MCP : Infrastructure de base essentielle de l'écosystème Web3 AI Agent
MCP devient progressivement une composante clé de l'écosystème des agents AI Web3. Il introduit le serveur MCP grâce à une architecture modulaire, offrant de nouveaux outils et capacités aux agents AI. En tant que concept émergent dans le domaine de l'AI Web3, MCP provient de l'AI Web2 et est actuellement redéfini dans un environnement Web3.
Introduction à MC
MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert visant à standardiser la manière dont les applications transmettent des informations contextuelles aux grands modèles de langage (LLMs). Il permet une collaboration plus fluide entre les outils, les données et les agents IA.
L'importance de MC
Actuellement, les grands modèles de langage font face à plusieurs limitations majeures :
Impossible de naviguer sur Internet en temps réel
Impossible d'accéder directement aux fichiers locaux ou privés.
Impossible d'interagir de manière autonome avec des logiciels externes
MCP comble ces lacunes en agissant comme une couche d'interface universelle, permettant aux agents IA d'utiliser divers outils. Nous pouvons comparer MCP à une norme d'interface unifiée dans le domaine des applications IA, facilitant ainsi l'intégration des diverses sources de données et modules fonctionnels.
Imaginez que chaque LLM est un appareil différent, utilisant chacun une interface différente. Si vous êtes un fabricant de matériel, vous devrez développer un ensemble d'accessoires pour chaque interface, ce qui augmentera considérablement les coûts de maintenance. Les développeurs d'outils d'IA sont également confrontés à un problème similaire : personnaliser des plugins pour chaque plateforme LLM augmente considérablement la complexité et limite l'évolutivité. MCP a été créé pour résoudre ce problème en établissant une norme unifiée.
Ce protocole standardisé est bénéfique pour les deux parties :
L'Agent IA (client) peut se connecter en toute sécurité à des outils externes et des sources de données en temps réel.
Les développeurs d'outils (côté serveur) peuvent se connecter une fois et utiliser sur plusieurs plateformes.
Le résultat final est un écosystème d'IA plus ouvert, interopérable et à faible friction.
La différence entre MCP et l'API traditionnelle
La conception de l'API est principalement axée sur les humains, et non sur une priorité AI. Chaque API a sa propre structure et sa documentation, les développeurs doivent spécifier manuellement les paramètres et lire la documentation de l'interface. L'Agent AI lui-même ne peut pas lire la documentation, il doit être codé en dur pour s'adapter à chaque type d'API (comme REST, GraphQL, RPC, etc.).
MCP abstrait ces parties non structurées en standardisant le format d'appel des fonctions dans l'API interne, offrant ainsi une méthode d'appel unifiée pour les Agents. On peut considérer MCP comme une couche d'adaptation d'API encapsulée pour les Agents Autonomes.
Récemment, une certaine plateforme de cloud computing a annoncé que les développeurs pouvaient déployer directement des serveurs MCP distants sur sa plateforme avec la configuration minimale des appareils. Cela a considérablement simplifié le processus de déploiement et de gestion des serveurs MCP, y compris l'authentification et le transfert de données, ce qui peut être qualifié de "déploiement en un clic".
Bien que le MCP lui-même semble peu attrayant, il n'est pas sans importance. En tant que composant d'infrastructure pur, le MCP ne peut pas être utilisé directement par les consommateurs; sa valeur ne se révélera véritablement que lorsque les agents d'IA de niveau supérieur utiliseront les outils MCP et montreront des résultats concrets.
Web3 AI et l'écosystème MCP
L'IA dans le Web3 fait également face aux problèmes de "manque de données contextuelles" et de "data islands", c'est-à-dire que l'IA ne peut pas accéder aux données en temps réel sur la blockchain ou exécuter nativement la logique des contrats intelligents.
Dans le passé, certains projets ont tenté de construire des réseaux de collaboration multi-agents, mais ont finalement été confrontés au dilemme de "réinventer la roue" en raison de leur dépendance aux API centralisées et aux intégrations personnalisées. Chaque connexion à une source de données nécessitait la réécriture d'une couche d'adaptation, ce qui entraînait une augmentation des coûts de développement. Pour résoudre ce goulet d'étranglement, la prochaine génération d'agents AI a besoin d'une architecture plus modulaire et de type Lego, afin de faciliter l'intégration transparente de plugins et d'outils tiers.
