MCP dan AI Agent: Kerangka Baru untuk Aplikasi Kecerdasan Buatan
Satu, Pengantar Konsep MCP
Chatbot tradisional di bidang kecerdasan buatan sering kali kekurangan pengaturan karakter yang dipersonalisasi, yang mengakibatkan respons yang monoton dan kurangnya kehangatan. Untuk mengatasi masalah ini, para pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberikan AI peran, karakter, dan nada tertentu. Namun, meskipun memiliki "karakter" yang kaya, AI tetap hanya merupakan responder pasif, tidak dapat secara aktif menjalankan tugas atau melakukan operasi yang kompleks.
Proyek Auto-GPT lahir, memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan alat dan fungsi untuk AI, dan mendaftarkannya ke dalam sistem. Ketika pengguna mengajukan permintaan, Auto-GPT menghasilkan instruksi operasi berdasarkan aturan dan alat yang telah ditentukan, secara otomatis melaksanakan tugas dan mengembalikan hasil. Ini mengubah AI dari sekadar peserta dialog menjadi pelaksana tugas yang aktif.
Meskipun Auto-GPT telah mewujudkan pelaksanaan AI secara mandiri, masih ada masalah seperti ketidakseragaman format pemanggilan alat dan kompatibilitas lintas platform yang buruk. MCP (Model Context Protocol, Protokol Konteks Model) lahir untuk mengatasi tantangan utama dalam proses pengembangan AI, terutama kompleksitas saat mengintegrasikan dengan alat eksternal. Tujuan inti MCP adalah menyederhanakan cara interaksi AI dengan alat eksternal, dengan menyediakan standar komunikasi yang seragam, sehingga AI dapat dengan mudah memanggil berbagai layanan eksternal.
Secara tradisional, membuat model skala besar menjalankan tugas kompleks membutuhkan banyak kode dan penjelasan alat, yang sangat meningkatkan kesulitan pengembangan dan biaya waktu. Protokol MCP secara signifikan menyederhanakan proses ini dengan mendefinisikan antarmuka dan spesifikasi komunikasi yang distandarisasi, memungkinkan model AI untuk berinteraksi dengan alat eksternal dengan lebih cepat dan efisien.
Dua, Integrasi MCP dan AI Agent
MCP dan AI Agent memiliki hubungan yang saling melengkapi. AI Agent terutama fokus pada otomatisasi operasi blockchain, pelaksanaan kontrak pintar, dan manajemen aset kripto, menekankan perlindungan privasi dan integrasi aplikasi terdesentralisasi. MCP, di sisi lain, berfokus pada menyederhanakan interaksi AI Agent dengan sistem eksternal, menyediakan protokol standar dan manajemen konteks, serta meningkatkan interoperabilitas lintas platform dan fleksibilitas.
Agen AI tradisional memiliki kemampuan eksekusi tertentu, seperti mengeksekusi transaksi melalui kontrak pintar, mengelola dompet, dan lain-lain, tetapi fungsi-fungsi ini biasanya sudah ditentukan sebelumnya, sehingga kurang fleksibel dan adaptif. Nilai inti MCP terletak pada penyediaan standar komunikasi yang seragam untuk interaksi antara Agen AI dan alat eksternal (termasuk data blockchain, kontrak pintar, layanan off-chain, dll.). Standarisasi ini mengatasi masalah fragmentasi antarmuka dalam pengembangan tradisional, sehingga Agen AI dapat terhubung secara mulus dengan data dan alat multi-rantai, secara signifikan memperkuat kemampuan eksekusi mandiri.
