MCP постепенно становится ключевым компонентом экосистемы Web3 AI Agent. Он вводит MCP Server через модульную архитектуру, предоставляя AI Agent новые инструменты и возможности. Как новая концепция в области Web3 AI, MCP происходит из Web2 AI и в настоящее время переопределяется в среде Web3.
Введение в MC
MCP (Model Context Protocol) — это открытый протокол, предназначенный для стандартизации способа передачи контекстной информации от приложений к большим языковым моделям (LLM). Он позволяет инструментам, данным и AI Agent работать более бесперебойно.
Важность MC
В настоящее время крупные языковые модели сталкиваются с несколькими основными ограничениями:
Невозможно просматривать интернет в реальном времени
Невозможно получить доступ к локальным или частным файлам
Невозможно самостоятельно взаимодействовать с внешним программным обеспечением
MCP, действуя в качестве универсального интерфейсного слоя, восполняет эти пробелы в возможностях, позволяя AI Agent использовать различные инструменты. Мы можем сравнить MCP с единым стандартом интерфейса в области AI-приложений, что упрощает интеграцию AI с различными источниками данных и функциональными модулями.
Представьте, что каждую LLM можно рассматривать как отдельное устройство, использующее разные интерфейсы. Если вы производитель аппаратного обеспечения, вам необходимо разработать комплект аксессуаров для каждого интерфейса, что значительно увеличит затраты на обслуживание. Разработчики инструментов ИИ также сталкиваются с аналогичной проблемой: создание пользовательских плагинов для каждой платформы LLM значительно увеличивает сложность и ограничивает возможность масштабирования. MCP создан для решения этой проблемы путем установления единого стандарта.
Этот стандартизированный протокол выгоден обеим сторонам:
AI Agent（客户端）может безопасно подключаться к внешним инструментам и источникам данных в реальном времени
Разработчик инструментов (серверная часть) может подключиться один раз и использовать на разных платформах
В конечном итоге результатом станет более открытая, взаимосвязанная и низкотренажерная экосистема ИИ.
Различия между MCP и традиционным API
Дизайн API в основном ориентирован на людей, а не на приоритет AI. У каждого API есть своя структура и документация, разработчики должны вручную указывать параметры и читать документацию интерфейса. Сам AI Agent не может читать документацию и должен быть жестко закодирован для адаптации к каждому API (например, REST, GraphQL, RPC и т.д.).
MCP стандартизирует формат вызова функций в API, абстрагируя эти неструктурированные части и предоставляя Агенту единый способ вызова. MCP можно рассматривать как уровень адаптации API, заключенный в Autonomous Agent.
Недавно одна облачная вычислительная платформа объявила, что разработчики могут напрямую развертывать удаленные серверы MCP на своей платформе с минимальными требованиями к оборудованию. Это значительно упрощает процесс развертывания и управления сервером MCP, включая аутентификацию и передачу данных, что можно назвать "развертыванием в один клик".
Хотя MCP сам по себе кажется не таким привлекательным, он не является незначительным. В качестве чисто инфраструктурного компонента MCP не может использоваться напрямую потребителями; его ценность действительно проявится только тогда, когда верхние AI-агенты будут вызывать инструменты MCP и демонстрировать реальные результаты.
Web3 AI и MCP экосистема
AI в Web3 также сталкивается с проблемами "недостатка контекстных данных" и "островов данных", то есть AI не может получить доступ к данным в реальном времени на блокчейне или выполнять логику смарт-контрактов нативным образом.
В прошлом некоторые проекты пытались создать сеть многопользовательского взаимодействия, но в конечном итоге из-за зависимости от централизованных API и индивидуальной интеграции они столкнулись с проблемой "повторного изобретения колеса". При каждом подключении нового источника данных приходилось переписывать адаптационный слой, что приводило к резкому увеличению затрат на разработку. Чтобы решить эту проблему, следующему поколению AI Agent необходимо более модульное, конструктивное архитектурное решение, чтобы упростить бесшовную интеграцию сторонних плагинов и инструментов.
Таким образом, новая генерация инфраструктуры и приложений AI Agent на основе протоколов MCP и A2A возникает, специально разработанная для сценариев Web3, позволяя агентам получать доступ к многосетевым данным и взаимодействовать с протоколами DeFi на нативном уровне.
проектный случай
Некоторые проекты строят рынок децентрализованного MCP Server, сосредоточив внимание на нативных криптоинструментах и обеспечении суверенитета инструментов MCP. Их преимущества включают:
Используйте TEE (доверенная исполняемая среда), чтобы гарантировать, что инструменты MCP не были изменены.
Используйте механизмы стимулов на основе токенов, чтобы поощрять разработчиков вносить вклад в серверы MCP
Предоставление агрегатора MCP и функций микроплатежей, снижение порога использования
Другие проекты предлагают систему регистрации MCP Server, сосредотачиваясь на области криптовалют и далее расширяясь до протокола A2A (Agent-to-Agent).
