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MCPとAIエージェント: ブロックチェーンインテリジェントインタラクションの新しいパラダイム
MCPとAIエージェント: 人工知能アプリケーションの新しいフレームワーク
1. MCPの概念の紹介
従来のチャットボットはしばしばパーソナライズ設定が欠けており、応答が単調で人間味に欠ける。これを解決するために、開発者は「キャラクター」概念を導入し、AIに特定の役割やトーンを与えた。しかし、それでもAIは依然として受動的な応答者であり、複雑なタスクを能動的に実行することはできない。
この制限を突破するために、オープンソースプロジェクトのAuto-GPTが誕生しました。これは、開発者がAIのためにツールや関数を定義し、それをシステムに登録できるようにします。ユーザーがリクエストを提出すると、Auto-GPTは事前に設定したルールとツールに基づいて操作指示を生成し、タスクを自動的に実行して結果を返します。これにより、AIは受動的な対話者から能動的なタスク実行者に変わります。
Auto-GPTはAIのある程度の自律的な実行を実現しましたが、ツールの呼び出し形式が統一されていないことや、クロスプラットフォームの互換性が悪いといった問題に直面しています。これに対処するために、モデルコンテキストプロトコル（MCP）が誕生しました。MCPはAIと外部ツールとのインタラクション方法を簡素化することを目的としており、統一された通信標準を提供することで、AIがさまざまな外部サービスを容易に呼び出せるようにします。このプロトコルは開発プロセスを大幅に簡素化し、AIモデルが外部ツールとより迅速かつ効率的にインタラクションできるようにします。
! MCP+AIエージェント:人工知能アプリケーションのための新しいフレームワーク
二、MCPとAIエージェントの協調
MCPとAIエージェントは相互補完の関係です。AIエージェントは主にブロックチェーンの自動化操作、スマートコントラクトの実行、暗号資産管理に焦点を当てており、プライバシー保護と分散型アプリケーションの統合を強調しています。一方、MCPはAIエージェントと外部システムのインタラクションを簡素化することに重点を置き、標準化されたプロトコルとコンテキスト管理を提供し、クロスプラットフォームの相互運用性と柔軟性を強化します。
MCPのコアバリューは、AIエージェントと外部ツール（ブロックチェーンデータ、スマートコントラクト、オフチェーンサービスなど）との相互作用に統一された通信基準を提供することにあります。この標準化は、従来の開発におけるインターフェースの断片化の問題を解決し、AIエージェントが複数のチェーンデータやツールにシームレスに接続できるようにし、その自律実行能力を大幅に強化します。例えば、DeFi系のAIエージェントは、MCPを通じて市場データをリアルタイムで取得し、自動的にポートフォリオを最適化できます。
さらに、MCPはAIエージェントに新しい方向性を提供し、複数のAIエージェントの協力を可能にします。MCPを通じて、AIエージェントは機能ごとに分業して協力し、オンチェーンデータ分析、市場予測、リスク管理などの複雑なタスクを組み合わせて実行し、全体の効率と信頼性を向上させます。オンチェーン取引の自動化において、MCPはさまざまな取引とリスク管理エージェントを連携させ、取引におけるスリッページ、取引摩耗、MEVなどの問題を解決し、より安全で効率的なオンチェーン資産管理を実現します。
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三、関連プロジェクトの概要
DeMCP：分散型MCPネットワークで、AIエージェントに自社開発のオープンソースMCPサービスを提供し、開発者に商業利益を共有するデプロイメントプラットフォームを提供し、主流の大型言語モデルにワンストップで接続できるようにします。
DARK：Solanaに基づいて構築されたMCPネットワークで、信頼できる実行環境（TEE）で動作します。最初のアプリケーションは、TEEとMCPプロトコルを通じてAIエージェントに効率的なツール統合機能を提供することを目的としています。
Cookie.fun：Web3エコシステムにおけるAIエージェントに特化したプラットフォームで、包括的なAIエージェントインデックスと分析ツールを提供しています。最近の更新では、開発者と非技術者向けに設計されたプラグアンドプレイのAIエージェント専用MCPサーバーを含む専用MCPサーバーが導入されました。
SkyAI：BNB Chainに基づいて構築されたWeb3データインフラプロジェクトで、MCPを拡張することによりブロックチェーンネイティブのAIインフラを構築することを目的としています。このプラットフォームはWeb3ベースのAIアプリケーションに対して、スケーラブルで相互運用可能なデータプロトコルを提供し、マルチチェーンデータアクセスとAIエージェントの展開をサポートします。
第四に、今後の展望と課題
MCPプロトコルは、データインタラクションの効率を向上させ、開発コストを削減し、安全性とプライバシー保護を強化するなどの面で巨大な潜在能力を示しています。特に、分散型金融などのシナリオにおいて広範な応用の可能性があります。しかし、現在のところ、MCPに基づくプロジェクトの大多数は概念実証段階にあり、成熟した製品がまだ発売されていないため、市場はこれらのプロジェクトに対して信頼危機を抱えています。
主な課題は次のとおりです：
課題に直面しているにもかかわらず、MCPプロトコル自体は依然として巨大な市場発展の潜在能力を示しています。AI技術が進歩し続け、MCPプロトコルが徐々に成熟する中、将来的にはDeFiやDAOなどの分野でより広範な応用が期待されます。例えば、AIエージェントはMCPプロトコルを介してリアルタイムでオンチェーンデータを取得し、自動取引を実行することで、市場分析の効率と正確性を向上させることができます。
MCPプロトコルの非中央集権的特性は、AIモデルに透明で追跡可能な運用プラットフォームを提供し、AI資産の非中央集権化と資産化のプロセスを推進することが期待されています。AIとブロックチェーンの融合における重要な補助力として、MCPプロトコルは次世代AIエージェントを推進する重要なエンジンになる可能性があります。しかし、このビジョンを実現するためには、技術統合、安全性、ユーザーエクスペリエンスなど、さまざまな課題を解決する必要があります。
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