Ainsi, une nouvelle génération d'infrastructure et d'applications d'agent IA basée sur le protocole MCP et A2A émerge, conçue spécifiquement pour les scénarios Web3, permettant aux agents d'accéder aux données multi-chaînes et d'interagir de manière native avec les protocoles DeFi.
cas de projet
Certains projets construisent un marché pour le serveur MCP décentralisé, en se concentrant sur les outils cryptographiques natifs et en garantissant la souveraineté des outils MCP. Ses avantages incluent :
Utiliser TEE (Environnement d'exécution de confiance) pour s'assurer que l'outil MCP n'a pas été altéré
Utiliser un mécanisme d'incitation par des jetons pour encourager les développeurs à contribuer aux serveurs MCP
Fournir des fonctionnalités d'agrégateur MCP et de micropaiement, réduisant le seuil d'utilisation
D'autres projets proposent un système d'enregistrement des serveurs MCP, axé sur le domaine de la cryptographie, et s'étendent davantage au protocole A2A (Agent-à-Agent).
A2A est un protocole ouvert destiné à permettre la communication, la collaboration et la coordination des tâches sécurisées entre différents agents AI. A2A prend en charge la collaboration AI au niveau des entreprises, par exemple en permettant aux agents AI de différentes entreprises de collaborer sur des tâches.
En résumé :
MCP : fournir aux agents des outils d'accès
A2A : fournir aux agents la capacité de collaborer les uns avec les autres
La combinaison des serveurs MCP et de la blockchain
L'intégration de la technologie blockchain dans le serveur MCP présente de nombreux avantages :
Obtenez des données de longue traîne grâce à un mécanisme d'incitation natif cryptographique, encourageant la contribution de la communauté à des ensembles de données rares.
Défense contre les attaques par "empoisonnement d'outil", c'est-à-dire des outils malveillants déguisés en plugins légitimes pour tromper l'Agent.
Introduire un mécanisme de mise en jeu/punition, combiné avec un système de réputation en chaîne pour construire le système de confiance du serveur MCP.
Améliorer la tolérance aux pannes et la réactivité du système, éviter le point de défaillance unique des systèmes centralisés.
Promouvoir l'innovation open source, autoriser les petits développeurs à publier des sources de données telles que les données ESG, enrichir la diversité de l'écosystème.
Actuellement, la plupart des infrastructures de serveur MCP effectuent toujours l'appariement des outils en analysant les invites en langage naturel des utilisateurs. À l'avenir, l'agent AI sera en mesure de rechercher de manière autonome les outils MCP nécessaires pour atteindre des objectifs de tâches complexes.
Cependant, le projet MCP est encore à un stade précoce. La plupart des plateformes restent des marchés de plugins centralisés, où les équipes de projet collectent manuellement des outils serveur tiers depuis GitHub et développent certains plugins en interne, ce qui n'est fondamentalement pas très différent des marchés de plugins Web2, la seule différence étant qu'ils se concentrent sur les scénarios Web3.
Tendances futures et impact sur l'industrie
De plus en plus de professionnels de l'industrie de la cryptographie prennent conscience du potentiel du MCP pour relier l'IA et la blockchain. Certains leaders du secteur appellent les développeurs d'IA à construire activement des serveurs MCP de haute qualité, afin de fournir un ensemble d'outils plus riche pour les agents d'IA sur la blockchain.
Avec la maturité des infrastructures, l'avantage concurrentiel des entreprises "developer-first" se déplacera également de la conception d'API vers : qui peut fournir un ensemble d'outils plus riche, diversifié et facilement combinable.
À l'avenir, chaque application pourrait devenir un client MCP et chaque API pourrait être un serveur MCP. Cela pourrait donner naissance à de nouveaux mécanismes de prix : les agents pourraient choisir dynamiquement des outils en fonction de la vitesse d'exécution, de l'efficacité des coûts, de la pertinence, etc., formant ainsi un système économique de services d'agents plus efficace, habilité par la technologie cryptographique et la blockchain.
