MCP et Agent IA : Un nouveau paradigme d'application de l'intelligence artificielle

I. Analyse du concept de MCP

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les chatbots traditionnels semblent souvent monotones et ennuyeux en raison d'un manque de paramètres de personnalisation. Pour remédier à ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnalité", conférant à l'IA des rôles et des tonalités spécifiques. Cependant, même ainsi, l'IA reste simplement une répondante passive, 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 des tâches de manière autonome selon des règles prédéfinies. Bien qu'Auto-GPT ait réalisé d'une certaine manière l'autonomie de l'IA, il fait toujours face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la faible compatibilité interplateforme.

Pour faire face à ces défis, le protocole de contexte de modèle (MCP) a vu le jour. Le MCP vise à simplifier l'interaction entre l'IA et les outils externes en fournissant des normes de communication unifiées, permettant à l'IA d'appeler facilement divers services externes. Ce protocole 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 partie, l'effet de synergie entre MCP et l'Agent AI

La relation entre MCP et l'Agent AI est complémentaire. L'Agent AI se concentre principalement sur l'automatisation des opérations blockchain, l'exécution des contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, tandis que MCP se concentre sur la simplification des interactions entre l'Agent AI et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion du contexte, renforçant ainsi l'interopérabilité et la flexibilité multiplateformes.

La valeur fondamentale de MCP réside dans la fourniture d'une norme de communication 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 normalisation 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 considérablement leur capacité d'exécution autonome.

Par exemple, les agents AI de type DeFi peuvent obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement les portefeuilles grâce à MCP. De plus, MCP ouvre une nouvelle voie pour les agents AI, à savoir la collaboration entre plusieurs agents AI : grâce à MCP, les agents AI peuvent collaborer selon une division des fonctions pour accomplir ensemble des tâches complexes telles que l'analyse des données en chaîne, la prévision du marché et la gestion des risques, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales.

Trois, projets liés à MC

1. Réseau MCP décentralisé : S'engage à fournir un service MCP open source développé en interne pour les agents AI, à offrir une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux pour les développeurs, et à réaliser un accès unique aux modèles de langage de grande taille.

2. Réseau MCP basé sur un environnement d'exécution de confiance : construit sur Solana, visant à fournir aux agents IA une capacité d'intégration d'outils efficace grâce à TEE et au protocole MCP, permettant aux développeurs de se connecter rapidement à divers outils et services externes par une configuration simple.

3. Plateforme d'agent AI écosystème Web3 : se concentre sur la fourniture d'outils d'analyse et d'indice AI Agent complets, aidant les utilisateurs à comprendre et évaluer les performances des différents agents AI. La plateforme a lancé un serveur MCP exclusif, comprenant des serveurs MCP dédiés aux agents à brancher et utiliser, spécialement conçus pour les développeurs et les non-techniciens.

4. Projets d'infrastructure de données Web3 : Construits sur des blockchains spécifiques, visant à construire une infrastructure d'IA native à la blockchain en étendant le MCP. Cette plateforme fournit des protocoles de données évolutifs et interopérables pour les applications d'IA basées sur Web3, prenant en charge l'accès aux données multi-chaînes, le déploiement d'agents d'IA et des utilitaires au niveau des protocoles.

Quatre, Perspectives d'avenir

Le protocole MCP, en tant que nouvelle norme d'intégration 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, ainsi que le renforcement de la sécurité et de la protection de la vie privée. Cependant, la plupart des projets basés sur MCP sont encore au stade de la validation des concepts et n'ont pas encore lancé de produits matures.

À l'avenir, le protocole MCP devrait connaître une application plus large dans des domaines tels que la DeFi et les DAO. Les agents AI peuvent accéder aux 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 offrir une plateforme d'exécution transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant la décentralisation et l'assetisation des actifs AI.

Cependant, pour réaliser cette vision, il reste nécessaire de relever de nombreux défis liés à l'intégration technologique, à la sécurité, à l'expérience utilisateur, etc. Avec la maturation continue de la technologie et l'expansion des cas d'utilisation, le protocole MCP devrait devenir un moteur important pour le développement de la prochaine génération d'agents AI, ouvrant de nouvelles possibilités pour les applications d'intelligence artificielle.