MCP y Agente AI: Un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial

Uno, introducción al concepto de MCP

Los chatbots tradicionales a menudo carecen de una configuración de personaje personalizada, lo que lleva a respuestas monótonas y carentes de humanidad. Para resolver este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personalidad", otorgando a la IA un papel, carácter y tono específicos. Sin embargo, incluso con una "personalidad" rica, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de manera proactiva o realizar operaciones complejas.

Para que la IA pueda llevar a cabo tareas de manera activa, nació el proyecto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir una serie de herramientas y funciones para la IA, y registrar estas herramientas en el sistema. Cuando un usuario hace una solicitud, Auto-GPT genera las instrucciones de operación correspondientes según las reglas y herramientas preestablecidas, ejecuta automáticamente las tareas y devuelve los resultados.

A pesar de que Auto-GPT ha logrado en cierta medida la ejecución autónoma de la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada de herramientas y la mala compatibilidad entre plataformas. Para abordar estos desafíos, surge el MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto del Modelo). El MCP tiene como objetivo simplificar la interacción entre la IA y las herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA llamar fácilmente a varios servicios externos.

El protocolo MCP simplifica significativamente el proceso de interacción entre modelos de IA y herramientas externas al definir interfaces estandarizadas y normas de comunicación, lo que permite a los modelos de IA ejecutar tareas complejas de manera más rápida y eficiente.

Dos, la fusión de MCP con el Agente de IA

La relación entre MCP y el Agente de IA es complementaria. El Agente de IA se centra principalmente en la automatización de operaciones de blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. Por otro lado, MCP se enfoca en simplificar la interacción entre el Agente de IA y los sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.

El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre agentes de IA y herramientas externas (incluyendo datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, y mejorando significativamente su capacidad de ejecución autónoma.

Por ejemplo, los agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente sus carteras a través de MCP. Además, MCP abre nuevas direcciones para los agentes de IA, es decir, la colaboración entre múltiples agentes de IA: a través de MCP, los agentes de IA pueden colaborar según las funciones, combinando para completar tareas complejas como análisis de datos en cadena, predicción de mercado y gestión de riesgos, mejorando así la eficiencia y confiabilidad general.

Tres, Proyectos relacionados

1. DeMCP

DeMCP es una red de MCP descentralizada, dedicada a proporcionar servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para agentes de IA, ofrecer una plataforma de implementación que comparte ingresos comerciales con los desarrolladores de MCP, y lograr una integración única con modelos de lenguaje grandes y populares (LLM). Los desarrolladores pueden acceder a los servicios a través de stablecoins.

2. OSCURO

DARK es una red MCP construida sobre Solana en un entorno de ejecución confiable ( TEE ). Su primera aplicación está en fase de desarrollo y proporcionará capacidades de integración de herramientas eficientes para agentes de IA a través del protocolo TEE y MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla.

3. Cookie.fun

Cookie.fun es una plataforma centrada en agentes de IA dentro del ecosistema Web3, diseñada para proporcionar a los usuarios índices y herramientas de análisis completos de agentes de IA. La plataforma ayuda a los usuarios a entender y evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA al mostrar métricas como la influencia mental de los agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena. Recientemente, Cookie.fun lanzó servidores MCP exclusivos, que incluyen servidores MCP dedicados plug-and-play para agentes, diseñados para desarrolladores y personas no técnicas, sin necesidad de ninguna configuración.

4. SkyAI

SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, que tiene como objetivo desarrollar una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, y planea simplificar el proceso de desarrollo a través de la integración de acceso a datos multichain, implementación de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, promoviendo así la aplicación práctica de la IA en un entorno de blockchain.

Cuatro, desarrollo futuro

El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre IA y blockchain, ha demostrado un enorme potencial en la mejora de la eficiencia de la interacción de datos, la reducción de los costos de desarrollo, el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad, especialmente en escenarios como las finanzas descentralizadas, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP todavía se encuentran en la fase de verificación de concepto y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una caída continua en el precio de sus tokens tras el lanzamiento.

Este fenómeno refleja una crisis de confianza en el proyecto MCP por parte del mercado, que se origina principalmente en el largo ciclo de desarrollo del producto y la falta de aplicaciones prácticas. Por lo tanto, cómo acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar una estrecha conexión entre el token y el producto real, así como mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta actualmente el proyecto MCP. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema criptográfico todavía enfrenta desafíos en la integración técnica. Debido a las diferencias en la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes cadenas de bloques y DApps, todavía se necesita invertir una gran cantidad de recursos de desarrollo en un servidor MCP estandarizado.

A pesar de los desafíos mencionados, el protocolo MCP aún muestra un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el continuo avance de la tecnología AI y la madurez gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de AI pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. Además, las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar a los modelos de AI una plataforma de operación transparente y trazable, lo que impulsa el proceso de descentralización y monetización de los activos de AI.

El protocolo MCP, como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, tiene el potencial de convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA, a medida que la tecnología madura y se expanden los escenarios de aplicación. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario abordar desafíos en múltiples áreas, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.