir, itu adalah lapisan protokol dasar. Nilai dan potensi sebenarnya dari MCP hanya dapat terlihat ketika AI Agent mengintegrasikannya dan mengubahnya menjadi aplikasi yang praktis.
Akhirnya, Agent adalah wadah dan penguat dari kemampuan MCP, sementara blockchain dan mekanisme kripto membangun sistem ekonomi yang terpercaya, efisien, dan dapat dikombinasikan untuk jaringan cerdas ini.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
9 Suka
Hadiah
9
5
Bagikan
Komentar
0/400
TxFailed
· 07-11 18:38
protokol lain mencoba memperbaiki apa yang rusak... tetapi sebenarnya mungkin berhasil kali ini ngl
MCP: Infrastruktur dasar yang kunci untuk ekosistem Agen AI Web3 dan tren masa depan
MCP: Infrastruktur dasar inti ekosistem Web3 AI Agent
MCP secara bertahap menjadi komponen kunci dalam ekosistem Web3 AI Agent. Ini memperkenalkan MCP Server melalui arsitektur berbasis plugin, memberikan alat dan kemampuan baru untuk AI Agent. Sebagai konsep yang muncul di bidang Web3 AI, MCP berasal dari Web2 AI dan kini sedang didefinisikan ulang dalam lingkungan Web3.
MCP Perkenalan
MCP (Model Context Protocol) adalah protokol terbuka yang bertujuan untuk menstandarkan cara aplikasi mengirimkan informasi konteks kepada model bahasa besar (LLMs). Ini memungkinkan kolaborasi yang lebih seamless antara alat, data, dan AI Agent.
Pentingnya MCP
Saat ini, model bahasa besar menghadapi beberapa batasan utama:
MCP berfungsi sebagai lapisan antarmuka umum, mengisi kekurangan kemampuan ini, memungkinkan AI Agent untuk menggunakan berbagai alat. Kita dapat membandingkan MCP dengan standar antarmuka terpadu di bidang aplikasi AI, memudahkan AI untuk terhubung dengan berbagai sumber data dan modul fungsi.
Bayangkan setiap LLM adalah perangkat yang berbeda, masing-masing menggunakan antarmuka yang berbeda. Jika Anda adalah produsen perangkat keras, Anda perlu mengembangkan satu set aksesori untuk setiap antarmuka, yang akan sangat meningkatkan biaya pemeliharaan. Pengembang alat AI juga menghadapi masalah serupa: menyesuaikan plugin untuk setiap platform LLM sangat meningkatkan kompleksitas dan membatasi skala perluasan. MCP dirancang untuk menyelesaikan masalah ini dengan membangun standar yang seragam.
Protokol standar ini menguntungkan kedua belah pihak:
Hasil akhirnya adalah ekosistem AI yang lebih terbuka, dapat beroperasi secara interoperable, dan memiliki gesekan yang rendah.
Perbedaan MCP dan API Tradisional
Desain API terutama ditujukan untuk manusia, bukan AI yang diutamakan. Setiap API memiliki struktur dan dokumentasi sendiri, pengembang harus secara manual menentukan parameter dan membaca dokumentasi antarmuka. AI Agent itu sendiri tidak dapat membaca dokumentasi, harus diprogram secara keras untuk disesuaikan dengan setiap jenis API (seperti REST, GraphQL, RPC, dll).
MCP mengabstraksi bagian-bagian yang tidak terstruktur dengan menstandarisasi format panggilan fungsi di dalam API, memberikan cara pemanggilan yang seragam untuk Agent. MCP dapat dianggap sebagai lapisan penyesuaian API yang membungkus Autonomous Agent.
Baru-baru ini, suatu platform komputasi awan mengumumkan bahwa pengembang dapat langsung menerapkan server MCP jarak jauh di platformnya dengan konfigurasi perangkat minimum. Ini sangat menyederhanakan proses penerapan dan pengelolaan server MCP, termasuk autentikasi dan transfer data, yang bisa disebut sebagai "penerapan satu tombol".
Meskipun MCP itu sendiri tampak kurang menarik, itu bukanlah hal yang tidak berarti. Sebagai komponen infrastruktur murni, MCP tidak dapat digunakan langsung oleh konsumen, hanya ketika agen AI tingkat atas memanggil alat MCP dan menunjukkan efek nyata, nilai sebenarnya baru akan muncul.
