MCP et AI Agent : un nouveau paradigme d'application de l'intelligence artificielle

Introduction au concept de MC

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les chatbots traditionnels manquent souvent de personnalisation et de proactivité. Pour remédier à ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnalité", attribuant des rôles et des caractères spécifiques à l'IA. Cependant, cela n'a pas encore résolu la limitation de la réponse passive de l'IA. Par la suite, le projet Auto-GPT a vu le jour, permettant à l'IA d'exécuter des tâches de manière proactive. Néanmoins, Auto-GPT fait encore face à des défis en matière d'appel d'outils et de compatibilité inter-plateformes.

Pour faire face à ces problèmes, le protocole de contexte de modèle (MCP) a été créé. Le MCP vise à simplifier l'interaction entre l'IA et les outils externes, en fournissant une norme de communication unifiée. Cela réduit considérablement la difficulté de développement et le coût en temps, permettant à l'IA d'interagir plus efficacement avec les outils externes.

Collaboration entre MCP et Agent IA

MCP et l'Agent AI se complètent mutuellement. L'Agent AI se concentre sur les opérations blockchain, l'exécution de contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, tandis que le MCP vise à simplifier l'interaction entre l'Agent AI et les systèmes externes, améliorant ainsi l'interopérabilité entre plateformes.

MCP fournit une norme de communication unifiée pour les agents AI, leur permettant de se connecter sans faille aux données et outils multi-chaînes, renforçant ainsi considérablement leur capacité d'exécution autonome. Par exemple, les agents AI dans le domaine DeFi peuvent obtenir des données de marché en temps réel via MCP et optimiser automatiquement les portefeuilles. De plus, MCP ouvre de nouvelles voies pour la collaboration entre plusieurs agents AI, comme l'accomplissement de tâches complexes par la division des fonctions, améliorant ainsi l'efficacité globale.

Aperçu des projets connexes

1. DeMCP : réseau MCP décentralisé, fournissant des services MCP open source développés en interne pour AI Agent, prenant en charge l'intégration unique des principaux grands modèles de langage.

2. DARK : Réseau MCP construit sur Solana, un environnement d'exécution de confiance, développe sa première application visant à fournir des capacités d'intégration d'outils efficaces pour les agents AI.

3. Cookie.fun : une plateforme axée sur les agents IA dans l'écosystème Web3, offrant des indices et des outils d'analyse complets pour les agents IA. La dernière version a lancé un serveur MCP exclusif, conçu pour les développeurs et les non-techniciens.

4. SkyAI : un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la chaîne BNB, qui développe une infrastructure AI native de blockchain en étendant le MCP. Actuellement, il prend en charge des ensembles de données agrégées provenant de la chaîne BNB et de Solana, et à l'avenir, il prendra en charge le réseau principal Ethereum et la chaîne Base.

Perspectives d'avenir

Le protocole MCP présente un potentiel énorme dans la fusion de l'IA et de la blockchain, notamment en améliorant l'efficacité des échanges de données, en réduisant les coûts de développement et en renforçant la sécurité. Cependant, la plupart des projets MCP sont encore au stade de la validation des concepts et font face à des défis tels que de longs cycles de développement de produits et un faible taux d'application réelle.

Néanmoins, le protocole MCP reste prometteur pour une adoption large dans des domaines tels que la DeFi et les DAO. À l'avenir, les agents AI pourraient utiliser le protocole MCP pour obtenir des données en temps réel sur la chaîne, exécuter des transactions automatisées et améliorer l'efficacité de l'analyse de marché. La caractéristique décentralisée du protocole MCP pourrait également fournir une plateforme d'exploitation transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant le processus de décentralisation des actifs AI.

Cependant, pour réaliser cette vision, il reste à résoudre de nombreux défis tels que l'intégration technique, la sécurité et l'expérience utilisateur. Avec la maturation continue de la technologie et l'expansion des cas d'utilisation, le protocole MCP devrait devenir un moteur important pour promouvoir le développement de la prochaine génération d'agents d'IA.