MCP et Agent AI : Un nouveau cadre pour les applications d'intelligence artificielle

I. Analyse du concept MCP

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les chatbots traditionnels manquent souvent de personnalité et de proactivité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnalité", attribuant à l'IA des rôles et des caractères spécifiques. Cependant, même avec une "personnalité" riche, l'IA reste simplement un répondant passif, incapable d'exécuter des tâches complexes de manière proactive.

Pour surmonter cette limitation, le projet open source Auto-GPT est né. Il permet aux développeurs de définir des outils et des fonctions pour l'IA, afin que l'IA puisse exécuter automatiquement des tâches selon des règles prédéfinies. Bien qu'Auto-GPT ait réalisé un certain degré d'exécution autonome, il fait toujours face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel des outils et la mauvaise compatibilité inter-plateformes.

Le MCP (Model Context Protocol, protocole de contexte du modèle) est né pour résoudre la complexité de l'intégration de l'IA avec des outils externes. Le MCP simplifie le processus d'interaction entre l'IA et les services externes en fournissant une norme de communication unifiée. Cette interface standardisée réduit considérablement la difficulté de développement et le coût en temps, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus efficacement avec des outils externes.

Deuxième, la synergie entre MCP et l'Agent IA

MCP et AI Agent forment une relation complémentaire. AI Agent se concentre principalement sur les opérations blockchain, l'exécution de contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, en mettant l'accent sur la protection de la vie privée et l'intégration des applications décentralisées. MCP, quant à lui, met l'accent sur la simplification de l'interaction entre AI Agent et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion contextuelle, renforçant l'interopérabilité et la flexibilité entre les plateformes.

La valeur fondamentale de MCP réside dans la fourniture d'une norme unifiée pour l'interaction entre les agents IA et les outils externes (tels que les données blockchain, les contrats intelligents, les services hors chaîne, etc.). Cette standardisation résout le problème de la fragmentation des interfaces dans le développement traditionnel, permettant aux agents IA de se connecter sans couture aux données et outils multi-chaînes, augmentant ainsi considérablement leur capacité d'exécution autonome. Par exemple, les agents IA de type DeFi peuvent obtenir des données de marché en temps réel via MCP et optimiser automatiquement leur portefeuille.

De plus, MCP ouvre une nouvelle direction pour l'Agent IA : la collaboration multi-Agent. Grâce à MCP, différents Agents IA aux fonctions variées peuvent travailler ensemble pour accomplir des tâches complexes telles que l'analyse des données sur la chaîne, les prévisions de marché et la gestion des risques, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales. En ce qui concerne l'automatisation des transactions sur la chaîne, MCP peut connecter divers Agents de trading et de gestion des risques, résolvant des problèmes tels que le slippage, l'usure des transactions et le MEV, pour réaliser une gestion des actifs sur la chaîne plus sûre et plus efficace.

Trois, aperçu des projets connexes

1. DeMCP

DeMCP est un réseau MCP décentralisé, dédié à fournir des services MCP open source développés en interne pour les agents IA. Il offre aux développeurs MCP une plateforme de déploiement avec partage des bénéfices commerciaux, permettant un accès unique aux modèles de langage de grande taille populaires. Les développeurs peuvent accéder aux services via des stablecoins.

2. SOMBRE

DARK est un réseau MCP basé sur un environnement d'exécution de confiance (TEE) construit sur Solana. Sa première application est en cours de développement, visant à fournir une capacité d'intégration d'outils efficace pour les agents IA via le protocole TEE et MCP. Cela permettra aux développeurs d'accéder rapidement à divers outils et services externes grâce à une configuration simple.

3. Cookie.fun

Cookie.fun est une plateforme dédiée aux agents AI dans l'écosystème Web3, offrant aux utilisateurs un indice complet des agents AI et des outils d'analyse. La plateforme affiche des indicateurs tels que l'impact mental des agents AI, leur capacité à suivre intelligemment, l'interaction des utilisateurs et les données on-chain, aidant les utilisateurs à évaluer les performances des différents agents AI. Récemment, la mise à jour Cookie.API1.0 a lancé un serveur MCP exclusif, fournissant aux développeurs et aux non-techniciens un service MCP dédié aux agents intelligents, prêt à l'emploi.

4. SkyAI

SkyAI est un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la chaîne BNB, visant à établir une infrastructure AI native à la blockchain en étendant le MCP. La plateforme fournit un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications AI basées sur Web3, simplifiant le processus de développement grâce à l'intégration de l'accès aux données multi-chaînes, au déploiement d'agents AI et aux utilitaires au niveau du protocole. Actuellement, SkyAI prend en charge des ensembles de données agrégées provenant de la chaîne BNB et de Solana, avec plus de 10 milliards de lignes de données, et à l'avenir, elle prendra également en charge les services de données MCP de la chaîne principale Ethereum et de la chaîne Base.

Quatrième, perspectives de développement futur

Le protocole MCP, en tant que nouvelle narration de la fusion de l'IA et de la blockchain, montre un potentiel énorme dans l'amélioration de l'efficacité des échanges de données, la réduction des coûts de développement, le renforcement de la sécurité et la protection de la vie privée, surtout dans des scénarios tels que la finance décentralisée. Cependant, la plupart des projets basés sur MCP sont encore au stade de validation conceptuelle et n'ont pas encore lancé de produits matures, ce qui a entraîné une baisse continue de leur prix de jeton après leur mise en ligne. Cela reflète une crise de confiance du marché envers les projets MCP, principalement en raison des longues périodes de développement de produits et du manque d'applications concrètes.

À l'avenir, le développement du protocole MCP sera confronté à plusieurs défis clés :

1. Accélérer le développement des produits pour assurer un lien étroit entre le jeton et le produit réel.
2. Améliorer l'expérience utilisateur, renforcer l'attractivité du produit.
3. Surmonter les obstacles à l'intégration technologique pour réaliser des services MCP standardisés entre différentes blockchains et DApps.

Malgré les défis, le protocole MCP montre un énorme potentiel de marché. Avec les progrès de la technologie AI et la maturation du protocole MCP, il est prévu qu'il trouve des applications plus larges dans des domaines tels que DeFi et DAO à l'avenir. Par exemple, les agents AI peuvent obtenir des données en temps réel sur la chaîne via le protocole MCP, exécuter des transactions automatisées et améliorer l'efficacité et la précision de l'analyse du marché. De plus, la caractéristique décentralisée du protocole MCP devrait fournir une plateforme d'exécution transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi la décentralisation et la capitalisation des actifs AI.

En tant que force d'assistance importante dans la fusion de l'IA et de la blockchain, le protocole MCP devrait devenir le moteur clé pour promouvoir la prochaine génération d'agents IA. Cependant, pour réaliser cette vision, il reste nécessaire de résoudre de nombreux défis liés à l'intégration technologique, à la sécurité et à l'expérience utilisateur. Au fur et à mesure que ces problèmes sont progressivement résolus, le protocole MCP jouera un rôle de plus en plus important dans le développement futur des applications d'intelligence artificielle.