MCPとAIエージェント：人工知能アプリケーションの新しいフレームワーク

1. MCPの概念の紹介

人工知能分野の伝統的なチャットボットは、個性的なキャラクター設定が欠けていることが多く、回答が単一で人間味に欠ける。これを解決するために、開発者は「キャラクター設定」という概念を導入し、AIに特定の役割、性格、口調を与えた。しかし、豊富な「キャラクター設定」を持っていても、AIは依然として受動的な回答者であり、タスクを自発的に実行したり、複雑な操作を行ったりすることはできない。

Auto-GPTプロジェクトが登場し、開発者がAIのためにツールや関数を定義し、それをシステムに登録することが可能になりました。ユーザーがリクエストを提出すると、Auto-GPTは予め設定されたルールとツールに基づいて操作指示を生成し、自動的にタスクを実行して結果を返します。これにより、AIは受動的な対話者から能動的なタスク実行者へと変わります。

Auto-GPTはAIの自主実行を実現しましたが、ツール呼び出し形式の不統一やクロスプラットフォーム互換性の低さなどの問題に直面しています。MCP（Model Context Protocol、モデルコンテキストプロトコル）は、AI開発プロセスにおける主要な課題、特に外部ツールとの統合時の複雑さを解決するために登場しました。MCPの核心的な目標は、AIと外部ツールとのインタラクション方法を簡素化し、統一された通信標準を提供することで、AIがさまざまな外部サービスを容易に呼び出せるようにすることです。

従来、大規模モデルが複雑なタスクを実行するには大量のコードとツールの説明が必要であり、開発の難易度と時間コストが大幅に増加していました。MCPプロトコルは標準化されたインターフェースと通信規範を定義することで、このプロセスを大幅に簡素化し、AIモデルが外部ツールとより迅速かつ効果的に相互作用できるようにします。

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二、MCPとAIエージェントの融合

MCPとAIエージェントは相互補完的な関係にあります。AIエージェントは主にブロックチェーンの自動化操作、スマートコントラクトの実行、暗号資産管理に焦点を当て、プライバシー保護と分散型アプリケーションの統合を強調しています。MCPはAIエージェントと外部システムのインタラクションを簡素化し、標準化されたプロトコルとコンテキスト管理を提供し、クロスプラットフォームの相互運用性と柔軟性を強化することに重点を置いています。

従来のAIエージェントは、スマートコントラクトを介して取引を実行したり、ウォレットを管理したりするなど、一定の実行能力を備えていますが、これらの機能は通常、事前に定義されており、柔軟性や適応性に欠けています。MCPの核心的な価値は、AIエージェントと外部ツール（ブロックチェーンデータ、スマートコントラクト、オフチェーンサービスなど）とのインタラクションに対して、統一された通信標準を提供することにあります。この標準化は、従来の開発におけるインターフェースの断片化の問題を解決し、AIエージェントが複数のチェーンデータやツールとシームレスに接続できるようにし、自主的な実行能力を大幅に強化します。

例えば、DeFi系のAIエージェントはMCPを通じてリアルタイムで市場データを取得し、投資ポートフォリオを自動的に最適化します。さらに、MCPはAIエージェントに新たな方向性を提供し、複数のAIエージェントが協力することを可能にします：MCPを介して、AIエージェントは機能ごとに分業し、オンチェーンデータ分析、市場予測、リスク管理などの複雑なタスクを組み合わせて実行し、全体の効率と信頼性を向上させます。オンチェーン取引の自動化に関しては、MCPはさまざまな取引およびリスク管理エージェントを連携させ、取引におけるスリッページ、取引摩耗、MEVなどの問題を解決し、より安全で効率的なオンチェーン資産管理を実現します。

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三、関連プロジェクト

1. DeMCPの

DeMCPは、AIエージェントに対して独自のオープンソースMCPサービスを提供することを目的とした、分散型のMCPネットワークです。また、MCP開発者に商業利益共有のデプロイメントプラットフォームを提供し、主流の大型言語モデル(LLM)へのワンストップアクセスを実現します。開発者は、ステーブルコインを通じてサービスを取得できます。

