MCP y AI Agent: un nuevo marco para la aplicación 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 conversación generales, careciendo de una configuración de personajes personalizada, lo que resulta en respuestas monótonas y carentes de humanidad. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personalidad", otorgando a la IA roles, características y tonos específicos, haciendo que sus respuestas se acerquen más a las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso si la IA tiene una "personalidad" rica, sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de llevar a cabo tareas proactivas o realizar operaciones complejas.

Para ello, 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 una solicitud, Auto-GPT genera instrucciones de operación basadas en reglas y herramientas preestablecidas, ejecuta automáticamente las tareas y devuelve los resultados, transformando a la IA de un interlocutor pasivo a un ejecutor de tareas activo.

A pesar de que Auto-GPT ha logrado en cierta medida la ejecución autónoma de la IA, aún enfrenta problemas como la falta de un formato de llamada a herramientas unificado y una baja compatibilidad entre plataformas. Para resolver estos problemas, surge el MCP (Model Context Protocol, protocolo de contexto del modelo). 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, para que un modelo a gran escala ejecute tareas complejas, los desarrolladores deben escribir una gran cantidad de código y documentación de herramientas, lo que aumenta significativamente la dificultad y el costo de tiempo del desarrollo. El protocolo MCP simplifica notablemente este proceso al definir interfaces y normas de comunicación estandarizadas, permitiendo que los modelos de IA interactúen más rápido y de manera más efectiva con herramientas externas.

Dos, la fusión de MCP y el Agente AI

MCP y el Agente de IA Cripto se complementan entre sí. El Agente de IA se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. Por otro lado, MCP se enfoca en simplificar la interacción del Agente de IA con sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas. El Agente de IA Cripto puede realizar una integración y operación más eficiente entre plataformas a través del protocolo MCP, mejorando su capacidad de ejecución.

Los agentes de IA anteriores tenían cierta capacidad de ejecución, como ejecutar transacciones a través de contratos inteligentes y gestionar billeteras. Sin embargo, estas funciones suelen estar predefinidas, careciendo de flexibilidad y adaptabilidad. El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre el agente de IA y herramientas externas (incluyendo 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 el agente de IA se conecte sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, y mejorando significativamente su 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, el MCP ha abierto una nueva dirección para los Agentes AI, es decir, la colaboración entre múltiples Agentes AI: a través del MCP, los Agentes AI pueden colaborar según la división de funciones y combinarse para completar tareas complejas como el análisis de datos en cadena, la predicción de mercado y la gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y fiabilidad general. En términos de automatización de transacciones en cadena, el MCP conecta varios tipos de transacciones y Agentes de gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste en las transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en 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, ofreciendo a los desarrolladores de MCP una plataforma de implementación con compartir de ingresos comerciales, y logrando una integración todo en uno del modelo de lenguaje grande y mainstream (LLM). Los desarrolladores pueden acceder a los servicios mediante monedas estables. Hasta el 8 de mayo, su capitalización de mercado del token DMCP es de aproximadamente $1.62M.

2. OSCURO

DARK es una red MCP construida sobre Solana, que opera en un entorno de ejecución confiable (TEE). Su primera aplicación está en fase de desarrollo y proporcionará a los agentes de IA una capacidad de integración de herramientas eficiente a través del TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos a través de una configuración sencilla. Aunque el producto aún no se ha lanzado por completo, los usuarios pueden unirse a la fase de experiencia temprana a través de un sistema de lista de espera por correo electrónico, participando en pruebas y proporcionando comentarios.

3. Cookie.fun

Cookie.fun es una plataforma centrada en AIAgent dentro del ecosistema Web3, diseñada para proporcionar a los usuarios un índice completo de AI Agent y herramientas de análisis. La plataforma ayuda a los usuarios a comprender y evaluar el rendimiento de diferentes AI Agents al mostrar indicadores como la influencia mental de los AI Agents, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena. El 24 de abril, la actualización Cookie.API1.0 lanzó un servidor MCP exclusivo, que incluye un servidor MCP dedicado para agentes listo para usar, diseñado para desarrolladores y no técnicos, sin necesidad de configuración.

4. SkyAI

SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, que tiene como objetivo construir una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de 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 e impulsar la aplicación práctica de la IA en entornos de blockchain mediante la integración de acceso a datos multichain, implementación de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo. Actualmente, SkyAI admite conjuntos de datos agregados de BNB Chain y Solana, con más de 10 mil millones de filas de datos, y en el futuro, lanzará servidores de datos MCP que soporten 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 mostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de intercambio 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, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP todavía 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 en el mercado hacia los proyectos MCP, que proviene principalmente de los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.

Cómo acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar una estrecha relación entre el token y el producto real, y mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta el proyecto MCP en la actualidad. 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, se requerirán grandes recursos de desarrollo para un servidor MCP estandarizado unificado.

A pesar de los desafíos mencionados, el protocolo MCP en sí mismo aún muestra un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el avance continuo de la tecnología AI y la madurez gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logre una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de 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 del mercado. Además, la característica de descentralización del protocolo MCP tiene el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y rastreable para los modelos de AI, promoviendo el proceso de descentralización y capitalización de los activos de AI.

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, a medida que la tecnología continúa madurando y se expanden los escenarios de aplicación. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario abordar múltiples desafíos relacionados con la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.