Web3 AI dan Ekosistem MCP
AI di Web3 juga menghadapi masalah "kurangnya data konteks" dan "pulau data", yaitu AI tidak dapat mengakses data waktu nyata di blockchain atau mengeksekusi logika kontrak pintar secara native.
Di masa lalu, beberapa proyek mencoba membangun jaringan kolaborasi multi-Agent, tetapi akhirnya terjebak dalam "menciptakan roda yang sama" karena bergantung pada API terpusat dan integrasi yang disesuaikan. Setiap kali menghubungkan sumber data, lapisan adaptasi harus ditulis ulang, menyebabkan lonjakan biaya pengembangan. Untuk mengatasi kendala ini, Agen AI generasi berikutnya memerlukan arsitektur yang lebih modular dan seperti Lego, agar dapat mengintegrasikan plugin dan alat pihak ketiga dengan mulus.
Oleh karena itu, infrastruktur dan aplikasi AI Agent generasi baru yang berbasis pada protokol MCP dan A2A sedang muncul, dirancang khusus untuk skenario Web3, memungkinkan Agent untuk mengakses data multi-rantai dan berinteraksi secara native dengan protokol DeFi.
Kasus Proyek
Beberapa proyek sedang membangun pasar untuk Server MCP terdesentralisasi, dengan fokus pada alat kripto asli dan memastikan kedaulatan alat MCP. Keuntungannya termasuk:
Proyek lain menyediakan sistem pendaftaran MCP Server, berfokus pada bidang kripto, dan lebih lanjut memperluas ke protokol A2A (Agent-to-Agent).
A2A adalah protokol terbuka yang bertujuan untuk mewujudkan komunikasi, kolaborasi, dan koordinasi tugas yang aman antara berbagai agen AI. A2A mendukung kolaborasi AI tingkat perusahaan, seperti memungkinkan agen AI dari berbagai perusahaan untuk bekerja sama dalam menangani tugas.
Singkatnya:
Penggabungan Server MCP dan Blockchain
Keuntungan dari integrasi teknologi blockchain pada MCP Server adalah banyak.
Saat ini, sebagian besar infrastruktur MCP Server masih mencocokkan alat dengan menganalisis frasa bahasa alami pengguna. Di masa depan, AI Agent akan mampu secara mandiri mencari alat MCP yang diperlukan untuk menyelesaikan tujuan tugas yang kompleks.
Namun, saat ini proyek MCP masih dalam tahap awal. Sebagian besar platform masih merupakan pasar plugin terpusat, di mana pihak proyek secara manual mengumpulkan alat Server pihak ketiga dari GitHub dan mengembangkan beberapa plugin secara mandiri, pada dasarnya tidak ada banyak perbedaan dengan pasar plugin Web2, satu-satunya perbedaan adalah fokus pada skenario Web3.
Tren Masa Depan dan Dampak Industri
Semakin banyak profesional di industri kripto mulai menyadari potensi MCP dalam menghubungkan AI dan blockchain. Beberapa pemimpin di industri menyerukan kepada pengembang AI untuk secara aktif membangun MCP Server berkualitas tinggi, untuk menyediakan kumpulan alat yang lebih kaya bagi AI Agent di blockchain.
Seiring dengan matangnya infrastruktur, keunggulan kompetitif perusahaan "pengembang terlebih dahulu" juga akan beralih dari desain API menjadi: siapa yang dapat menyediakan kumpulan alat yang lebih kaya, beragam, dan mudah digabungkan.
Di masa depan, setiap aplikasi mungkin menjadi klien MCP, dan setiap API mungkin menjadi server MCP. Dengan cara ini, mekanisme harga baru dapat muncul: Agen dapat memilih alat secara dinamis berdasarkan kecepatan eksekusi, efisiensi biaya, relevansi, dan faktor lainnya, membentuk suatu sistem ekonomi layanan Agen yang lebih efisien yang diberdayakan oleh teknologi kriptografi dan blockchain sebagai media.
Tentu saja, MCP itu sendiri tidak langsung ditujukan kepada pengguna akhir, itu adalah lapisan protokol dasar. Nilai dan potensi sebenarnya dari MCP hanya dapat terlihat ketika AI Agent mengintegrasikannya dan mengubahnya menjadi aplikasi yang praktis.
Akhirnya, Agent adalah wadah dan penguat dari kemampuan MCP, sementara blockchain dan mekanisme kripto membangun sistem ekonomi yang terpercaya, efisien, dan dapat dikombinasikan untuk jaringan cerdas ini.