2. ダーク

DARKは、信頼できる実行環境(TEE)の下に構築されたMCPネットワークで、Solanaに基づいています。その最初のアプリケーションは開発段階にあり、TEEとMCPプロトコルを通じてAIエージェントに効率的なツール統合能力を提供します。これにより、開発者は簡単な設定でさまざまなツールや外部サービスに迅速にアクセスできるようになります。現在、ユーザーはメールの補欠方式を通じて初期体験段階に参加し、テストに参加しフィードバックを提供できます。

3. Cookie.fun

Cookie.funはWeb3エコシステムに特化したAIエージェントプラットフォームであり、ユーザーに包括的なAIエージェントインデックスと分析ツールを提供することを目的としています。このプラットフォームは、AIエージェントのメンタルインパクト、インテリジェントフォロー能力、ユーザーインタラクション、オンチェーンデータなどの指標を示すことで、ユーザーがさまざまなAIエージェントのパフォーマンスを理解し、評価するのを助けます。4月24日、Cookie.API1.0の更新により、専用のMCPサーバーが導入されました。これは、開発者と非技術者のために設計されたプラグアンドプレイのAIエージェント専用MCPサーバーを含み、設定は一切不要です。

4. スカイアイ

SkyAIはBNB Chainに基づいて構築されたWeb3データインフラストラクチャプロジェクトで、MCPを拡張することによってブロックチェーンネイティブなAIインフラストラクチャを構築することを目的としています。このプラットフォームはWeb3ベースのAIアプリケーションに対してスケーラブルで相互運用可能なデータプロトコルを提供し、多チェーンデータアクセス、AIエージェントの展開、プロトコルレベルのユーティリティを統合することによって、開発プロセスを簡素化し、ブロックチェーン環境におけるAIの実際の応用を促進することを計画しています。現在、SkyAIはBNB ChainとSolanaからの集約データセットをサポートしており、データ量は100億行を超えています。今後、EthereumメインネットとBaseチェーンのMCPデータサーバーのサポートも予定されています。

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第四に、将来の発展

MCPプロトコルは、AIとブロックチェーンの融合における新しい物語として、データインタラクションの効率を高め、開発コストを削減し、安全性とプライバシー保護を強化するなどの面で巨大な潜在能力を示しています。特に、分散型金融などのシーンにおいて広範な応用の見込みがあります。しかし、現在のところ、MCPに基づくプロジェクトの大多数は概念検証段階にあり、成熟した製品をまだ提供していないため、そのトークン価格は上場後に継続的に下落しています。これは、MCPプロジェクトに対する市場の信頼危機を反映しており、主に長期的な製品開発サイクルと実際の応用の欠如に起因しています。

したがって、製品開発の進捗を加速し、トークンと実際の製品との密接な関連を確保し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることが、現在のMCPプロジェクトが直面する核心的な問題となります。さらに、MCPプロトコルの暗号エコシステムにおける普及は、技術統合の課題にも直面しています。異なるブロックチェーンやDApp間のスマートコントラクトのロジックやデータ構造に違いがあるため、統一された標準化のMCPサーバーには、依然として大量の開発リソースが必要です。

挑戦に直面しながらも、MCPプロトコル自体は依然として巨大な市場発展の潜在能力を示しています。AI技術の進歩とMCPプロトコルの成熟が進むにつれて、将来的にはDeFi、DAOなどの分野でより広範な応用が期待されます。例えば、AIエージェントはMCPプロトコルを通じてリアルタイムでチェーン上のデータを取得し、自動取引を実行することで、市場分析の効率と精度を向上させることができます。さらに、MCPプロトコルの分散化特性は、AIモデルに透明で追跡可能な運営プラットフォームを提供し、AI資産の分散化と資産化の進展を促進することが期待されています。

MCPプロトコルは、AIとブロックチェーンの融合において重要な補助力として、技術が成熟し、アプリケーションシーンが拡大するにつれて、次世代AIエージェントを推進する重要なエンジンとなることが期待されています。しかし、このビジョンを実現するためには、技術統合、安全性、ユーザー体験など多方面の課題を解決する必要があります。