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

Uno, el concepto de MCP

En el campo de la inteligencia artificial, los chatbots tradicionales a menudo carecen de personalización y calidez humana. Para abordar este problema, los desarrolladores introdujeron el concepto de "personalidad", otorgando a la IA roles y características específicas. Sin embargo, incluso con una rica "personalidad", la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas complejas de manera proactiva.

Para que la IA se convierta en un ejecutor activo de tareas, el proyecto de código abierto Auto-GPT ha surgido. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA, de modo que la IA pueda ejecutar tareas automáticamente según reglas preestablecidas. Sin embargo, Auto-GPT aún enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada a herramientas y una mala compatibilidad entre plataformas.

Para abordar estos desafíos, se ha creado el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). El MCP tiene como objetivo simplificar la interacción entre la IA y herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA invocar fácilmente diversos servicios externos. Esto reduce significativamente la dificultad de desarrollo y el costo de tiempo, lo que permite que los modelos de IA interactúen de manera más rápida y eficiente con herramientas externas.

Dos, la combinación de MCP y el Agente de IA

MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra en operaciones de blockchain, ejecución de contratos inteligentes y gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. Por otro lado, MCP se centra en simplificar la interacción entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contextos, mejorando la interoperabilidad entre plataformas.

MCP proporciona un estándar unificado para la interacción entre el Agente de IA y herramientas externas (como datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esto resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que el Agente de IA se conecte sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, mejorando significativamente la capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los Agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real a través de MCP y optimizar automáticamente sus carteras.

Además, MCP también ha abierto nuevas direcciones para los Agentes de IA: la colaboración entre múltiples Agentes de IA. A través de MCP, los Agentes de IA pueden dividirse por funciones y colaborar para completar tareas complejas como el análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado y la gestión del riesgo, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad en general. En cuanto a la automatización de transacciones en la cadena, MCP puede conectar varios Agentes de transacciones y de gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de las transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.

Tres, proyectos relacionados

1. DeMCP

DeMCP es una red MCP descentralizada que ofrece servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para agentes de IA, proporciona una plataforma de implementación con participación en los ingresos comerciales para desarrolladores, y permite el acceso integral a modelos de lenguaje de gran tamaño. Los desarrolladores pueden obtener servicios mediante monedas estables.

2. OSCURO

DARK es una red MCP construida sobre un entorno de ejecución confiable (TEE) basado en Solana. Su primera aplicación está en desarrollo, y tiene como objetivo proporcionar a los Agentes de IA una capacidad de integración de herramientas eficiente a través de TEE y protocolos MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos.

3. Cookie.fun

Cookie.fun es una plataforma centrada en los agentes de IA dentro del ecosistema Web3, que ofrece índices y herramientas de análisis de agentes de IA. La plataforma muestra métricas como la influencia mental de los agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena, ayudando a los usuarios a evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA.

4. SkyAI

SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, que tiene como objetivo construir 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, simplificando el proceso de desarrollo y promoviendo la aplicación práctica de la IA en un entorno de blockchain.

Cuatro, desarrollo futuro

El protocolo MCP ha demostrado un gran potencial para mejorar la eficiencia en la interacción de datos, reducir los costos de desarrollo, y aumentar 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 prueba de concepto, y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una caída en el precio de sus tokens. Esto refleja una crisis de confianza del mercado en los proyectos MCP, que se debe principalmente a los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.

En el futuro, se espera que el protocolo MCP tenga una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Los agentes de IA pueden obtener datos en la cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar operaciones automáticas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. La característica de descentralización del protocolo MCP promete proporcionar a los modelos de IA una plataforma de funcionamiento transparente y trazable, promoviendo la descentralización y la capitalización de los activos de IA.

Sin embargo, aún se deben abordar múltiples desafíos en áreas como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario para lograr esta visión. A medida que la tecnología madura y se expanden los escenarios de aplicación, se espera que el protocolo MCP se convierta en un motor importante para impulsar la próxima generación de agentes de IA, pero aún se deben superar numerosos obstáculos para alcanzar todo su potencial.