MCP: Основна інфраструктура екосистеми Web3 AI Agent
MCP поступово стає ключовим компонентом екосистеми Web3 AI Agent. Він вводить MCP Server через модульну архітектуру, надаючи AI Agent нові інструменти та можливості. Як нова концепція в сфері Web3 AI, MCP походить з Web2 AI і зараз переосмислюється в середовищі Web3.
Вступ до MCP
MCP (Model Context Protocol) є відкритим протоколом, який має на меті стандартизувати спосіб передачі контекстної інформації від програм до великих мовних моделей (LLMs). Це дозволяє інструментам, даним та AI Agent співпрацювати більш безшовно.
Важливість MCP
Наразі великі мовні моделі стикаються з кількома основними обмеженнями:
Не можу переглядати інтернет в реальному часі
Не можливо безпосередньо отримати доступ до локальних або приватних файлів
Неправомірно взаємодіяти з зовнішнім програмним забезпеченням
MCP, виконуючи роль загального інтерфейсного шару, заповнює ці прогалини в можливостях, дозволяючи AI Agent використовувати різні інструменти. Ми можемо порівняти MCP з єдиним стандартом інтерфейсу в сфері AI-додатків, що полегшує інтеграцію AI з різними джерелами даних та функціональними модулями.
Уявіть, що кожен LLM — це різні пристрої, які використовують різні інтерфейси. Якщо ви виробник апаратного забезпечення, вам потрібно розробити комплект аксесуарів для кожного інтерфейсу, що значно збільшить витрати на обслуговування. Розробники AI-інструментів також стикаються з подібною проблемою: налаштування плагінів для кожної платформи LLM значно ускладнює процес і обмежує можливості масштабування. MCP створено для вирішення цієї проблеми шляхом встановлення єдиного стандарту.
Цей стандартизований протокол вигідний обом сторонам:
AI Agent (клієнт) може безпечно підключатися до зовнішніх інструментів та джерел даних в реальному часі
Розробники інструментів (серверна частина) можуть підключитися один раз і використовувати на різних платформах
Остаточний результат - це більш відкета, взаємодійна, з низьким тертям екосистема ШІ.
Відмінності MCP від традиційного API
Дизайн API в першу чергу орієнтований на людей, а не на AI. Кожен API має свою структуру та документацію, розробники повинні вручну вказувати параметри, читати документацію. Сам AI Agent не може читати документацію, його потрібно жорстко закодувати для адаптації до кожного API (як-от REST, GraphQL, RPC тощо).
MCP через стандартизований формат виклику функцій API усередині абстрагує ці неструктуровані частини, надаючи Агенту єдиний спосіб виклику. MCP можна вважати адаптаційним шаром API, упакованим для Автономних Агентів.
Нещодавно одна з платформ хмарних обчислень оголосила, що розробники можуть безпосередньо розгортати віддалені сервера MCP на своїй платформі з мінімальними вимогами до обладнання. Це значно спростило процес розгортання та управління серверами MCP, включаючи автентифікацію та передачу даних, що можна назвати "однокнопковим розгортанням".
Хоча MCP сам по собі виглядає не надто привабливо, він не є незначним. Як чисто інфраструктурний компонент, MCP не може бути використаний безпосередньо споживачами, лише коли верхні AI-агенти викликають інструменти MCP і демонструють фактичний ефект, його цінність справді проявляється.
Web3 AI та екосистема MCP
AI в Web3 також стикається з проблемами "відсутності контекстних даних" та "даних-островів", тобто AI не може отримувати доступ до реальних даних на ланцюгу або рідної логіки виконання смарт-контрактів.
У минулому деякі проекти намагалися створити мережу з декількома агентами, але врешті-решт через залежність від централізованих API та індивідуальної інтеграції потрапили в пастку "повторного винаходу колеса". Кожен раз, коли підключали джерело даних, потрібно було переписувати адаптаційний шар, що призводило до різкого зростання витрат на розробку. Щоб вирішити цю проблему, наступному поколінню AI-агентів потрібна більш модульна, лего-подібна архітектура для безшовної інтеграції сторонніх плагінів та інструментів.
Отже, на основі MCP та A2A протоколів виникає нове покоління інфраструктури та застосунків AI Agent, спеціально розроблених для сценаріїв Web3, які дозволяють агентам отримувати доступ до даних з кількох блокчейнів та нативно взаємодіяти з DeFi протоколами.
проектний випадок
Деякі проекти створюють децентралізовану біржу MCP Server, зосереджуючись на рідних криптоінструментах та забезпеченні суверенітету інструментів MCP. Їхні переваги включають:
Використання TEE (достовірного виконуваного середовища) для забезпечення того, що інструменти MCP не були змінені.
Використання механізму стимулювання токенів для заохочення розробників вносити вклад у сервери MCP
Забезпечення агрегатора MCP та функції мікроплатежів, зниження бар'єру для використання
Інші проекти пропонують систему реєстрації MCP Server, яка зосереджена на криптовалютній сфері та подальшому розширенні до протоколу A2A (Agent-to-Agent).
