MCP: Новий імпульс для екосистеми Web3 AI Agent

MCP стає ключовим елементом екосистеми Web3 AI Agent. Він запроваджує MCP Server через архітектуру, подібну до плагінів, надаючи нові інструменти та можливості для AI Agent. Як і інші нові концепції в області Web3 AI, MCP( повна назва Model Context Protocol) походить з Web2 AI і тепер переосмислюється в середовищі Web3.

Вступ до MCP

MCP є відкритим протоколом, що має на меті стандартизувати спосіб передачі контекстної інформації між програмами та великими мовними моделями (LLMs). Це дозволяє інструментам, даним і AI Agent безперешкодно співпрацювати.

Важливість MCP

Основні обмеження, з якими стикаються сучасні великі мовні моделі, включають:

• Немає можливості переглядати Інтернет в реальному часі
• Немає можливості безпосередньо отримати доступ до локальних або приватних файлів
• Не може самостійно взаємодіяти з зовнішнім програмним забезпеченням

MCP, виконуючи роль універсального інтерфейсного шару, заповнює ці прогалини в можливостях, дозволяючи AI Agent використовувати різні інструменти.

MCP можна порівняти зі стандартом єдиного інтерфейсу в галузі AI, що полегшує з'єднання AI з різними джерелами даних і функціональними модулями. Уявіть, що кожна LLM є різним пристроєм з різними інтерфейсами. Якщо ви виробник апаратного забезпечення, вам потрібно розробити набір аксесуарів для кожного інтерфейсу, що призводить до високих витрат на обслуговування.

Це саме та проблема, з якою стикаються розробники інструментів ШІ: налаштування плагінів для кожної платформи LLM значно ускладнює процес і обмежує масштабованість. MCP було створено для вирішення цієї проблеми шляхом встановлення єдиного стандарту.

Цей стандартизований протокол вигідний для обох сторін:

• Для AI Agent( клієнта): можна безпечно підключати зовнішні інструменти та джерела даних у реальному часі
• Для розробників інструментів ( сервер ): одне підключення, доступно на кількох платформах

Кінцевий результат — це більш відкепта, взаємодійна, з низьким тертям екосистема ШІ.

MCP та традиційний API відмінності

Дизайн API створений для обслуговування людей, а не з пріоритетом для ШІ. Кожен API має свою структуру та документацію, розробники повинні вручну вказувати параметри, читати документацію інтерфейсу. А сам AI Agent не може читати документацію, його потрібно жорстко закодувати, щоб адаптувати до кожного API.

MCP через стандартизований формат виклику функцій API усередині абстрагує ці неструктуровані частини, надаючи Агенту єдиний спосіб виклику. MCP можна розглядати як адаптаційний шар API для Автономного Агента.

Нещодавно розробники можуть безпосередньо розгортати віддалені MCP-сервери на певній платформі з мінімальними вимогами до обладнання. Це значно спростило процес розгортання та управління MCP-серверами, включаючи автентифікацію та передачу даних, і його можна вважати "одним натисканням кнопки".

Хоча MCP здається простим, він зовсім не є незначним. Як чисто інфраструктурний компонент, MCP не може бути використаний безпосередньо споживачами; його цінність справді проявляється лише тоді, коли верхні AI-агенти викликають інструменти MCP і демонструють реальні результати.

Web3 AI x MCP екосистема

В AI у Web3 також є проблеми з "бракованими контекстними даними" та "острівцями даних", тобто AI не може отримати доступ до реальних даних на ланцюзі або виконувати логіку смарт-контрактів нативно.

В минулому деякі проекти намагалися побудувати мережі співпраці багатьох агентів, але врешті-решт, через залежність від централізованих API та індивідуальних інтеграцій, вони потрапили в пастку "повторного створення колеса". Для кожного підключення джерела даних доводилося переписувати адаптаційний шар, що призводило до різкого зростання витрат на розробку. Щоб подолати це обмеження, агенти наступного покоління потребують більш модульної, конструктора-стилю архітектури для безшовної інтеграції сторонніх плагінів та інструментів.

