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

I. MCPの概念の紹介

人工知能の分野における従来のチャットボットは、一般的な対話モデルに依存しており、個性化されたキャラクター設定が欠けているため、応答が単調で人間味に欠ける。これを解決するために、開発者は「キャラクター設定」の概念を導入し、AIに特定の役割、性格、口調を与え、ユーザーの期待により近い応答を可能にした。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応答者であり、タスクを主体的に実行したり、複雑な操作を行ったりすることはできない。

この限界を解決するために、オープンソースプロジェクトのAuto-GPTが登場しました。これにより、開発者は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できます。ユーザーがリクエストを提出すると、Auto-GPTは事前に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、タスクを自動的に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に変わります。

Auto-GPTはある程度AIの自律的な実行を実現していますが、ツール呼び出しフォーマットの不統一やクロスプラットフォームの互換性の悪さなどの問題に直面しています。これに対処するために、MCP（Model Context Protocol、モデルコンテキストプロトコル）が登場しました。MCPはAIと外部ツールのインタラクションを簡素化し、統一された通信標準を提供することを目的としています。これによりAIはさまざまな外部サービスを容易に呼び出すことができます。従来、大規模モデルが複雑なタスクを実行するには多くのコードとツールの説明が必要でしたが、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モデルと外部ツールとのインタラクションの効率を向上させました。

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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です。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、暗号資産の管理に焦点を当て、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ます。一方、MCPはAIエージェントと外部システムの相互作用を簡素化し、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します。

MCP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のための統一通信標準を提供します。この標準化により、従来の開発におけるインターフェースの断片化の問題が解決され、AIエージェントは複数のチェーンデータやツールにシームレスに接続でき、自律実行能力が大幅に強化されます。例えば、DeFiタイプのAIエージェントはMCPを通じて市場データをリアルタイムで取得し、自動的に投資ポートフォリオを最適化することができます。

さらに、MCPはAIエージェントに新たな方向性を提供しました：複数のAIエージェントの協力。MCPを通じて、AIエージェントは職能に基づいて分業し、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協力して実行し、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おいて、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エージェントに自社開発のオープンソースMCPサービスを提供し、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することに専念する分散型MCPネットワークです。また、主流の大規模言語モデル(LLM)へのワンストップ接続を実現します。開発者は、ステーブルコインをサポートすることでサービスを取得できます。

2. 暗い

DARKは、信頼できる実行環境(TEE)下のMCPネットワークで、Solanaに基づいて構築されています。その最初のアプリケーションは開発中で、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することを目的としています。開発者は簡単な設定を通じて、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。

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します。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し、ユーザーが異なる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。最近のアップデートでは、開発者と非技術者向けに設計された即Plug&Playの専用MCPサーバーを含む専用MCPサーバーが導入され、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データインフラプロジェクトであり、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のAIインフラ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に基づく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、マルチチェーンデータアクセス、AIエージェントのデプロイメント、およびプロトコルレベルのユーティリティの統合を通じ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の実際のアプリケーションを促進する計画です。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100億行を超えており、今後は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開始される予定です。

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ナラティブとして、データの相互作用効率の向上、開発コストの削減、安全性やプライバシー保護の強化などの面で巨大な潜在能力を示しており、特に分散型金融などのシナリオにおいて広範な応用の可能性があります。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実証段階にあり、成熟した製品はまだ発売されていないため、そのトークン価格は上場後に継続的に下落しています。これは市場におけるMCPプロジェクトへ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。

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は、現在のMCPプロジェクトが直面している核心的な問題です。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。

挑戦に直面しているにもかかわらず、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技術が進化し続け、MCPプロトコルが徐々に成熟するにつれて、将来的にはDeFiやDAOなどの分野でより広範な応用が期待されています。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オンチェーンデータを取得し、自動取引を実行し、市場分析の効率と正確性を向上させることができます。さらに、MCPプロトコルの非中央集権的特性は、AIモデルに対して透明で追跡可能な運用プラットフォームを提供し、AI資産の非中央集権化と資産化のプロセス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に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、ユーザー体験などの多くの課題を解決する必要があります。

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