Bien sûr, le MCP lui-même n'est pas directement destiné aux utilisateurs finaux, c'est une couche de protocole sous-jacente. La véritable valeur et le potentiel du MCP ne peuvent être réellement vus que lorsque l'Agent IA l'intègre et le transforme en applications pratiques.
En fin de compte, l'Agent est le support et l'amplificateur des capacités MCP, tandis que la blockchain et les mécanismes cryptographiques construisent un système économique fiable, efficace et combinable pour ce réseau intelligent.
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TxFailed
· 07-11 18:38
un autre protocole essayant de réparer ce qui est cassé... mais pourrait réellement fonctionner cette fois, je ne vais pas mentir
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MEVHunterNoLoss
· 07-10 14:47
Tout le village creuse du mev, qu'est-ce que je creuse ?
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FUDwatcher
· 07-09 06:29
La standardisation est-elle le début du monopole ?
Voir l'originalRépondre0
LazyDevMiner
· 07-09 06:29
Est-ce que c'est fatiguant de rendre les choses si compliquées ?
MCP : Infrastructure clé et tendances futures de l'écosystème Web3 AI Agent
MCP : Infrastructure de base essentielle de l'écosystème Web3 AI Agent
MCP devient progressivement une composante clé de l'écosystème des agents AI Web3. Il introduit le serveur MCP grâce à une architecture modulaire, offrant de nouveaux outils et capacités aux agents AI. En tant que concept émergent dans le domaine de l'AI Web3, MCP provient de l'AI Web2 et est actuellement redéfini dans un environnement Web3.
Introduction à MC
MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert visant à standardiser la manière dont les applications transmettent des informations contextuelles aux grands modèles de langage (LLMs). Il permet une collaboration plus fluide entre les outils, les données et les agents IA.
L'importance de MC
Actuellement, les grands modèles de langage font face à plusieurs limitations majeures :
MCP comble ces lacunes en agissant comme une couche d'interface universelle, permettant aux agents IA d'utiliser divers outils. Nous pouvons comparer MCP à une norme d'interface unifiée dans le domaine des applications IA, facilitant ainsi l'intégration des diverses sources de données et modules fonctionnels.
Imaginez que chaque LLM est un appareil différent, utilisant chacun une interface différente. Si vous êtes un fabricant de matériel, vous devrez développer un ensemble d'accessoires pour chaque interface, ce qui augmentera considérablement les coûts de maintenance. Les développeurs d'outils d'IA sont également confrontés à un problème similaire : personnaliser des plugins pour chaque plateforme LLM augmente considérablement la complexité et limite l'évolutivité. MCP a été créé pour résoudre ce problème en établissant une norme unifiée.
Ce protocole standardisé est bénéfique pour les deux parties :
Le résultat final est un écosystème d'IA plus ouvert, interopérable et à faible friction.
La différence entre MCP et l'API traditionnelle
La conception de l'API est principalement axée sur les humains, et non sur une priorité AI. Chaque API a sa propre structure et sa documentation, les développeurs doivent spécifier manuellement les paramètres et lire la documentation de l'interface. L'Agent AI lui-même ne peut pas lire la documentation, il doit être codé en dur pour s'adapter à chaque type d'API (comme REST, GraphQL, RPC, etc.).
MCP abstrait ces parties non structurées en standardisant le format d'appel des fonctions dans l'API interne, offrant ainsi une méthode d'appel unifiée pour les Agents. On peut considérer MCP comme une couche d'adaptation d'API encapsulée pour les Agents Autonomes.
Récemment, une certaine plateforme de cloud computing a annoncé que les développeurs pouvaient déployer directement des serveurs MCP distants sur sa plateforme avec la configuration minimale des appareils. Cela a considérablement simplifié le processus de déploiement et de gestion des serveurs MCP, y compris l'authentification et le transfert de données, ce qui peut être qualifié de "déploiement en un clic".
Bien que le MCP lui-même semble peu attrayant, il n'est pas sans importance. En tant que composant d'infrastructure pur, le MCP ne peut pas être utilisé directement par les consommateurs; sa valeur ne se révélera véritablement que lorsque les agents d'IA de niveau supérieur utiliseront les outils MCP et montreront des résultats concrets.