A2A є відкритим протоколом, призначеним для забезпечення безпечного спілкування, співпраці та координації завдань між різними агентами штучного інтелекту. A2A підтримує корпоративну співпрацю AI, наприклад, дозволяючи агентам штучного інтелекту різних компаній спільно виконувати завдання.
У двох словах:
MCP: надає агенту можливість доступу до інструментів
A2A: забезпечення можливостей взаємодії між агентами
Поєднання MCP-сервера та блокчейну
MCP Server інтеграція технології блокчейн має багато переваг:
Отримання даних довгого хвоста через механізм стимулювання оригінального шифрування, заохочення внеску громади в рідкісні набори даних
Захист від атак "отруєння інструментів", тобто зловмисні інструменти, що маскуються під легітимні плагіни для введення в оману агента.
Введення механізму стейкінгу/покарання, поєднаного з репутаційною системою на базі блокчейн для побудови системи довіри сервера MCP
Підвищення відмовостійкості та реального часу системи, щоб уникнути одноточкових збоїв централізованої системи.
Сприяти відкритим інноваціям, дозволити малим розробникам публікувати такі джерела даних, як ESG, збагачуючи екологічну різноманітність.
На даний момент більшість інфраструктури MCP Server все ще здійснює відповідність інструментів шляхом аналізу природних мовних запитів користувачів. У майбутньому AI Agent зможе самостійно шукати необхідні інструменти MCP для виконання складних цілей завдань.
Однак, наразі проект MCP все ще перебуває на ранній стадії. Більшість платформ все ще є централізованими ринками плагінів, де команди проектів вручну збирають сторонні серверні інструменти з GitHub і розробляють частину плагінів, по суті, не відрізняючись від ринку плагінів Web2, єдина різниця полягає в зосередженні на сценах Web3.
Майбутні тенденції та вплив на галузь
Все більше людей в криптоіндустрії починають усвідомлювати потенціал MCP у з'єднанні штучного інтелекту з блокчейном. Деякі лідери галузі закликають розробників штучного інтелекту активно створювати високоякісні MCP Server, щоб забезпечити AI Agent на блокчейні більш різноманітним набором інструментів.
З розвитком інфраструктури конкурентна перевага компаній, що дотримуються принципу "попереду розробників", також буде переходити від дизайну API до: хто зможе запропонувати більш багатий, різноманітний та легко комбінований набір інструментів.
У майбутньому кожен додаток може стати клієнтом MCP, а кожен API може бути сервером MCP. Це може створити нові механізми ціноутворення: Агент може динамічно обирати інструменти залежно від швидкості виконання, ефективності витрат, релевантності тощо, формуючи більш ефективну економічну систему послуг Агентів, підкріплену криптографічними технологіями та блокчейном.
Звичайно, MCP сам по собі не націлений безпосередньо на кінцевих користувачів, це базовий рівень протоколу. Справжня цінність та потенціал MCP можуть бути справжньо побачені лише тоді, коли AI Agent інтегрує його і перетворить на практичні додатки.
Зрештою, Агент є носієм і підсилювачем можливостей MCP, тоді як блокчейн і механізми шифрування створюють надійну, ефективну та комбіновану економічну систему для цієї розумної мережі.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
9 лайків
Нагородити
9
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
TxFailed
· 07-11 18:38
інший протокол намагається виправити те, що зламалося... але насправді може спрацювати цього разу, чесно кажучи
MCP: Ключова інфраструктура та майбутні тенденції екосистеми Web3 AI Agent
MCP: Основна інфраструктура екосистеми Web3 AI Agent
MCP поступово стає ключовим компонентом екосистеми Web3 AI Agent. Він вводить MCP Server через модульну архітектуру, надаючи AI Agent нові інструменти та можливості. Як нова концепція в сфері Web3 AI, MCP походить з Web2 AI і зараз переосмислюється в середовищі Web3.
Вступ до MCP
MCP (Model Context Protocol) є відкритим протоколом, який має на меті стандартизувати спосіб передачі контекстної інформації від програм до великих мовних моделей (LLMs). Це дозволяє інструментам, даним та AI Agent співпрацювати більш безшовно.
Важливість MCP
Наразі великі мовні моделі стикаються з кількома основними обмеженнями:
MCP, виконуючи роль загального інтерфейсного шару, заповнює ці прогалини в можливостях, дозволяючи AI Agent використовувати різні інструменти. Ми можемо порівняти MCP з єдиним стандартом інтерфейсу в сфері AI-додатків, що полегшує інтеграцію AI з різними джерелами даних та функціональними модулями.
Уявіть, що кожен LLM — це різні пристрої, які використовують різні інтерфейси. Якщо ви виробник апаратного забезпечення, вам потрібно розробити комплект аксесуарів для кожного інтерфейсу, що значно збільшить витрати на обслуговування. Розробники AI-інструментів також стикаються з подібною проблемою: налаштування плагінів для кожної платформи LLM значно ускладнює процес і обмежує можливості масштабування. MCP створено для вирішення цієї проблеми шляхом встановлення єдиного стандарту.
Цей стандартизований протокол вигідний обом сторонам:
Остаточний результат - це більш відкета, взаємодійна, з низьким тертям екосистема ШІ.
