La fusión de MCP y el Agente AI: un nuevo paradigma en la aplicación de la inteligencia artificial

El campo de la inteligencia artificial ha enfrentado durante mucho tiempo un desafío: cómo dotar a la IA de una mayor personalización y capacidad de ejecución. Los chatbots tradicionales a menudo carecen de características de personaje distintivas, respondiendo de manera monótona y sin calidez humana. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", asignando a la IA roles y tonos específicos. Sin embargo, incluso con una "personaje" rica, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar proactivamente tareas complejas.

Para superar esta limitación, nació Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir una serie de herramientas y funciones para la IA, lo que permite a la IA ejecutar automáticamente tareas y devolver resultados según reglas preestablecidas. Esta innovación transforma a la IA de un interlocutor pasivo en un ejecutor de tareas activo. Sin embargo, Auto-GPT aún enfrenta problemas como formatos de llamada de herramientas no uniformes y mala compatibilidad entre plataformas.

Para hacer frente a estos desafíos, el MCP( Model Context Protocol, protocolo de contexto del modelo ), ha surgido. 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 varios servicios externos. Esto reduce significativamente la dificultad de desarrollo y el costo de tiempo, lo que permite que los modelos de IA interactúen de manera más eficiente con herramientas externas.

MCP y el Agente de IA se complementan entre sí. El Agente de IA se centra principalmente en operaciones de blockchain, ejecución de contratos inteligentes y gestión de activos criptográficos, mientras que el MCP se dedica a simplificar la interacción entre el Agente de IA y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión del contexto. La introducción del MCP ha mejorado en gran medida la capacidad de ejecución y flexibilidad del Agente de IA.

Por ejemplo, en el ámbito de DeFi, el Agente de IA puede obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente la cartera a través de MCP. MCP también abre nuevas vías para la colaboración de múltiples Agentes de IA, permitiéndoles trabajar en conjunto para realizar análisis de datos en cadena complejos, pronósticos de mercado y gestión de riesgos. Además, MCP ayuda a lograr una gestión de activos en cadena más segura y eficiente, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste y el MEV en las transacciones.

Actualmente, ya han surgido algunos proyectos basados en el concepto de MCP en el mercado.

1. DeMCP: una red MCP descentralizada que proporciona servicios MCP de código abierto autodesarrollados para agentes de IA y permite la integración de modelos de lenguaje grandes y populares en un solo lugar.

2. DARK: Red MCP construida sobre Solana, que opera en un entorno de ejecución confiable. Su primera aplicación está en desarrollo y tiene como objetivo proporcionar capacidades de integración de herramientas eficientes para Agentes de IA.

3. Cookie.fun: plataforma enfocada en agentes de IA en el ecosistema Web3, que ofrece un índice completo de agentes de IA y herramientas de análisis. La actualización reciente lanzó un servidor MCP exclusivo, facilitando la integración rápida para los desarrolladores.

4. SkyAI: proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, que construye una infraestructura de IA nativa de blockchain a través de la expansión de MCP. Actualmente admite conjuntos de datos agregados de BNB Chain y Solana, y en el futuro planea admitir la red principal de Ethereum y la cadena Base.

A pesar de que el protocolo MCP ha mostrado un gran potencial para mejorar la eficiencia de la interacción de datos, reducir los costos de desarrollo, y aumentar la seguridad y la protección de la privacidad, la mayoría de los proyectos basados en MCP todavía se encuentran en la fase de prueba de concepto. Esto ha llevado a que el precio de sus tokens experimente una caída continua después de su lanzamiento, reflejando una crisis de confianza del mercado en los proyectos MCP.

En el futuro, el desarrollo del protocolo MCP aún enfrenta numerosos desafíos, incluyendo acelerar el progreso del desarrollo de productos, asegurar una estrecha relación entre los tokens y los productos reales, así como mejorar la experiencia del usuario. La integración tecnológica también es un gran desafío, ya que existen diferencias en la lógica de los contratos inteligentes y las estructuras de datos entre diferentes blockchains y DApps.

A pesar de ello, el protocolo MCP aún muestra un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el avance de la tecnología AI y la madurez del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi y DAO. Las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar a los modelos de AI una plataforma de operación transparente y rastreable, impulsando la descentralización y la capitalización de los activos de AI.

En general, el protocolo MCP, como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, tiene el potencial de convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario abordar desafíos en múltiples áreas, como la integración técnica, la seguridad y la experiencia del usuario. A medida que estos problemas se resuelvan gradualmente, el protocolo MCP desempeñará un papel cada vez más importante en el nuevo paradigma de aplicaciones de inteligencia artificial.