Misalnya, AI Agent dalam kategori DeFi dapat memperoleh data pasar secara real-time dan secara otomatis mengoptimalkan portofolio melalui MCP. Selain itu, MCP membuka arah baru untuk AI Agent, yaitu kolaborasi antara beberapa AI Agent: melalui MCP, AI Agent dapat berkolaborasi dengan pembagian tugas berdasarkan fungsi, menyelesaikan analisis data on-chain, prediksi pasar, manajemen risiko, dan tugas kompleks lainnya, meningkatkan efisiensi dan keandalan secara keseluruhan. Dalam otomatisasi perdagangan on-chain, MCP menghubungkan berbagai jenis agen perdagangan dan manajemen risiko, menyelesaikan masalah seperti slippage, wear-and-tear perdagangan, dan MEV, untuk mencapai manajemen aset on-chain yang lebih aman dan efisien.
Tiga, Proyek Terkait
1. DeMCP
DeMCP adalah jaringan MCP terdesentralisasi yang bertujuan untuk menyediakan layanan MCP open-source yang dikembangkan sendiri untuk AI Agent, menyediakan platform penyebaran berbagi keuntungan komersial bagi pengembang MCP, dan mewujudkan akses satu atap ke model bahasa besar mainstream (LLM). Pengembang dapat memperoleh layanan melalui stablecoin.
2. GELAP
DARK adalah jaringan MCP yang beroperasi di bawah lingkungan eksekusi tepercaya (TEE), dibangun di atas Solana. Aplikasi pertamanya sedang dalam tahap pengembangan, yang akan menyediakan kemampuan integrasi alat yang efisien untuk AI Agent melalui TEE dan protokol MCP, memungkinkan pengembang untuk dengan cepat mengakses berbagai alat dan layanan eksternal melalui konfigurasi yang sederhana. Saat ini, pengguna dapat bergabung dalam tahap pengalaman awal melalui cara pendaftaran email, berpartisipasi dalam pengujian dan memberikan umpan balik.
3. Cookie.fun
Cookie.fun adalah platform yang berfokus pada AI Agent di ekosistem Web3, bertujuan untuk menyediakan indeks dan alat analisis AI Agent yang komprehensif bagi pengguna. Platform ini membantu pengguna memahami dan mengevaluasi kinerja berbagai AI Agent dengan menunjukkan indikator seperti pengaruh mental AI Agent, kemampuan mengikuti secara cerdas, interaksi pengguna, dan data on-chain. Pada tanggal 24 April, pembaruan Cookie.API1.0 diluncurkan dengan server MCP eksklusif, yang mencakup server MCP khusus untuk agen yang dapat dipasang dengan mudah, dirancang untuk pengembang dan non-teknis tanpa perlu konfigurasi apa pun.
4. SkyAI
SkyAI adalah proyek infrastruktur data Web3 yang dibangun di atas BNB Chain, bertujuan untuk membangun infrastruktur AI asli blockchain melalui perluasan MCP. Platform ini menyediakan protokol data yang dapat diskalakan dan dapat beroperasi untuk aplikasi AI berbasis Web3, dan berencana untuk menyederhanakan proses pengembangan dengan mengintegrasikan akses data multichain, penyebaran agen AI, dan utilitas tingkat protokol, mendorong aplikasi nyata AI dalam lingkungan blockchain. Saat ini, SkyAI mendukung kumpulan data agregat dari BNB Chain dan Solana, dengan jumlah data yang telah melebihi 10 miliar baris, dan di masa depan akan meluncurkan server data MCP yang mendukung jaringan utama Ethereum dan rantai Base.
Empat, Pengembangan Masa Depan
Protokol MCP sebagai narasi baru dalam penggabungan AI dan blockchain menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, mengurangi biaya pengembangan, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi, terutama dalam skenario keuangan terdesentralisasi. Namun, saat ini sebagian besar proyek berbasis MCP masih berada pada tahap pembuktian konsep dan belum meluncurkan produk yang matang, yang menyebabkan harga tokennya terus turun setelah diluncurkan. Ini mencerminkan krisis kepercayaan pasar terhadap proyek MCP, yang terutama disebabkan oleh siklus pengembangan produk yang panjang dan kurangnya aplikasi nyata.