Web3 AI et l'écosystème MCP
L'IA dans le Web3 fait également face aux problèmes de "manque de données contextuelles" et de "data islands", c'est-à-dire que l'IA ne peut pas accéder aux données en temps réel sur la blockchain ou exécuter nativement la logique des contrats intelligents.
Dans le passé, certains projets ont tenté de construire des réseaux de collaboration multi-agents, mais ont finalement été confrontés au dilemme de "réinventer la roue" en raison de leur dépendance aux API centralisées et aux intégrations personnalisées. Chaque connexion à une source de données nécessitait la réécriture d'une couche d'adaptation, ce qui entraînait une augmentation des coûts de développement. Pour résoudre ce goulet d'étranglement, la prochaine génération d'agents AI a besoin d'une architecture plus modulaire et de type Lego, afin de faciliter l'intégration transparente de plugins et d'outils tiers.
Ainsi, une nouvelle génération d'infrastructure et d'applications d'agent IA basée sur le protocole MCP et A2A émerge, conçue spécifiquement pour les scénarios Web3, permettant aux agents d'accéder aux données multi-chaînes et d'interagir de manière native avec les protocoles DeFi.
cas de projet
Certains projets construisent un marché pour le serveur MCP décentralisé, en se concentrant sur les outils cryptographiques natifs et en garantissant la souveraineté des outils MCP. Ses avantages incluent :
D'autres projets proposent un système d'enregistrement des serveurs MCP, axé sur le domaine de la cryptographie, et s'étendent davantage au protocole A2A (Agent-à-Agent).
A2A est un protocole ouvert destiné à permettre la communication, la collaboration et la coordination des tâches sécurisées entre différents agents AI. A2A prend en charge la collaboration AI au niveau des entreprises, par exemple en permettant aux agents AI de différentes entreprises de collaborer sur des tâches.
En résumé :
La combinaison des serveurs MCP et de la blockchain
L'intégration de la technologie blockchain dans le serveur MCP présente de nombreux avantages :
Actuellement, la plupart des infrastructures de serveur MCP effectuent toujours l'appariement des outils en analysant les invites en langage naturel des utilisateurs. À l'avenir, l'agent AI sera en mesure de rechercher de manière autonome les outils MCP nécessaires pour atteindre des objectifs de tâches complexes.
Cependant, le projet MCP est encore à un stade précoce. La plupart des plateformes restent des marchés de plugins centralisés, où les équipes de projet collectent manuellement des outils serveur tiers depuis GitHub et développent certains plugins en interne, ce qui n'est fondamentalement pas très différent des marchés de plugins Web2, la seule différence étant qu'ils se concentrent sur les scénarios Web3.
Tendances futures et impact sur l'industrie
De plus en plus de professionnels de l'industrie de la cryptographie prennent conscience du potentiel du MCP pour relier l'IA et la blockchain. Certains leaders du secteur appellent les développeurs d'IA à construire activement des serveurs MCP de haute qualité, afin de fournir un ensemble d'outils plus riche pour les agents d'IA sur la blockchain.
Avec la maturité des infrastructures, l'avantage concurrentiel des entreprises "developer-first" se déplacera également de la conception d'API vers : qui peut fournir un ensemble d'outils plus riche, diversifié et facilement combinable.
À l'avenir, chaque application pourrait devenir un client MCP et chaque API pourrait être un serveur MCP. Cela pourrait donner naissance à de nouveaux mécanismes de prix : les agents pourraient choisir dynamiquement des outils en fonction de la vitesse d'exécution, de l'efficacité des coûts, de la pertinence, etc., formant ainsi un système économique de services d'agents plus efficace, habilité par la technologie cryptographique et la blockchain.
Bien sûr, le MCP lui-même n'est pas directement destiné aux utilisateurs finaux, c'est une couche de protocole sous-jacente. La véritable valeur et le potentiel du MCP ne peuvent être réellement vus que lorsque l'Agent IA l'intègre et le transforme en applications pratiques.
En fin de compte, l'Agent est le support et l'amplificateur des capacités MCP, tandis que la blockchain et les mécanismes cryptographiques construisent un système économique fiable, efficace et combinable pour ce réseau intelligent.