MCP y Agente AI: un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, introducción al concepto de MCP
Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial dependen en gran medida de modelos de diálogo generales, careciendo de configuraciones de personaje personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y sin calidez humana. Para solucionar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", dotando a la IA de roles, personalidades y tonos específicos, haciendo que sus respuestas se acerquen más a las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de manera proactiva o realizar operaciones complejas.
Para abordar esta limitación, el proyecto de código abierto Auto-GPT ha surgido. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando los usuarios hacen solicitudes, Auto-GPT genera instrucciones operativas basadas en reglas y herramientas predefinidas, ejecutando automáticamente las tareas y devolviendo los resultados, transformando a la IA de un mero interlocutor pasivo a un ejecutor activo de tareas.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado en cierta medida la ejecución autónoma de la IA, aún enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamadas a herramientas y la baja compatibilidad entre plataformas. Para ello, se ha introducido el MCP (Modelo Contexto Protocolo). El MCP tiene como objetivo 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 modelos a gran escala ejecuten tareas complejas requiere una gran cantidad de código y descripciones de herramientas, mientras que el protocolo MCP simplifica significativamente este proceso al definir interfaces estandarizadas y normas de comunicación, mejorando la eficiencia de la interacción entre los modelos de IA y las herramientas externas.
Dos, la fusión de MCP y el agente de IA
MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra principalmente en operaciones automáticas de blockchain, ejecución de contratos inteligentes y 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 multiplataforma.
MCP proporciona un estándar de comunicación unificado para la interacción entre agentes de IA y herramientas externas (incluidos 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 conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, mejorando significativamente la capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente su cartera a través de MCP.
Además, MCP ha abierto una nueva dirección para los Agentes de IA: la colaboración entre múltiples Agentes de IA. A través de MCP, los Agentes de IA pueden dividir funciones y colaborar en tareas complejas como el análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y fiabilidad general. En términos de automatización de transacciones en la cadena, MCP conecta varios Agentes de transacciones y gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en la 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 que compartan los beneficios comerciales para desarrolladores de MCP, y lograr la integración de modelos de lenguaje a gran escala (LLM) de manera integral. Los desarrolladores pueden acceder a los servicios a través de stablecoins.
2. OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre Solana en un entorno de ejecución confiable ( TEE ). Su primera aplicación está en desarrollo, diseñada para proporcionar a los agentes de IA capacidades de integración de herramientas eficientes a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla.
3. Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma centrada en AI Agent dentro del ecosistema Web3, que ofrece a los usuarios un índice completo y herramientas de análisis de AI Agent. La plataforma muestra indicadores como la influencia mental de AI Agent, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y datos en cadena, ayudando a los usuarios a entender y evaluar el rendimiento de diferentes AI Agents. La reciente actualización lanzó servidores MCP exclusivos, que incluyen servidores MCP dedicados de plug-and-play para agentes inteligentes, diseñados para desarrolladores y no técnicos, sin necesidad de 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 del MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, y planea simplificar el proceso de desarrollo mediante la integración de acceso a datos multichain, implementación 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 BNB Chain y Solana, con un volumen de datos que supera los 10 mil millones de filas, y en el futuro se lanzará un servidor de datos MCP que apoyará la red principal de Ethereum y la cadena Base.
Cuatro, desarrollo futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre la IA y la blockchain, ha demostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia en 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. 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 caída continua en el precio de sus tokens después de su lanzamiento. Esto refleja una crisis de confianza del mercado en los proyectos MCP, que se origina principalmente en los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.
Cómo acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar la estrecha relación entre el token y el producto real, así como mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta el actual proyecto MCP. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema de criptomonedas aún enfrenta desafíos de integración técnica. Debido a las diferencias en la lógica de los contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps, el servidor MCP estandarizado y unificado aún requiere una gran cantidad 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 madurez gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes 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 de mercado. Además, las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y trazable para los modelos AI, promoviendo la descentralización y la capitalización de los activos AI.
El protocolo MCP, como una fuerza auxiliar importante en la fusión de la IA y la blockchain, con el continuo desarrollo de la tecnología y la expansión de los escenarios de aplicación, se espera que se convierta en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben abordar múltiples desafíos, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.
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HodlVeteran
· hace15h
La IA que gana dinero y la IA que pierde dinero, salgan a dar un par de pasos para que los veteranos las miren... El viejo tonto que entró en el juego en 2018 siente otra vez picazón.