Oleh karena itu, bagaimana mempercepat kemajuan pengembangan produk, memastikan keterkaitan yang erat antara token dan produk nyata, serta meningkatkan pengalaman pengguna, akan menjadi masalah inti yang dihadapi proyek MCP saat ini. Selain itu, promosi protokol MCP dalam ekosistem kripto masih menghadapi tantangan integrasi teknologi. Karena terdapat perbedaan dalam logika kontrak pintar dan struktur data antara berbagai blockchain dan DApp, server MCP yang distandarisasi secara terpadu masih memerlukan banyak sumber daya pengembangan.
Meskipun menghadapi tantangan, protokol MCP itu sendiri tetap menunjukkan potensi pengembangan pasar yang besar. Dengan kemajuan teknologi AI yang terus berlangsung dan protokol MCP yang semakin matang, di masa depan diharapkan dapat mencapai aplikasi yang lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan lainnya. Misalnya, agen AI dapat melalui protokol MCP untuk mendapatkan data on-chain secara real-time, melaksanakan transaksi otomatis, dan meningkatkan efisiensi serta akurasi analisis pasar. Selain itu, karakteristik desentralisasi protokol MCP diharapkan dapat menyediakan platform operasi yang transparan dan dapat dilacak untuk model AI, mendorong desentralisasi dan proses aset dari aset AI.
Protokol MCP sebagai kekuatan pendukung penting dalam integrasi AI dan blockchain, seiring dengan kematangan teknologi yang terus berkembang dan perluasan skenario aplikasi, diharapkan dapat menjadi mesin pendorong bagi generasi berikutnya dari AI Agent. Namun, untuk mewujudkan visi ini masih perlu mengatasi tantangan di berbagai aspek seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
9 Suka
Hadiah
9
5
Bagikan
Komentar
0/400
BearMarketHustler
· 21jam yang lalu
AI yang aktif tidak bisa memberontak, kan?
Lihat AsliBalas0
CryptoNomics
· 07-30 07:09
*sigh* model yang terlalu disederhanakan lagi yang mengabaikan ketergantungan stokastik... korelasi ≠ kausalitas, amatir
MCP dan AI Agent bergabung: Mendorong era baru aplikasi cerdas Web3
MCP dan AI Agent: Kerangka Baru untuk Aplikasi Kecerdasan Buatan
Satu, Pengantar Konsep MCP
Chatbot tradisional di bidang kecerdasan buatan sering kali kekurangan pengaturan karakter yang dipersonalisasi, yang mengakibatkan respons yang monoton dan kurangnya kehangatan. Untuk mengatasi masalah ini, para pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberikan AI peran, karakter, dan nada tertentu. Namun, meskipun memiliki "karakter" yang kaya, AI tetap hanya merupakan responder pasif, tidak dapat secara aktif menjalankan tugas atau melakukan operasi yang kompleks.
Proyek Auto-GPT lahir, memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan alat dan fungsi untuk AI, dan mendaftarkannya ke dalam sistem. Ketika pengguna mengajukan permintaan, Auto-GPT menghasilkan instruksi operasi berdasarkan aturan dan alat yang telah ditentukan, secara otomatis melaksanakan tugas dan mengembalikan hasil. Ini mengubah AI dari sekadar peserta dialog menjadi pelaksana tugas yang aktif.
Meskipun Auto-GPT telah mewujudkan pelaksanaan AI secara mandiri, masih ada masalah seperti ketidakseragaman format pemanggilan alat dan kompatibilitas lintas platform yang buruk. MCP (Model Context Protocol, Protokol Konteks Model) lahir untuk mengatasi tantangan utama dalam proses pengembangan AI, terutama kompleksitas saat mengintegrasikan dengan alat eksternal. Tujuan inti MCP adalah menyederhanakan cara interaksi AI dengan alat eksternal, dengan menyediakan standar komunikasi yang seragam, sehingga AI dapat dengan mudah memanggil berbagai layanan eksternal.