Відмінності MCP від традиційного API
Дизайн API в першу чергу орієнтований на людей, а не на AI. Кожен API має свою структуру та документацію, розробники повинні вручну вказувати параметри, читати документацію. Сам AI Agent не може читати документацію, його потрібно жорстко закодувати для адаптації до кожного API (як-от REST, GraphQL, RPC тощо).
MCP через стандартизований формат виклику функцій API усередині абстрагує ці неструктуровані частини, надаючи Агенту єдиний спосіб виклику. MCP можна вважати адаптаційним шаром API, упакованим для Автономних Агентів.
Нещодавно одна з платформ хмарних обчислень оголосила, що розробники можуть безпосередньо розгортати віддалені сервера MCP на своїй платформі з мінімальними вимогами до обладнання. Це значно спростило процес розгортання та управління серверами MCP, включаючи автентифікацію та передачу даних, що можна назвати "однокнопковим розгортанням".
Хоча MCP сам по собі виглядає не надто привабливо, він не є незначним. Як чисто інфраструктурний компонент, MCP не може бути використаний безпосередньо споживачами, лише коли верхні AI-агенти викликають інструменти MCP і демонструють фактичний ефект, його цінність справді проявляється.
Web3 AI та екосистема MCP
AI в Web3 також стикається з проблемами "відсутності контекстних даних" та "даних-островів", тобто AI не може отримувати доступ до реальних даних на ланцюгу або рідної логіки виконання смарт-контрактів.
У минулому деякі проекти намагалися створити мережу з декількома агентами, але врешті-решт через залежність від централізованих API та індивідуальної інтеграції потрапили в пастку "повторного винаходу колеса". Кожен раз, коли підключали джерело даних, потрібно було переписувати адаптаційний шар, що призводило до різкого зростання витрат на розробку. Щоб вирішити цю проблему, наступному поколінню AI-агентів потрібна більш модульна, лего-подібна архітектура для безшовної інтеграції сторонніх плагінів та інструментів.
Отже, на основі MCP та A2A протоколів виникає нове покоління інфраструктури та застосунків AI Agent, спеціально розроблених для сценаріїв Web3, які дозволяють агентам отримувати доступ до даних з кількох блокчейнів та нативно взаємодіяти з DeFi протоколами.
проектний випадок
Деякі проекти створюють децентралізовану біржу MCP Server, зосереджуючись на рідних криптоінструментах та забезпеченні суверенітету інструментів MCP. Їхні переваги включають:
Інші проекти пропонують систему реєстрації MCP Server, яка зосереджена на криптовалютній сфері та подальшому розширенні до протоколу A2A (Agent-to-Agent).
A2A є відкритим протоколом, призначеним для забезпечення безпечного спілкування, співпраці та координації завдань між різними агентами штучного інтелекту. A2A підтримує корпоративну співпрацю AI, наприклад, дозволяючи агентам штучного інтелекту різних компаній спільно виконувати завдання.
У двох словах:
Поєднання MCP-сервера та блокчейну
MCP Server інтеграція технології блокчейн має багато переваг:
На даний момент більшість інфраструктури MCP Server все ще здійснює відповідність інструментів шляхом аналізу природних мовних запитів користувачів. У майбутньому AI Agent зможе самостійно шукати необхідні інструменти MCP для виконання складних цілей завдань.
Однак, наразі проект MCP все ще перебуває на ранній стадії. Більшість платформ все ще є централізованими ринками плагінів, де команди проектів вручну збирають сторонні серверні інструменти з GitHub і розробляють частину плагінів, по суті, не відрізняючись від ринку плагінів Web2, єдина різниця полягає в зосередженні на сценах Web3.
Майбутні тенденції та вплив на галузь
Все більше людей в криптоіндустрії починають усвідомлювати потенціал MCP у з'єднанні штучного інтелекту з блокчейном. Деякі лідери галузі закликають розробників штучного інтелекту активно створювати високоякісні MCP Server, щоб забезпечити AI Agent на блокчейні більш різноманітним набором інструментів.
З розвитком інфраструктури конкурентна перевага компаній, що дотримуються принципу "попереду розробників", також буде переходити від дизайну API до: хто зможе запропонувати більш багатий, різноманітний та легко комбінований набір інструментів.
У майбутньому кожен додаток може стати клієнтом MCP, а кожен API може бути сервером MCP. Це може створити нові механізми ціноутворення: Агент може динамічно обирати інструменти залежно від швидкості виконання, ефективності витрат, релевантності тощо, формуючи більш ефективну економічну систему послуг Агентів, підкріплену криптографічними технологіями та блокчейном.
Звичайно, MCP сам по собі не націлений безпосередньо на кінцевих користувачів, це базовий рівень протоколу. Справжня цінність та потенціал MCP можуть бути справжньо побачені лише тоді, коли AI Agent інтегрує його і перетворить на практичні додатки.
Зрештою, Агент є носієм і підсилювачем можливостей MCP, тоді як блокчейн і механізми шифрування створюють надійну, ефективну та комбіновану економічну систему для цієї розумної мережі.