MCP：Web3 AIエージェントエコシステムのコアインフラストラクチャ

MCPは徐々にWeb3 AIエージェントエコシステムの重要な構成要素となっています。プラグイン式アーキテクチャを通じてMCPサーバーを導入し、AIエージェントに新しいツールと能力を与えています。Web3 AI分野の新興概念として、MCPはWeb2 AIに由来し、現在Web3環境で再定義されています。

! MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン

MCPの紹介

MCP（Model Context Protocol）は、アプリケーションが大規模言語モデル（LLMs）にコンテキスト情報を伝達する方法を標準化することを目的としたオープンプロトコルです。これにより、ツール、データとAIエージェントの間でよりシームレスに協力できるようになります。

MCPの重要性

現在、大規模言語モデルはいくつかの主要な制限に直面しています：

• インターネットをリアルタイムで閲覧できません
• ローカルまたはプライベートファイルに直接アクセスできません
• 外部ソフトウェアと自律的に相互作用できない

MCPは一般的なインターフェース層として機能し、これらの能力のギャップを埋め、AIエージェントがさまざまなツールを使用できるようにします。MCPはAIアプリケーション分野の統一インターフェース標準に例えることができ、AIがさまざまなデータソースや機能モジュールと接続しやすくなります。

各LLMを異なるデバイスと想像し、それぞれが異なるインターフェースを使用しているとします。もしあなたがハードウェアメーカーであれば、各インターフェースごとにアクセサリーを開発する必要があり、これがメンテナンスコストを大幅に増加させます。AIツール開発者も似たような問題に直面しています：各LLMプラットフォームにカスタマイズされたプラグインを作成することで、複雑性が大幅に増し、スケールの拡張が制限されます。MCPはこの問題を解決するために、統一された標準を確立することを目的としています。

この標準化されたプロトコルは、両者にとって利益があります:

• AIエージェント（クライアント）は外部ツールとリアルタイムデータソースに安全に接続できます
• ツール開発者（サーバーサイド）は、一度接続することで、クロスプラットフォームで使用できます。

最終的な結果は、よりオープンで相互運用可能な、低摩擦のAIエコシステムです。

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MCP と従来の API の違い

APIの設計は主に人間を対象としており、AI優先ではありません。各APIには独自の構造とドキュメントがあり、開発者はパラメータを手動で指定し、インターフェースドキュメントを読む必要があります。AIエージェント自体はドキュメントを読むことができず、各API（REST、GraphQL、RPCなど）に適合するようにハードコーディングされる必要があります。

MCPは、標準化されたAPI内の関数呼び出し形式を通じて、これらの非構造化部分を抽象化し、エージェントに統一された呼び出し方法を提供します。MCPは、Autonomous AgentのためにラップされたAPIアダプタ層と見なすことができます。

最近、あるクラウドコンピューティングプラットフォームが、開発者がそのプラットフォーム上で最低限のデバイス構成でリモートMCPサーバーを直接展開できることを発表しました。これにより、MCPサーバーの展開と管理プロセスが大幅に簡素化され、認証やデータ転送を含む「ワンクリック展開」とも言えるでしょう。

MCP自体は魅力に欠けるように見えるが、無視できるものではない。純粋なインフラストラクチャコンポーネントとして、MCPは直接消費者に向けて使用されることはなく、上位のAIエージェントがMCPツールを呼び出し、実際の効果を示すときにのみ、その価値が真に顕在化する。

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Web3 AIとMCPエコシステム

Web3におけるAIも「コンテキストデータの不足」や「データの孤島」といった問題に直面しています。つまり、AIはチェーン上のリアルタイムデータやネイティブに実行されるスマートコントラクトのロジックにアクセスできないのです。

過去、一部のプロジェクトはマルチエージェント協調ネットワークを構築しようとしましたが、最終的には中央集権的APIとカスタム統合に依存することで、「輪を再発明する」ジレンマに陥りました。データソースごとに適応レイヤーを書き直す必要があり、開発コストが急増しました。このボトルネックを解決するために、次世代AIエージェントには、サードパーティプラグインやツールをシームレスに統合できる、よりモジュール化されたレゴのようなアーキテクチャが必要です。