Secara tradisional, membuat model skala besar menjalankan tugas kompleks membutuhkan banyak kode dan penjelasan alat, yang sangat meningkatkan kesulitan pengembangan dan biaya waktu. Protokol MCP secara signifikan menyederhanakan proses ini dengan mendefinisikan antarmuka dan spesifikasi komunikasi yang distandarisasi, memungkinkan model AI untuk berinteraksi dengan alat eksternal dengan lebih cepat dan efisien.
Dua, Integrasi MCP dan AI Agent
MCP dan AI Agent memiliki hubungan yang saling melengkapi. AI Agent terutama fokus pada otomatisasi operasi blockchain, pelaksanaan kontrak pintar, dan manajemen aset kripto, menekankan perlindungan privasi dan integrasi aplikasi terdesentralisasi. MCP, di sisi lain, berfokus pada menyederhanakan interaksi AI Agent dengan sistem eksternal, menyediakan protokol standar dan manajemen konteks, serta meningkatkan interoperabilitas lintas platform dan fleksibilitas.
Agen AI tradisional memiliki kemampuan eksekusi tertentu, seperti mengeksekusi transaksi melalui kontrak pintar, mengelola dompet, dan lain-lain, tetapi fungsi-fungsi ini biasanya sudah ditentukan sebelumnya, sehingga kurang fleksibel dan adaptif. Nilai inti MCP terletak pada penyediaan standar komunikasi yang seragam untuk interaksi antara Agen AI dan alat eksternal (termasuk data blockchain, kontrak pintar, layanan off-chain, dll.). Standarisasi ini mengatasi masalah fragmentasi antarmuka dalam pengembangan tradisional, sehingga Agen AI dapat terhubung secara mulus dengan data dan alat multi-rantai, secara signifikan memperkuat kemampuan eksekusi mandiri.
Misalnya, AI Agent dalam kategori DeFi dapat memperoleh data pasar secara real-time dan secara otomatis mengoptimalkan portofolio melalui MCP. Selain itu, MCP membuka arah baru untuk AI Agent, yaitu kolaborasi antara beberapa AI Agent: melalui MCP, AI Agent dapat berkolaborasi dengan pembagian tugas berdasarkan fungsi, menyelesaikan analisis data on-chain, prediksi pasar, manajemen risiko, dan tugas kompleks lainnya, meningkatkan efisiensi dan keandalan secara keseluruhan. Dalam otomatisasi perdagangan on-chain, MCP menghubungkan berbagai jenis agen perdagangan dan manajemen risiko, menyelesaikan masalah seperti slippage, wear-and-tear perdagangan, dan MEV, untuk mencapai manajemen aset on-chain yang lebih aman dan efisien.
Tiga, Proyek Terkait
1. DeMCP
DeMCP adalah jaringan MCP terdesentralisasi yang bertujuan untuk menyediakan layanan MCP open-source yang dikembangkan sendiri untuk AI Agent, menyediakan platform penyebaran berbagi keuntungan komersial bagi pengembang MCP, dan mewujudkan akses satu atap ke model bahasa besar mainstream (LLM). Pengembang dapat memperoleh layanan melalui stablecoin.
2. GELAP
DARK adalah jaringan MCP yang beroperasi di bawah lingkungan eksekusi tepercaya (TEE), dibangun di atas Solana. Aplikasi pertamanya sedang dalam tahap pengembangan, yang akan menyediakan kemampuan integrasi alat yang efisien untuk AI Agent melalui TEE dan protokol MCP, memungkinkan pengembang untuk dengan cepat mengakses berbagai alat dan layanan eksternal melalui konfigurasi yang sederhana. Saat ini, pengguna dapat bergabung dalam tahap pengalaman awal melalui cara pendaftaran email, berpartisipasi dalam pengujian dan memberikan umpan balik.
