MCP e Agente AI: Um Novo Quadro para Aplicações de Inteligência Artificial
Um, Introdução ao conceito de MCP
Os chatbots tradicionais na área da inteligência artificial dependem muito de modelos de diálogo genéricos, carecendo de definições de personagens personalizadas, o que resulta em respostas únicas e desprovidas de empatia. Para resolver esse problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "personagem", atribuindo ao AI papéis, personalidades e tons específicos, tornando suas respostas mais próximas das expectativas dos usuários. No entanto, mesmo com "personagens" ricos, o AI continua a ser apenas um respondedor passivo, incapaz de executar tarefas ativamente ou realizar operações complexas.
Para resolver essa limitação, o projeto de código aberto Auto-GPT surgiu. Ele permite que os desenvolvedores definam ferramentas e funções para a IA e as registrem no sistema. Quando os usuários fazem solicitações, o Auto-GPT gera instruções de operação com base em regras e ferramentas predefinidas, executando automaticamente as tarefas e retornando os resultados, transformando a IA de um interlocutor passivo em um executor ativo de tarefas.
Apesar de o Auto-GPT ter alcançado, até certo ponto, a execução autónoma da IA, ainda enfrenta problemas como a falta de uniformidade nos formatos de chamada de ferramentas e a má compatibilidade entre plataformas. Para resolver isso, surgiu o MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto do Modelo). O MCP visa simplificar a forma como a IA interage com ferramentas externas, fornecendo um padrão de comunicação unificado, permitindo que a IA chame facilmente diversos serviços externos. Tradicionalmente, fazer modelos de grande escala executar tarefas complexas requer uma grande quantidade de código e explicações sobre ferramentas, enquanto o protocolo MCP simplifica significativamente esse processo, definindo interfaces padronizadas e normas de comunicação, melhorando a eficiência da interação entre modelos de IA e ferramentas externas.
Dois, a fusão do MCP com o AI Agent
O MCP e o AI Agent são complementares. O AI Agent foca principalmente na automação de operações em blockchain, na execução de contratos inteligentes e na gestão de ativos criptográficos, enfatizando a proteção de privacidade e a integração de aplicações descentralizadas. O MCP, por sua vez, concentra-se em simplificar a interação entre o AI Agent e sistemas externos, oferecendo protocolos padronizados e gestão de contexto, melhorando a interoperabilidade e flexibilidade entre plataformas.
O MCP fornece um padrão de comunicação unificado para a interação entre Agentes de IA e ferramentas externas (incluindo dados de blockchain, contratos inteligentes, serviços off-chain, etc.). Este padrão resolve o problema da fragmentação de interfaces no desenvolvimento tradicional, permitindo que Agentes de IA se conectem perfeitamente a dados e ferramentas de múltiplas blockchains, aumentando significativamente a capacidade de execução autônoma. Por exemplo, Agentes de IA do tipo DeFi podem obter dados de mercado em tempo real e otimizar automaticamente carteiras de investimento através do MCP.
Além disso, o MCP abriu novas direções para os Agentes de IA: colaboração entre múltiplos Agentes de IA. Através do MCP, os Agentes de IA podem ser organizados por funções, colaborando para realizar análises de dados na blockchain, previsões de mercado, gerenciamento de risco e outras tarefas complexas, aumentando a eficiência e a confiabilidade geral. Na automação de transações na blockchain, o MCP conecta vários agentes de negociação e de gerenciamento de risco, resolvendo problemas de slippage, desgaste de negociação, MEV e outros, permitindo uma gestão de ativos na blockchain mais segura e eficiente.
Três, projetos relacionados
1. DeMCP
DeMCP é uma rede MCP descentralizada, dedicada a fornecer serviços MCP de código aberto desenvolvidos internamente para Agentes de IA, oferecendo uma plataforma de implantação com compartilhamento de receitas comerciais para desenvolvedores de MCP, e realizando a integração tudo-em-um de modelos de linguagem de grande escala (LLM). Os desenvolvedores podem acessar os serviços através de stablecoins.
