MCP y Agente de AI: Un nuevo paradigma para aplicaciones de inteligencia artificial

El campo de la inteligencia artificial ha estado buscando formas de interacción más personalizadas y proactivas. Los chatbots tradicionales a menudo carecen de personalidad, y para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles y tonos específicos. Sin embargo, a pesar de esto, la IA sigue siendo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas complejas de manera proactiva.

Para abordar esta limitación, el proyecto Auto-GPT ha surgido. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA, de modo que la IA pueda ejecutar automáticamente tareas según las solicitudes de los usuarios. Aunque Auto-GPT ha dado un paso importante hacia la ejecución autónoma de la IA, aún enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamadas a herramientas y una mala compatibilidad entre plataformas.

Para hacer frente a estos desafíos, surgió el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). El MCP tiene como objetivo simplificar la interacción entre la IA y las herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA invocar fácilmente diversos servicios externos. Esto reduce significativamente la dificultad de desarrollo y el costo de tiempo, permitiendo que los modelos de IA interactúen de manera más rápida y efectiva con herramientas externas.

MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, mientras que MCP se enfoca en simplificar la interacción entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto. El valor central de MCP radica en ofrecer un estándar de comunicación unificado para la interacción de AI Agent con herramientas externas (como 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 AI Agent se conecte sin problemas a datos y herramientas multi-cadena, mejorando significativamente su capacidad de ejecución autónoma.

En el ámbito de DeFi, el Agente de IA puede obtener datos de mercado en tiempo real a través de MCP y optimizar automáticamente la cartera. Además, MCP abre nuevas direcciones para el Agente de IA, es decir, la colaboración de múltiples Agentes de IA. A través de MCP, diferentes Agentes de IA pueden dividirse las funciones y colaborar en tareas complejas como el análisis de datos en cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad en general.

Actualmente, varios proyectos están explorando la aplicación fusionada de MCP y AI Agent:

1. DeMCP: una red MCP descentralizada que proporciona servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para agentes de IA y ofrece una plataforma de implementación que comparte los ingresos comerciales con los desarrolladores de MCP.

2. DARK: Una red MCP construida sobre Solana, que opera en un entorno de ejecución confiable (TEE). Su primera aplicación está en desarrollo y tiene como objetivo proporcionar una capacidad de integración de herramientas eficiente para los Agentes de IA a través de TEE y el protocolo MCP.

3. Cookie.fun: Una plataforma centrada en agentes de IA dentro del ecosistema Web3, que ofrece índices y herramientas de análisis para agentes de IA. La última actualización ha lanzado un servidor MCP exclusivo, brindando servicios MCP dedicados y listos para usar para desarrolladores y no técnicos.

4. SkyAI: Un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, que desarrolla una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de MCP. Actualmente, soporta conjuntos de datos agregados de BNB Chain y Solana, y en el futuro también soportará servidores de datos MCP de la red principal de Ethereum y de la cadena Base.

A pesar de que el protocolo MCP 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, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de validación de conceptos y no han lanzado productos maduros. Esto ha llevado a que el precio de su token 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 enfrenta desafíos como acelerar el progreso del desarrollo de productos, asegurar una estrecha relación entre los tokens y los productos reales, y mejorar la experiencia del usuario. Al mismo tiempo, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema de criptomonedas aún necesita superar barreras de integración técnica, como unificar las diferencias en la lógica de contratos inteligentes y las estructuras de datos entre diferentes blockchains y DApps.

A pesar de los numerosos desafíos, el protocolo MCP sigue mostrando un enorme 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 tenga 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 del mercado. Además, las características descentralizadas del protocolo MCP prometen proporcionar una plataforma de funcionamiento transparente y trazable para los modelos AI, impulsando el proceso de descentralización y tokenización de activos AI.

Como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, se espera que el protocolo MCP se convierta en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben resolver múltiples desafíos en la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario. A medida que se vayan resolviendo estos problemas, la combinación de MCP y los Agentes de IA abrirá un nuevo espacio de desarrollo para las aplicaciones de inteligencia artificial.