Отже, на основі протоколів MCP та A2A з'являється нове покоління інфраструктури та додатків AI Agent, спеціально розроблених для сценаріїв Web3, які дозволяють Agent отримувати доступ до багатоланцюгових даних та взаємодіяти з DeFi протоколами.

проектний випадок

Деякий проект є децентралізованим ринком MCP Server, який зосереджується на нативних криптоінструментах та забезпеченні суверенітету MCP інструментів. Його переваги включають:

• Використовуйте TEE( надійне середовище виконання) для забезпечення незмінності інструментів MCP.
• Використовуйте механізм заохочення токенами, щоб заохотити розробників вносити внесок у сервери MCP
• Надання агрегатора MCP та функції мікроплатежів, зменшуючи бар'єри для використання

Ще один проект також пропонує систему реєстрації MCP Server, зосереджуючись на криптовалютній сфері, та подальше розширення до A2A(Agent-to-Agent) протоколу.

A2A є відкритим протоколом, що має на меті забезпечити безпечну комунікацію, співпрацю та координацію завдань між різними AI-агентами ( Agent ). A2A підтримує корпоративну AI-співпрацю, наприклад, дозволяючи AI-агентам різних компаній спільно виконувати завдання.

Якщо MCP зосереджується на взаємодії між клієнтом Agent( та сервером інструменту ), то A2A більше схожий на проміжний рівень співпраці між агентами, що дозволяє кільком агентам співпрацювати без необхідності ділитися внутрішнім станом, щоб спільно виконувати завдання. Вони співпрацюють через контекст, інструкції, оновлення стану та передачу даних.

Коротко кажучи:

• MCP: надає агенту можливість доступу до інструментів
• A2A: забезпечення взаємодії між агентами

Поєднання MCP-сервера та блокчейну

MCP Server інтеграція технології блокчейн має багато переваг:

1. Отримання довгих хвостових даних через механізм стимулювання на основі криптографії, що заохочує спільноту до внесення рідкісних наборів даних.
2. Захист від атаки "отруєння інструментів", тобто зловмисні інструменти маскуються під легітимні плагіни, щоб ввести в оману Agent
3. Введення механізму стейкінгу/покарання, поєднаного з онлайновою системою репутації для побудови системи довіри MCP серверів
4. Підвищення системної стійкості та реальності, уникнення єдиної точки відмови централізованої системи
5. Сприяння відкритим інноваціям, дозволяючи малим розробникам публікувати, наприклад, джерела даних ESG, збагачуючи екосистемну різноманітність

Наразі більшість інфраструктури MCP Server все ще здійснює відповідність інструментів шляхом аналізу природних мовних підказок користувачів. У майбутньому AI Agent зможе самостійно шукати необхідні інструменти MCP для виконання складних цілей завдань.

Проте, наразі проект MCP все ще на ранній стадії. Більшість платформ залишаються централізованими ринками плагінів, де команда проекту вручну збирає сторонні серверні інструменти з GitHub і розробляє частину плагінів, по суті не маючи суттєвої різниці з ринком плагінів Web2, єдина відмінність - це фокус на сценах Web3.

Майбутні тенденції та вплив на галузь

Все більше людей з криптоіндустрії починають усвідомлювати потенціал MCP у зв'язку між AI та блокчейном. Зі зрілістю інфраструктури конкурентні переваги компаній "розробник попереду" також перейдуть від дизайну API до: хто зможе запропонувати більш багатий, різноманітний та легкокомбінований набір інструментів.

У майбутньому кожен додаток може стати клієнтом MCP, а кожен API може бути сервером MCP. Це може призвести до виникнення нових цінових механізмів: Агент може динамічно обирати інструменти на основі швидкості виконання, ефективності витрат, релевантності тощо, формуючи більш ефективну економічну систему послуг Агентів, наділену силою Crypto та блокчейну.

Звичайно, MCP сам по собі не орієнтований на кінцевих користувачів, це базовий рівень протоколу. Іншими словами, справжня цінність і потенціал MCP можуть бути справжньо виявлені лише тоді, коли AI Agent інтегрує його та перетворить на практичні застосунки.

Врешті-решт, Agent є носієм та підсилювачем можливостей MCP, а блокчейн та механізми шифрування створюють для цієї інтелектуальної мережі надійну, ефективну та комбіновану економічну систему.