2. ESCURO
DARK é uma rede MCP construída sobre Solana, sob um ambiente de execução confiável (TEE). A sua primeira aplicação está em desenvolvimento, com o objetivo de fornecer uma capacidade de integração de ferramentas eficiente para Agentes de IA através do protocolo TEE e MCP, permitindo que os desenvolvedores acessem rapidamente várias ferramentas e serviços externos através de uma configuração simples.
3. Cookie.fun
Cookie.fun é uma plataforma focada em agentes de IA no ecossistema Web3, que oferece aos usuários um índice abrangente e ferramentas de análise de agentes de IA. A plataforma exibe métricas como influência mental dos agentes de IA, capacidade de seguimento inteligente, interação do usuário e dados on-chain, ajudando os usuários a entender e avaliar o desempenho de diferentes agentes de IA. A atualização recente lançou servidores MCP exclusivos, que incluem servidores MCP plug-and-play dedicados a agentes, projetados especificamente para desenvolvedores e não técnicos, sem necessidade de configuração.
4. SkyAI
SkyAI é um projeto de infraestrutura de dados Web3 construído na BNB Chain, que visa construir uma infraestrutura de IA nativa da blockchain através da expansão do MCP. A plataforma fornece um protocolo de dados escalável e interoperável para aplicações de IA baseadas em Web3, planejando simplificar o processo de desenvolvimento através da integração de acesso a dados multi-chain, implantação de agentes de IA e utilidades a nível de protocolo, impulsionando a aplicação prática da IA em ambientes de blockchain. Atualmente, o SkyAI suporta conjuntos de dados agregados da BNB Chain e Solana, com mais de 10 bilhões de linhas de dados, e no futuro, irá lançar servidores de dados MCP que suportam a mainnet Ethereum e a cadeia Base.
Quatro, Desenvolvimento Futuro
O protocolo MCP, como uma nova narrativa da fusão entre IA e blockchain, demonstrou um enorme potencial na melhoria da eficiência da interação de dados, redução dos custos de desenvolvimento, aumento da segurança e proteção da privacidade, especialmente em cenários como finanças descentralizadas, onde possui amplas perspectivas de aplicação. No entanto, a maioria dos projetos baseados em MCP ainda se encontra na fase de validação de conceito, sem produtos maduros lançados, resultando em uma queda contínua no preço de seus tokens após o lançamento. Isso reflete uma crise de confiança do mercado em relação aos projetos MCP, originada principalmente pelo longo ciclo de desenvolvimento do produto e pela falta de aplicações práticas.
Como acelerar o progresso do desenvolvimento de produtos, garantir uma estreita ligação entre o token e o produto real, e melhorar a experiência do usuário, será a questão central que o projeto MCP enfrenta atualmente. Além disso, a promoção do protocolo MCP no ecossistema de criptomoedas ainda enfrenta desafios de integração técnica. Devido às diferenças na lógica dos contratos inteligentes e na estrutura de dados entre diferentes blockchains e DApps, um servidor MCP padronizado e unificado ainda requer um grande investimento em recursos de desenvolvimento.
Apesar dos desafios, o protocolo MCP continua a demonstrar um grande potencial de desenvolvimento de mercado. Com o constante avanço da tecnologia de IA e a maturação gradual do protocolo MCP, espera-se que no futuro haja uma aplicação mais ampla em áreas como DeFi e DAO. Por exemplo, agentes de IA podem obter dados on-chain em tempo real através do protocolo MCP, executar transações automatizadas e aumentar a eficiência e a precisão da análise de mercado. Além disso, a característica descentralizada do protocolo MCP tem o potencial de fornecer uma plataforma de operação transparente e rastreável para modelos de IA, promovendo a descentralização e a transformação em ativos da IA.
O protocolo MCP, como uma importante força auxiliar na fusão de AI e blockchain, com o contínuo amadurecimento da tecnologia e a expansão dos cenários de aplicação, tem o potencial de se tornar um motor importante para impulsionar a próxima geração de Agentes de AI. No entanto, para realizar essa visão, ainda é necessário resolver desafios em várias áreas, como integração técnica, segurança e experiência do usuário.
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HodlVeteran
· 15h atrás
AI que ganha dinheiro e AI que perde dinheiro, saiam para dar uma volta para os veteranos darem uma olhada... O velho idiota que entrou em 18 está ansioso novamente.