したがって、MCPおよびA2Aプロトコルに基づく新世代のAIエージェントインフラストラクチャとアプリケーションが登場しており、Web3シーンに特化して設計されており、エージェントがマルチチェーンデータにアクセスし、DeFiプロトコルとネイティブに相互作用できるようにしています。

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プロジェクトケース

いくつかのプロジェクトが、ネイティブ暗号ツールとMCPツールの主権を確保することに焦点を当てた去中心化MCPサーバーのマーケットプレイスを構築しています。その利点には、

• TEE（信頼できる実行環境）を使用してMCPツールが改ざんされていないことを保証する
• トークンインセンティブメカニズムを使用して、開発者がMCPサーバーに貢献することを奨励します
• MCPアグリゲーターとマイクロペイメント機能を提供し、利用のハードルを下げる

他のプロジェクトは、暗号分野に焦点を当て、さらにA2A（エージェント間）プロトコルに拡張するMCPサーバー登録システムを提供しています。

A2Aは、異なるAIエージェント（Agent）間の安全な通信、協力、タスク調整を実現するためのオープンプロトコルです。A2Aは、異なる企業のAIエージェントが協力してタスクを処理するなど、エンタープライズ向けのAI協力をサポートします。

簡単に言うと：

• MCP：エージェントにツールアクセス機能を提供します
• A2A：エージェントが相互に協力する能力を提供する

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MCPサーバーとブロックチェーンの結合

MCPサーバーはブロックチェーン技術を統合することに多くの利点があります：

1. 暗号化されたネイティブインセンティブメカニズムを通じてロングテールデータを取得し、コミュニティに希少データセットの貢献を奨励する。
2. "ツール毒入れ"攻撃に対する防御、すなわち悪意のあるツールが正当なプラグインに偽装してエージェントを誤導すること
3. ステーキング/罰則メカニズムを導入し、オンチェーンの評判システムと組み合わせてMCPサーバーの信頼体系を構築する
4. システムのフォールトトレランスとリアルタイム性を向上させ、中央集権システムの単一障害点を回避する
5. オープンソースのイノベーションを促進し、小規模な開発者がESGデータソースなどを公開できるようにし、エコシステムの多様性を豊かにする

現在、ほとんどのMCP Serverインフラは、ユーザーの自然言語プロンプトを解析してツールをマッチングしています。将来的には、AIエージェントが必要なMCPツールを自律的に検索して、複雑なタスク目標を達成できるようになります。

しかし、現在MCPプロジェクトはまだ初期段階にあります。ほとんどのプラットフォームは依然として中央集権的なプラグイン市場であり、プロジェクトチームが手動でGitHubからサードパーティのサーバーツールを整理し、一部のプラグインを自社開発しています。本質的にはWeb2のプラグイン市場と大差なく、唯一の違いはWeb3シーンに焦点を当てていることです。

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未来のトレンドと業界への影響

ますます多くの暗号業界の人々が、AIとブロックチェーンをつなぐMCPの潜在能力に気づき始めています。一部の業界リーダーは、AI開発者に対して高品質のMCP Serverを積極的に構築し、ブロックチェーン上のAIエージェントにより豊富なツールセットを提供するよう呼びかけています。

インフラが成熟するにつれて、「開発者ファースト」の企業の競争優位性はAPI設計から次のようにシフトします：誰がより豊かで多様性があり、組み合わせやすいツールセットを提供できるか。

将来、すべてのアプリケーションがMCPクライアントになり得る可能性があり、すべてのAPIがMCPサーバーになり得る可能性があります。これにより、新しい価格メカニズムが生まれる可能性があります：エージェントは、実行速度、コスト効率、関連性などに基づいて動的にツールを選択し、暗号技術とブロックチェーンを媒介としたより効率的なエージェントサービス経済体系を形成します。

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もちろん、MCP自体はエンドユーザーに直接向けられているわけではなく、基盤となるプロトコル層です。MCPの真の価値と可能性は、AIエージェントがそれを統合し、実用的なアプリケーションに変換することで初めて見えてきます。

最終的に、エージェントはMCP能力の担い手と増幅器であり、ブロックチェーンと暗号メカニズムは、このスマートネットワークに信頼性が高く、効率的で、組み合わせ可能な経済システムを構築します。

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