MCP y AI Agent: Un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, introducción al concepto de MCP
Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial a menudo carecen de una configuración de personaje personalizada, lo que resulta en respuestas monótonas y sin calidez humana. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos. Sin embargo, incluso con una "personalidad" rica, la IA sigue siendo un mero respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de manera proactiva o realizar operaciones complejas.
El proyecto Auto-GPT ha surgido, permitiendo a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando los usuarios hacen una solicitud, Auto-GPT genera instrucciones de operación basadas en reglas predefinidas y herramientas, ejecutando automáticamente tareas y devolviendo resultados. Esto convierte a la IA de ser un participante pasivo en la conversación a un ejecutor activo de tareas.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado la ejecución autónoma de la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamadas a herramientas y la baja compatibilidad entre plataformas. El MCP (Model Context Protocol, protocolo de contexto de modelo) ha surgido para abordar los principales desafíos en el proceso de desarrollo de IA, especialmente la complejidad al integrar herramientas externas. El objetivo principal del MCP es simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA invocar fácilmente diversos servicios externos.
Tradicionalmente, hacer que los modelos a gran escala realicen tareas complejas requiere una gran cantidad de código y especificaciones de herramientas, lo que aumenta significativamente la dificultad de desarrollo y el costo en tiempo. El protocolo MCP simplifica este proceso al definir interfaces estandarizadas y normas de comunicación, permitiendo que los modelos de IA interactúen con herramientas externas de manera más rápida y efectiva.
Dos, la fusión de MCP con AI Agent
MCP y AI Agent tienen una relación complementaria. AI Agent se centra principalmente en la automatización de operaciones blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. MCP, por su parte, se enfoca en simplificar la interacción entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.
Los agentes de IA tradicionales tienen cierta capacidad de ejecución, como ejecutar transacciones a través de contratos inteligentes, gestionar billeteras, etc., pero estas funciones suelen ser predefinidas, careciendo de flexibilidad y adaptabilidad. El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre agentes de IA y herramientas externas (incluyendo datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los agentes de IA se integren sin problemas con datos y herramientas de múltiples cadenas, mejorando significativamente su capacidad de ejecución autónoma.
Por ejemplo, los Agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente la cartera a través de MCP. Además, MCP abre una nueva dirección para los Agentes de IA, es decir, la colaboración entre varios Agentes de IA: a través de MCP, los Agentes de IA pueden colaborar dividiendo funciones, combinando el análisis de datos en cadena, la predicción del mercado, la gestión de riesgos y otras tareas complejas, mejorando la eficiencia y la fiabilidad en general. En términos de automatización de transacciones en cadena, MCP conecta diversos Agentes de transacción y de gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento en las transacciones, el desgaste de las transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Tres, proyectos relacionados
1. DeMCP
DeMCP es una red MCP descentralizada, dedicada a proporcionar servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para Agentes de IA, ofrecer una plataforma de implementación con compartición de ingresos comerciales para desarrolladores de MCP, y lograr un acceso integral a modelos de lenguaje grandes y populares (LLM). Los desarrolladores pueden acceder a los servicios a través de monedas estables.
2. OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre Solana en un entorno de ejecución confiable ( TEE ). Su primera aplicación está en fase de desarrollo y proporcionará a los agentes de IA una capacidad de integración de herramientas eficiente a través del protocolo TEE y MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla. Actualmente, los usuarios pueden unirse a la fase de experiencia temprana a través de un sistema de lista de espera por correo electrónico, participando en pruebas y proporcionando retroalimentación.
3. Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma enfocada en el ecosistema Web3 que ofrece Agentes de IA, con el objetivo de proporcionar a los usuarios un índice completo de Agentes de IA y herramientas de análisis. La plataforma ayuda a los usuarios a comprender y evaluar el rendimiento de diferentes Agentes de IA al mostrar indicadores como el impacto mental de los Agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena. El 24 de abril, la actualización de Cookie.API1.0 lanzó un servidor MCP exclusivo, que incluye un servidor MCP dedicado para agentes plug and play, diseñado específicamente para desarrolladores y personas no técnicas, sin necesidad de ninguna configuración.
4. SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre la cadena BNB, que tiene como objetivo construir una infraestructura de IA nativa de blockchain a través de la expansión de MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, con planes de simplificar el proceso de desarrollo mediante la integración de acceso a datos multicadena, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, impulsando la aplicación práctica de la IA en entornos de blockchain. Actualmente, SkyAI admite conjuntos de datos agregados de la cadena BNB y Solana, con un volumen de datos que supera las 10 mil millones de filas, y en el futuro también se lanzará un servidor de datos MCP que soporte la red principal de Ethereum y la cadena Base.
Cuatro, desarrollo futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre IA y blockchain, muestra un gran potencial en la mejora de la eficiencia de la interacción de datos, la reducción de costos de desarrollo, el aumento de 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 aún se encuentran en la fase de validación de conceptos y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una continua caída del precio de sus tokens después de su lanzamiento. Esto refleja una crisis de confianza en el mercado hacia los proyectos MCP, que se debe principalmente a los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.
Por lo tanto, cómo acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar una estrecha conexión entre el token y el producto real, y mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta el proyecto MCP en la actualidad. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema criptográfico todavía enfrenta desafíos de integración técnica. Debido a las diferencias en la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes cadenas de bloques y DApps, el servidor MCP estandarizado y unificado aún requiere una gran inversión de recursos de desarrollo.
A pesar de los desafíos, el protocolo MCP en sí mismo sigue mostrando un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el continuo avance de la tecnología AI y la maduración gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logre una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de AI pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. Además, las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y trazable para los modelos de AI, impulsando el proceso de descentralización y capitalización de los activos de AI.
El protocolo MCP, como una fuerza auxiliar importante en la fusión de AI y blockchain, espera convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes AI a medida que la tecnología madure y se amplíen los escenarios de aplicación. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben abordar desafíos en múltiples áreas, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.
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BearMarketHustler
· hace21h
¿Puede la IA activa rebelarse?
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CryptoNomics
· 07-30 07:09
*sigh* otra vez un modelo sobre simplificado que ignora las dependencias estocásticas... correlación ≠ causación, aficionados
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GweiWatcher
· 07-30 07:08
Aunque el personaje sea rico, sigue siendo una herramienta.
Fusión de MCP con Agente AI: Impulsando una nueva era de aplicaciones inteligentes en Web3
MCP y AI Agent: Un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, introducción al concepto de MCP
Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial a menudo carecen de una configuración de personaje personalizada, lo que resulta en respuestas monótonas y sin calidez humana. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos. Sin embargo, incluso con una "personalidad" rica, la IA sigue siendo un mero respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de manera proactiva o realizar operaciones complejas.
El proyecto Auto-GPT ha surgido, permitiendo a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando los usuarios hacen una solicitud, Auto-GPT genera instrucciones de operación basadas en reglas predefinidas y herramientas, ejecutando automáticamente tareas y devolviendo resultados. Esto convierte a la IA de ser un participante pasivo en la conversación a un ejecutor activo de tareas.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado la ejecución autónoma de la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamadas a herramientas y la baja compatibilidad entre plataformas. El MCP (Model Context Protocol, protocolo de contexto de modelo) ha surgido para abordar los principales desafíos en el proceso de desarrollo de IA, especialmente la complejidad al integrar herramientas externas. El objetivo principal del MCP es simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA invocar fácilmente diversos servicios externos.
Tradicionalmente, hacer que los modelos a gran escala realicen tareas complejas requiere una gran cantidad de código y especificaciones de herramientas, lo que aumenta significativamente la dificultad de desarrollo y el costo en tiempo. El protocolo MCP simplifica este proceso al definir interfaces estandarizadas y normas de comunicación, permitiendo que los modelos de IA interactúen con herramientas externas de manera más rápida y efectiva.
Dos, la fusión de MCP con AI Agent
MCP y AI Agent tienen una relación complementaria. AI Agent se centra principalmente en la automatización de operaciones blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. MCP, por su parte, se enfoca en simplificar la interacción entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.