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SignatureVerifier
· 15h atrás
tecnicamente falando, o auto-gpt ainda carece de camadas de validação adequadas... implementação amadora, para ser sincero
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DecentralizedElder
· 15h atrás
Web3 velho líder, essa persona está muito complicada, não?
MCP e Agente de IA: Construindo uma nova estrutura para o ecossistema inteligente Web3
MCP e Agente AI: Um Novo Quadro para Aplicações de Inteligência Artificial
Um, Introdução ao conceito de MCP
Os chatbots tradicionais na área da inteligência artificial dependem muito de modelos de diálogo genéricos, carecendo de definições de personagens personalizadas, o que resulta em respostas únicas e desprovidas de empatia. Para resolver esse problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "personagem", atribuindo ao AI papéis, personalidades e tons específicos, tornando suas respostas mais próximas das expectativas dos usuários. No entanto, mesmo com "personagens" ricos, o AI continua a ser apenas um respondedor passivo, incapaz de executar tarefas ativamente ou realizar operações complexas.
Para resolver essa limitação, o projeto de código aberto Auto-GPT surgiu. Ele permite que os desenvolvedores definam ferramentas e funções para a IA e as registrem no sistema. Quando os usuários fazem solicitações, o Auto-GPT gera instruções de operação com base em regras e ferramentas predefinidas, executando automaticamente as tarefas e retornando os resultados, transformando a IA de um interlocutor passivo em um executor ativo de tarefas.
Apesar de o Auto-GPT ter alcançado, até certo ponto, a execução autónoma da IA, ainda enfrenta problemas como a falta de uniformidade nos formatos de chamada de ferramentas e a má compatibilidade entre plataformas. Para resolver isso, surgiu o MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto do Modelo). O MCP visa simplificar a forma como a IA interage com ferramentas externas, fornecendo um padrão de comunicação unificado, permitindo que a IA chame facilmente diversos serviços externos. Tradicionalmente, fazer modelos de grande escala executar tarefas complexas requer uma grande quantidade de código e explicações sobre ferramentas, enquanto o protocolo MCP simplifica significativamente esse processo, definindo interfaces padronizadas e normas de comunicação, melhorando a eficiência da interação entre modelos de IA e ferramentas externas.
Dois, a fusão do MCP com o AI Agent
O MCP e o AI Agent são complementares. O AI Agent foca principalmente na automação de operações em blockchain, na execução de contratos inteligentes e na gestão de ativos criptográficos, enfatizando a proteção de privacidade e a integração de aplicações descentralizadas. O MCP, por sua vez, concentra-se em simplificar a interação entre o AI Agent e sistemas externos, oferecendo protocolos padronizados e gestão de contexto, melhorando a interoperabilidade e flexibilidade entre plataformas.
O MCP fornece um padrão de comunicação unificado para a interação entre Agentes de IA e ferramentas externas (incluindo dados de blockchain, contratos inteligentes, serviços off-chain, etc.). Este padrão resolve o problema da fragmentação de interfaces no desenvolvimento tradicional, permitindo que Agentes de IA se conectem perfeitamente a dados e ferramentas de múltiplas blockchains, aumentando significativamente a capacidade de execução autônoma. Por exemplo, Agentes de IA do tipo DeFi podem obter dados de mercado em tempo real e otimizar automaticamente carteiras de investimento através do MCP.
Além disso, o MCP abriu novas direções para os Agentes de IA: colaboração entre múltiplos Agentes de IA. Através do MCP, os Agentes de IA podem ser organizados por funções, colaborando para realizar análises de dados na blockchain, previsões de mercado, gerenciamento de risco e outras tarefas complexas, aumentando a eficiência e a confiabilidade geral. Na automação de transações na blockchain, o MCP conecta vários agentes de negociação e de gerenciamento de risco, resolvendo problemas de slippage, desgaste de negociação, MEV e outros, permitindo uma gestão de ativos na blockchain mais segura e eficiente.
Três, projetos relacionados
1. DeMCP
DeMCP é uma rede MCP descentralizada, dedicada a fornecer serviços MCP de código aberto desenvolvidos internamente para Agentes de IA, oferecendo uma plataforma de implantação com compartilhamento de receitas comerciais para desenvolvedores de MCP, e realizando a integração tudo-em-um de modelos de linguagem de grande escala (LLM). Os desenvolvedores podem acessar os serviços através de stablecoins.