A2A — это открытый протокол, предназначенный для обеспечения безопасной связи, сотрудничества и координации задач между различными AI-агентами. A2A поддерживает корпоративное сотрудничество AI, например, позволяет AI-агентам различных компаний совместно выполнять задачи.
В двух словах:
MCP: предоставляет агенту инструменты доступа
A2A: Предоставление возможности для агентов взаимно сотрудничать.
Сочетание сервера MCP и блокчейна
Преимущества интеграции технологии блокчейн в MCP Server:
Получение данных длинного хвоста через механизм стимулирования на основе криптографии, поощряя сообщество вносить вклад в редкие наборы данных.
Защита от атаки "инструментного отравления", то есть злоумышленный инструмент маскируется под легитимный плагин, чтобы ввести в заблуждение агента.
Ввести механизмы стейкинга/наказания, сочетая их с системой репутации на блокчейне для построения системы доверия сервера MCP.
Повышение отказоустойчивости и реального времени системы, избегая единой точки отказа централизованной системы
Способствование открытым инновациям, разрешение малым разработчикам публиковать такие данные, как источники ESG, для обогащения разнообразия экосистемы
В настоящее время большинство инфраструктуры MCP Server все еще осуществляет сопоставление инструментов через анализ пользовательских естественно-языковых запросов. В будущем AI Agent сможет самостоятельно искать необходимые инструменты MCP для выполнения сложных задач.
Однако в настоящее время проект MCP все еще находится на ранней стадии. Большинство платформ по-прежнему являются централизованными рынками плагинов, где разработчики вручную собирают сторонние серверные инструменты с GitHub и разрабатывают некоторые плагины самостоятельно, по сути, не отличаясь от рынка плагинов Web2, единственное отличие заключается в фокусе на сценариях Web3.
Будущие тенденции и влияние на отрасль
Все больше специалистов в области криптовалют начинают осознавать потенциал MCP в соединении ИИ и блокчейна. Некоторые лидеры отрасли призывают разработчиков ИИ активно создавать высококачественные MCP Server, чтобы предоставить AI Agent на блокчейне более широкий набор инструментов.
С развитием инфраструктуры конкурентное преимущество компании «Разработчик впереди» также перейдет от проектирования API к тому, кто сможет предложить более богатый, разнообразный и удобный для комбинирования набор инструментов.
В будущем каждое приложение может стать клиентом MCP, а каждый API может быть сервером MCP. Это может привести к возникновению новой ценовой механики: агенты могут динамически выбирать инструменты в зависимости от скорости выполнения, экономической эффективности, релевантности и т.д., формируя более эффективную экономическую систему услуг агентов, поддерживаемую криптографическими технологиями и блокчейном как посредником.
Конечно, MCP сам по себе не ориентирован на конечного пользователя, это уровень базового протокола. Истинная ценность и потенциал MCP могут быть действительно увидены только тогда, когда AI Agent интегрирует его и преобразует в практические приложения.
В конечном счете, Agent является носителем и усилителем возможностей MCP, в то время как блокчейн и механизмы шифрования создают надежную, эффективную и компонуемую экономическую систему для этой интеллектуальной сети.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
9 Лайков
Награда
9
5
Поделиться
комментарий
0/400
TxFailed
· 07-11 18:38
ещё один протокол пытается исправить то, что сломано... но на самом деле может сработать в этот раз, если честно
MCP: Ключевая инфраструктура и будущие тенденции экосистемы Web3 AI Agent
MCP：核心 инфраструктура экосистемы Web3 AI Agent
MCP постепенно становится ключевым компонентом экосистемы Web3 AI Agent. Он вводит MCP Server через модульную архитектуру, предоставляя AI Agent новые инструменты и возможности. Как новая концепция в области Web3 AI, MCP происходит из Web2 AI и в настоящее время переопределяется в среде Web3.
Введение в MC
MCP (Model Context Protocol) — это открытый протокол, предназначенный для стандартизации способа передачи контекстной информации от приложений к большим языковым моделям (LLM). Он позволяет инструментам, данным и AI Agent работать более бесперебойно.
Важность MC
В настоящее время крупные языковые модели сталкиваются с несколькими основными ограничениями:
MCP, действуя в качестве универсального интерфейсного слоя, восполняет эти пробелы в возможностях, позволяя AI Agent использовать различные инструменты. Мы можем сравнить MCP с единым стандартом интерфейса в области AI-приложений, что упрощает интеграцию AI с различными источниками данных и функциональными модулями.
Представьте, что каждую LLM можно рассматривать как отдельное устройство, использующее разные интерфейсы. Если вы производитель аппаратного обеспечения, вам необходимо разработать комплект аксессуаров для каждого интерфейса, что значительно увеличит затраты на обслуживание. Разработчики инструментов ИИ также сталкиваются с аналогичной проблемой: создание пользовательских плагинов для каждой платформы LLM значительно увеличивает сложность и ограничивает возможность масштабирования. MCP создан для решения этой проблемы путем установления единого стандарта.
Этот стандартизированный протокол выгоден обеим сторонам:
В конечном итоге результатом станет более открытая, взаимосвязанная и низкотренажерная экосистема ИИ.