Los agentes de IA tradicionales tienen cierta capacidad de ejecución, como ejecutar transacciones a través de contratos inteligentes, gestionar billeteras, etc., pero estas funciones suelen ser predefinidas, careciendo de flexibilidad y adaptabilidad. El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre agentes de IA y herramientas externas (incluyendo datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los agentes de IA se integren sin problemas con datos y herramientas de múltiples cadenas, mejorando significativamente su capacidad de ejecución autónoma.
Por ejemplo, los Agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente la cartera a través de MCP. Además, MCP abre una nueva dirección para los Agentes de IA, es decir, la colaboración entre varios Agentes de IA: a través de MCP, los Agentes de IA pueden colaborar dividiendo funciones, combinando el análisis de datos en cadena, la predicción del mercado, la gestión de riesgos y otras tareas complejas, mejorando la eficiencia y la fiabilidad en general. En términos de automatización de transacciones en cadena, MCP conecta diversos Agentes de transacción y de gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento en las transacciones, el desgaste de las transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Tres, proyectos relacionados
1. DeMCP
DeMCP es una red MCP descentralizada, dedicada a proporcionar servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para Agentes de IA, ofrecer una plataforma de implementación con compartición de ingresos comerciales para desarrolladores de MCP, y lograr un acceso integral a modelos de lenguaje grandes y populares (LLM). Los desarrolladores pueden acceder a los servicios a través de monedas estables.
2. OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre Solana en un entorno de ejecución confiable ( TEE ). Su primera aplicación está en fase de desarrollo y proporcionará a los agentes de IA una capacidad de integración de herramientas eficiente a través del protocolo TEE y MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla. Actualmente, los usuarios pueden unirse a la fase de experiencia temprana a través de un sistema de lista de espera por correo electrónico, participando en pruebas y proporcionando retroalimentación.
3. Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma enfocada en el ecosistema Web3 que ofrece Agentes de IA, con el objetivo de proporcionar a los usuarios un índice completo de Agentes de IA y herramientas de análisis. La plataforma ayuda a los usuarios a comprender y evaluar el rendimiento de diferentes Agentes de IA al mostrar indicadores como el impacto mental de los Agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena. El 24 de abril, la actualización de Cookie.API1.0 lanzó un servidor MCP exclusivo, que incluye un servidor MCP dedicado para agentes plug and play, diseñado específicamente para desarrolladores y personas no técnicas, sin necesidad de ninguna configuración.
4. SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre la cadena BNB, que tiene como objetivo construir una infraestructura de IA nativa de blockchain a través de la expansión de MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, con planes de simplificar el proceso de desarrollo mediante la integración de acceso a datos multicadena, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, impulsando la aplicación práctica de la IA en entornos de blockchain. Actualmente, SkyAI admite conjuntos de datos agregados de la cadena BNB y Solana, con un volumen de datos que supera las 10 mil millones de filas, y en el futuro también se lanzará un servidor de datos MCP que soporte la red principal de Ethereum y la cadena Base.
Cuatro, desarrollo futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre IA y blockchain, muestra un gran potencial en la mejora de la eficiencia de la interacción de datos, la reducción de costos de desarrollo, el aumento de 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 aún se encuentran en la fase de validación de conceptos y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una continua caída del precio de sus tokens después de su lanzamiento. Esto refleja una crisis de confianza en el mercado hacia los proyectos MCP, que se debe principalmente a los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.
Por lo tanto, cómo acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar una estrecha conexión entre el token y el producto real, y mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta el proyecto MCP en la actualidad. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema criptográfico todavía enfrenta desafíos de integración técnica. Debido a las diferencias en la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes cadenas de bloques y DApps, el servidor MCP estandarizado y unificado aún requiere una gran inversión de recursos de desarrollo.
A pesar de los desafíos, el protocolo MCP en sí mismo sigue mostrando un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el continuo avance de la tecnología AI y la maduración gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logre una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de AI pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. Además, las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y trazable para los modelos de AI, impulsando el proceso de descentralización y capitalización de los activos de AI.
El protocolo MCP, como una fuerza auxiliar importante en la fusión de AI y blockchain, espera convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes AI a medida que la tecnología madure y se amplíen los escenarios de aplicación. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben abordar desafíos en múltiples áreas, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.