2. ESCURO
DARK é uma rede MCP construída sobre Solana, sob um ambiente de execução confiável (TEE). A sua primeira aplicação está em desenvolvimento, com o objetivo de fornecer uma capacidade de integração de ferramentas eficiente para Agentes de IA através do protocolo TEE e MCP, permitindo que os desenvolvedores acessem rapidamente várias ferramentas e serviços externos através de uma configuração simples.
3. Cookie.fun
Cookie.fun é uma plataforma focada em agentes de IA no ecossistema Web3, que oferece aos usuários um índice abrangente e ferramentas de análise de agentes de IA. A plataforma exibe métricas como influência mental dos agentes de IA, capacidade de seguimento inteligente, interação do usuário e dados on-chain, ajudando os usuários a entender e avaliar o desempenho de diferentes agentes de IA. A atualização recente lançou servidores MCP exclusivos, que incluem servidores MCP plug-and-play dedicados a agentes, projetados especificamente para desenvolvedores e não técnicos, sem necessidade de configuração.
4. SkyAI
SkyAI é um projeto de infraestrutura de dados Web3 construído na BNB Chain, que visa construir uma infraestrutura de IA nativa da blockchain através da expansão do MCP. A plataforma fornece um protocolo de dados escalável e interoperável para aplicações de IA baseadas em Web3, planejando simplificar o processo de desenvolvimento através da integração de acesso a dados multi-chain, implantação de agentes de IA e utilidades a nível de protocolo, impulsionando a aplicação prática da IA em ambientes de blockchain. Atualmente, o SkyAI suporta conjuntos de dados agregados da BNB Chain e Solana, com mais de 10 bilhões de linhas de dados, e no futuro, irá lançar servidores de dados MCP que suportam a mainnet Ethereum e a cadeia Base.
Quatro, Desenvolvimento Futuro
O protocolo MCP, como uma nova narrativa da fusão entre IA e blockchain, demonstrou um enorme potencial na melhoria da eficiência da interação de dados, redução dos custos de desenvolvimento, aumento da segurança e proteção da privacidade, especialmente em cenários como finanças descentralizadas, onde possui amplas perspectivas de aplicação. No entanto, a maioria dos projetos baseados em MCP ainda se encontra na fase de validação de conceito, sem produtos maduros lançados, resultando em uma queda contínua no preço de seus tokens após o lançamento. Isso reflete uma crise de confiança do mercado em relação aos projetos MCP, originada principalmente pelo longo ciclo de desenvolvimento do produto e pela falta de aplicações práticas.
Como acelerar o progresso do desenvolvimento de produtos, garantir uma estreita ligação entre o token e o produto real, e melhorar a experiência do usuário, será a questão central que o projeto MCP enfrenta atualmente. Além disso, a promoção do protocolo MCP no ecossistema de criptomoedas ainda enfrenta desafios de integração técnica. Devido às diferenças na lógica dos contratos inteligentes e na estrutura de dados entre diferentes blockchains e DApps, um servidor MCP padronizado e unificado ainda requer um grande investimento em recursos de desenvolvimento.
Apesar dos desafios, o protocolo MCP continua a demonstrar um grande potencial de desenvolvimento de mercado. Com o constante avanço da tecnologia de IA e a maturação gradual do protocolo MCP, espera-se que no futuro haja uma aplicação mais ampla em áreas como DeFi e DAO. Por exemplo, agentes de IA podem obter dados on-chain em tempo real através do protocolo MCP, executar transações automatizadas e aumentar a eficiência e a precisão da análise de mercado. Além disso, a característica descentralizada do protocolo MCP tem o potencial de fornecer uma plataforma de operação transparente e rastreável para modelos de IA, promovendo a descentralização e a transformação em ativos da IA.
O protocolo MCP, como uma importante força auxiliar na fusão de AI e blockchain, com o contínuo amadurecimento da tecnologia e a expansão dos cenários de aplicação, tem o potencial de se tornar um motor importante para impulsionar a próxima geração de Agentes de AI. No entanto, para realizar essa visão, ainda é necessário resolver desafios em várias áreas, como integração técnica, segurança e experiência do usuário.