Различия между MCP и традиционным API
Дизайн API в основном ориентирован на людей, а не на приоритет AI. У каждого API есть своя структура и документация, разработчики должны вручную указывать параметры и читать документацию интерфейса. Сам AI Agent не может читать документацию и должен быть жестко закодирован для адаптации к каждому API (например, REST, GraphQL, RPC и т.д.).
MCP стандартизирует формат вызова функций в API, абстрагируя эти неструктурированные части и предоставляя Агенту единый способ вызова. MCP можно рассматривать как уровень адаптации API, заключенный в Autonomous Agent.
Недавно одна облачная вычислительная платформа объявила, что разработчики могут напрямую развертывать удаленные серверы MCP на своей платформе с минимальными требованиями к оборудованию. Это значительно упрощает процесс развертывания и управления сервером MCP, включая аутентификацию и передачу данных, что можно назвать "развертыванием в один клик".
Хотя MCP сам по себе кажется не таким привлекательным, он не является незначительным. В качестве чисто инфраструктурного компонента MCP не может использоваться напрямую потребителями; его ценность действительно проявится только тогда, когда верхние AI-агенты будут вызывать инструменты MCP и демонстрировать реальные результаты.
Web3 AI и MCP экосистема
AI в Web3 также сталкивается с проблемами "недостатка контекстных данных" и "островов данных", то есть AI не может получить доступ к данным в реальном времени на блокчейне или выполнять логику смарт-контрактов нативным образом.
В прошлом некоторые проекты пытались создать сеть многопользовательского взаимодействия, но в конечном итоге из-за зависимости от централизованных API и индивидуальной интеграции они столкнулись с проблемой "повторного изобретения колеса". При каждом подключении нового источника данных приходилось переписывать адаптационный слой, что приводило к резкому увеличению затрат на разработку. Чтобы решить эту проблему, следующему поколению AI Agent необходимо более модульное, конструктивное архитектурное решение, чтобы упростить бесшовную интеграцию сторонних плагинов и инструментов.
Таким образом, новая генерация инфраструктуры и приложений AI Agent на основе протоколов MCP и A2A возникает, специально разработанная для сценариев Web3, позволяя агентам получать доступ к многосетевым данным и взаимодействовать с протоколами DeFi на нативном уровне.
проектный случай
Некоторые проекты строят рынок децентрализованного MCP Server, сосредоточив внимание на нативных криптоинструментах и обеспечении суверенитета инструментов MCP. Их преимущества включают:
Другие проекты предлагают систему регистрации MCP Server, сосредотачиваясь на области криптовалют и далее расширяясь до протокола A2A (Agent-to-Agent).
A2A — это открытый протокол, предназначенный для обеспечения безопасной связи, сотрудничества и координации задач между различными AI-агентами. A2A поддерживает корпоративное сотрудничество AI, например, позволяет AI-агентам различных компаний совместно выполнять задачи.
В двух словах:
Сочетание сервера MCP и блокчейна
Преимущества интеграции технологии блокчейн в MCP Server:
В настоящее время большинство инфраструктуры MCP Server все еще осуществляет сопоставление инструментов через анализ пользовательских естественно-языковых запросов. В будущем AI Agent сможет самостоятельно искать необходимые инструменты MCP для выполнения сложных задач.
Однако в настоящее время проект MCP все еще находится на ранней стадии. Большинство платформ по-прежнему являются централизованными рынками плагинов, где разработчики вручную собирают сторонние серверные инструменты с GitHub и разрабатывают некоторые плагины самостоятельно, по сути, не отличаясь от рынка плагинов Web2, единственное отличие заключается в фокусе на сценариях Web3.
Будущие тенденции и влияние на отрасль
Все больше специалистов в области криптовалют начинают осознавать потенциал MCP в соединении ИИ и блокчейна. Некоторые лидеры отрасли призывают разработчиков ИИ активно создавать высококачественные MCP Server, чтобы предоставить AI Agent на блокчейне более широкий набор инструментов.
С развитием инфраструктуры конкурентное преимущество компании «Разработчик впереди» также перейдет от проектирования API к тому, кто сможет предложить более богатый, разнообразный и удобный для комбинирования набор инструментов.
В будущем каждое приложение может стать клиентом MCP, а каждый API может быть сервером MCP. Это может привести к возникновению новой ценовой механики: агенты могут динамически выбирать инструменты в зависимости от скорости выполнения, экономической эффективности, релевантности и т.д., формируя более эффективную экономическую систему услуг агентов, поддерживаемую криптографическими технологиями и блокчейном как посредником.
Конечно, MCP сам по себе не ориентирован на конечного пользователя, это уровень базового протокола. Истинная ценность и потенциал MCP могут быть действительно увидены только тогда, когда AI Agent интегрирует его и преобразует в практические приложения.
В конечном счете, Agent является носителем и усилителем возможностей MCP, в то время как блокчейн и механизмы шифрования создают надежную, эффективную и компонуемую экономическую систему для этой интеллектуальной сети.