MCPとAIエージェント：人工知能アプリケーションの新しいフレームワーク

1. MCPの概念の紹介

人工知能の分野では、従来のチャットボットはしばしば個性の設定が不足しており、応答が単調で人間味に欠けることが多い。この問題を解決するために、開発者たちは「キャラクター設定」という概念を導入し、AIに特定の役割、性格、口調を与えた。しかし、それでもAIは依然として受動的な応答者であり、能動的にタスクを実行したり、複雑な操作を行ったりすることはできない。

AIを受動的な対話者から能動的なタスク実行者に変えるために、オープンソースプロジェクトのAuto-GPTが登場しました。これにより、開発者はAIのためにツールや関数を定義し、システムに登録することができます。ユーザーがリクエストを出すと、Auto-GPTは事前に設定されたルールやツールに基づいて操作指示を生成し、タスクを自動的に実行して結果を返します。

Auto-GPTはある程度AIの自律的な実行を実現しましたが、ツール呼び出し形式の不統一やクロスプラットフォームの互換性の低さなどの問題に直面しています。これらの課題を解決するために、MCP（Model Context Protocol、モデルコンテキストプロトコル）が登場しました。MCPはAIと外部ツールの相互作用を簡素化することを目的としており、統一された通信基準を提供することで、AIがさまざまな外部サービスを容易に呼び出せるようにします。

従来、大規模モデルが複雑なタスク（天気を確認したり、ウェブページにアクセスしたりするなど）を実行するためには、開発者が膨大なコードやツールの仕様を書く必要があり、これが開発の難易度と時間コストを大幅に引き上げていました。MCPプロトコルは標準化されたインターフェースと通信規範を定義することで、このプロセスを大幅に簡素化し、AIモデルが外部ツールとより迅速かつ効果的に相互作用できるようにします。

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二、MCPとAIエージェントの融合

MCPとAIエージェントの間には相補的な関係があります。AIエージェントは主にブロックチェーンの自動化操作、スマートコントラクトの実行、暗号資産管理に焦点を当てており、プライバシー保護と分散型アプリケーションの統合を強調しています。一方、MCPはAIエージェントと外部システムのインタラクションを簡素化することに重点を置き、標準化されたプロトコルとコンテキスト管理を提供し、クロスプラットフォームの相互運用性と柔軟性を強化しています。

MCPの核心的な価値は、AIエージェントと外部ツール（ブロックチェーンデータ、スマートコントラクト、オフチェーンサービスなど）とのインタラクションに統一された通信標準を提供することにあります。この標準化により、従来の開発におけるインターフェースの断片化の問題が解決され、AIエージェントは複数のチェーンデータとツールにシームレスに接続でき、その自律実行能力を大幅に強化します。例えば、DeFi系AIエージェントはMCPを通じてリアルタイムで市場データを取得し、自動的にポートフォリオを最適化することができます。

さらに、MCPはAIエージェントに新たな方向性を提供し、複数のAIエージェントが協力することが可能になりました。MCPを通じて、AIエージェントは機能ごとに分担して協力し、オンチェーンデータ分析、市場予測、リスク管理などの複雑なタスクを組み合わせて実行し、全体の効率と信頼性を向上させます。オンチェーン取引の自動化において、MCPはさまざまな取引およびリスク管理エージェントを連携させ、取引におけるスリッページ、取引摩擦、MEVなどの問題を解決し、より安全で効率的なオンチェーン資産管理を実現します。

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三、関連プロジェクト

1. DeMCPの

DeMCPは、AIエージェントに自己開発のオープンソースMCPサービスを提供することに尽力する分散型MCPネットワークであり、MCP開発者に商業収益共有のデプロイメントプラットフォームを提供し、主流の大型言語モデル(LLM)へのワンストップアクセスを実現します。開発者は、ステーブルコインをサポートすることでサービスを取得できます。

2. 暗い

DARKは、信頼できる実行環境(TEE)下のMCPネットワークで、Solanaに基づいて構築されています。その最初のアプリケーションは開発段階にあり、TEEとMCPプロトコルを通じてAIエージェントに効率的なツール統合能力を提供することを目的としており、開発者が簡単な設定でさまざまなツールや外部サービスに迅速に接続できるようにします。

3. Cookie.fun

Cookie.funはWeb3エコシステムにおけるAIエージェントに特化したプラットフォームであり、ユーザーに包括的なAIエージェントインデックスと分析ツールを提供することを目的としています。このプラットフォームは、AIエージェントのメンタルインフルエンス、スマートフォロー能力、ユーザーインタラクション、オンチェーンデータなどの指標を示すことで、ユーザーが異なるAIエージェントのパフォーマンスを理解し評価するのを助けます。

4. スカイアイ

SkyAIはBNB Chainに基づいて構築されたWeb3データインフラストラクチャプロジェクトで、MCPを拡張することによってブロックチェーンネイティブのAIインフラストラクチャを構築することを目的としています。このプラットフォームはWeb3ベースのAIアプリケーションに対して、スケーラブルで相互運用可能なデータプロトコルを提供し、マルチチェーンデータアクセス、AIエージェントのデプロイメント、プロトコルレベルのユーティリティを統合することによって、開発プロセスを簡素化し、ブロックチェーン環境におけるAIの実際の適用を促進する計画です。

第四に、将来の発展

MCPプロトコルはAIとブロックチェーンの融合における新しい物語として、データインタラクションの効率を向上させ、開発コストを削減し、安全性とプライバシー保護を強化するなどの面で巨大な潜在能力を示しており、特に分散型金融などのシーンで広範な応用の見込みがあります。しかし、現在ほとんどのMCPベースのプロジェクトはまだ概念実証の段階にあり、成熟した製品が未だにリリースされていないため、そのトークンの価格は上場後に持続的な下落を見せています。この現象は、MCPプロジェクトに対する市場の信頼危機を反映しており、主に長期の製品開発サイクルと実際の応用の欠如から来ています。

したがって、製品の開発スピードをどのように加速し、トークンと実際の製品との密接な関連を確保し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるかが、現在のMCPプロジェクトが直面している核心的な問題となります。さらに、MCPプロトコルの暗号エコシステムにおける普及は、技術統合の課題にも直面しています。異なるブロックチェーンやDApp間のスマートコントラクトのロジックやデータ構造に違いがあるため、統一的な標準化のMCPサーバーには依然として大量の開発リソースが必要です。

上述の課題に直面しても、MCPプロトコル自体は依然として巨大な市場発展の潜在能力を示しています。AI技術の進歩とMCPプロトコルの成熟に伴い、今後DeFi、DAOなどの分野でより広範な応用が期待されます。例えば、AIエージェントはMCPプロトコルを通じてリアルタイムでオンチェーンデータを取得し、自動取引を実行することで、市場分析の効率と正確性を向上させることができます。さらに、MCPプロトコルの非中央集権的な特性は、AIモデルに対して透明性があり、追跡可能な運用プラットフォームを提供することが期待され、AI資産の非中央集権化と資産化のプロセスを推進するでしょう。

MCPプロトコルはAIとブロックチェーンの融合における重要な補助的力量として、技術の成熟と応用シーンの拡大に伴い、次世代AIエージェントを推進する重要なエンジンになることが期待されています。しかし、このビジョンを実現するためには、技術統合、安全性、ユーザー体験などの多方面の課題を解決する必要があります。

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