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SignatureVerifier
· hace15h
técnicamente hablando, auto-gpt todavía carece de capas de validación adecuadas... implementación amateur, la verdad
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DecentralizedElder
· hace15h
Web3 viejo líder de distrito, este personaje es demasiado complejo, ¿no?
MCP y AI Agent: un nuevo marco para construir un ecosistema inteligente Web3
MCP y Agente AI: un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, introducción al concepto de MCP
Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial dependen en gran medida de modelos de diálogo generales, careciendo de configuraciones de personaje personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y sin calidez humana. Para solucionar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", dotando a la IA de roles, personalidades y tonos específicos, haciendo que sus respuestas se acerquen más a las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de manera proactiva o realizar operaciones complejas.
Para abordar esta limitación, el proyecto de código abierto Auto-GPT ha surgido. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando los usuarios hacen solicitudes, Auto-GPT genera instrucciones operativas basadas en reglas y herramientas predefinidas, ejecutando automáticamente las tareas y devolviendo los resultados, transformando a la IA de un mero interlocutor pasivo a un ejecutor activo de tareas.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado en cierta medida la ejecución autónoma de la IA, aún enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamadas a herramientas y la baja compatibilidad entre plataformas. Para ello, se ha introducido el MCP (Modelo Contexto Protocolo). El MCP tiene como objetivo 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 modelos a gran escala ejecuten tareas complejas requiere una gran cantidad de código y descripciones de herramientas, mientras que el protocolo MCP simplifica significativamente este proceso al definir interfaces estandarizadas y normas de comunicación, mejorando la eficiencia de la interacción entre los modelos de IA y las herramientas externas.
Dos, la fusión de MCP y el agente de IA
MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra principalmente en operaciones automáticas de blockchain, ejecución de contratos inteligentes y 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 multiplataforma.
MCP proporciona un estándar de comunicación unificado para la interacción entre agentes de IA y herramientas externas (incluidos 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 conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, mejorando significativamente la capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente su cartera a través de MCP.
Además, MCP ha abierto una nueva dirección para los Agentes de IA: la colaboración entre múltiples Agentes de IA. A través de MCP, los Agentes de IA pueden dividir funciones y colaborar en tareas complejas como el análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y fiabilidad general. En términos de automatización de transacciones en la cadena, MCP conecta varios Agentes de transacciones y gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en la 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 que compartan los beneficios comerciales para desarrolladores de MCP, y lograr la integración de modelos de lenguaje a gran escala (LLM) de manera integral. Los desarrolladores pueden acceder a los servicios a través de stablecoins.
2. OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre Solana en un entorno de ejecución confiable ( TEE ). Su primera aplicación está en desarrollo, diseñada para proporcionar a los agentes de IA capacidades de integración de herramientas eficientes a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla.
3. Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma centrada en AI Agent dentro del ecosistema Web3, que ofrece a los usuarios un índice completo y herramientas de análisis de AI Agent. La plataforma muestra indicadores como la influencia mental de AI Agent, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y datos en cadena, ayudando a los usuarios a entender y evaluar el rendimiento de diferentes AI Agents. La reciente actualización lanzó servidores MCP exclusivos, que incluyen servidores MCP dedicados de plug-and-play para agentes inteligentes, diseñados para desarrolladores y no técnicos, sin necesidad de 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 del MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, y planea simplificar el proceso de desarrollo mediante la integración de acceso a datos multichain, implementación 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 BNB Chain y Solana, con un volumen de datos que supera los 10 mil millones de filas, y en el futuro se lanzará un servidor de datos MCP que apoyará la red principal de Ethereum y la cadena Base.
Cuatro, desarrollo futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre la IA y la blockchain, ha demostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia en 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. 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 caída continua en el precio de sus tokens después de su lanzamiento. Esto refleja una crisis de confianza del mercado en los proyectos MCP, que se origina principalmente en los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.
Cómo acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar la estrecha relación entre el token y el producto real, así como mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta el actual proyecto MCP. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema de criptomonedas aún enfrenta desafíos de integración técnica. Debido a las diferencias en la lógica de los contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps, el servidor MCP estandarizado y unificado aún requiere una gran cantidad 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 madurez gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes 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 de mercado. Además, las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y trazable para los modelos AI, promoviendo la descentralización y la capitalización de los activos AI.
El protocolo MCP, como una fuerza auxiliar importante en la fusión de la IA y la blockchain, con el continuo desarrollo de la tecnología y la expansión de los escenarios de aplicación, se espera que se convierta en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben abordar múltiples desafíos, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.