3. Cookie.fun
Cookie.fun adalah platform yang berfokus pada AI Agent di ekosistem Web3, bertujuan untuk menyediakan indeks dan alat analisis AI Agent yang komprehensif bagi pengguna. Platform ini membantu pengguna memahami dan mengevaluasi kinerja berbagai AI Agent dengan menunjukkan indikator seperti pengaruh mental AI Agent, kemampuan mengikuti secara cerdas, interaksi pengguna, dan data on-chain. Pada tanggal 24 April, pembaruan Cookie.API1.0 diluncurkan dengan server MCP eksklusif, yang mencakup server MCP khusus untuk agen yang dapat dipasang dengan mudah, dirancang untuk pengembang dan non-teknis tanpa perlu konfigurasi apa pun.
4. SkyAI
SkyAI adalah proyek infrastruktur data Web3 yang dibangun di atas BNB Chain, bertujuan untuk membangun infrastruktur AI asli blockchain melalui perluasan MCP. Platform ini menyediakan protokol data yang dapat diskalakan dan dapat beroperasi untuk aplikasi AI berbasis Web3, dan berencana untuk menyederhanakan proses pengembangan dengan mengintegrasikan akses data multichain, penyebaran agen AI, dan utilitas tingkat protokol, mendorong aplikasi nyata AI dalam lingkungan blockchain. Saat ini, SkyAI mendukung kumpulan data agregat dari BNB Chain dan Solana, dengan jumlah data yang telah melebihi 10 miliar baris, dan di masa depan akan meluncurkan server data MCP yang mendukung jaringan utama Ethereum dan rantai Base.
Empat, Pengembangan Masa Depan
Protokol MCP sebagai narasi baru dalam penggabungan AI dan blockchain menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, mengurangi biaya pengembangan, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi, terutama dalam skenario keuangan terdesentralisasi. Namun, saat ini sebagian besar proyek berbasis MCP masih berada pada tahap pembuktian konsep dan belum meluncurkan produk yang matang, yang menyebabkan harga tokennya terus turun setelah diluncurkan. Ini mencerminkan krisis kepercayaan pasar terhadap proyek MCP, yang terutama disebabkan oleh siklus pengembangan produk yang panjang dan kurangnya aplikasi nyata.
Oleh karena itu, bagaimana mempercepat kemajuan pengembangan produk, memastikan keterkaitan yang erat antara token dan produk nyata, serta meningkatkan pengalaman pengguna, akan menjadi masalah inti yang dihadapi proyek MCP saat ini. Selain itu, promosi protokol MCP dalam ekosistem kripto masih menghadapi tantangan integrasi teknologi. Karena terdapat perbedaan dalam logika kontrak pintar dan struktur data antara berbagai blockchain dan DApp, server MCP yang distandarisasi secara terpadu masih memerlukan banyak sumber daya pengembangan.
Meskipun menghadapi tantangan, protokol MCP itu sendiri tetap menunjukkan potensi pengembangan pasar yang besar. Dengan kemajuan teknologi AI yang terus berlangsung dan protokol MCP yang semakin matang, di masa depan diharapkan dapat mencapai aplikasi yang lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan lainnya. Misalnya, agen AI dapat melalui protokol MCP untuk mendapatkan data on-chain secara real-time, melaksanakan transaksi otomatis, dan meningkatkan efisiensi serta akurasi analisis pasar. Selain itu, karakteristik desentralisasi protokol MCP diharapkan dapat menyediakan platform operasi yang transparan dan dapat dilacak untuk model AI, mendorong desentralisasi dan proses aset dari aset AI.
Protokol MCP sebagai kekuatan pendukung penting dalam integrasi AI dan blockchain, seiring dengan kematangan teknologi yang terus berkembang dan perluasan skenario aplikasi, diharapkan dapat menjadi mesin pendorong bagi generasi berikutnya dari AI Agent. Namun, untuk mewujudkan visi ini masih perlu mengatasi tantangan di berbagai aspek seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna.