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MCPとAIエージェント: Web3時代の人工知能アプリケーションの新しいパラダイム
MCPとAIエージェント：人工知能アプリケーションの新しいフレームワーク
1. MCPの概念の紹介
人工知能の分野では、従来のチャットボットはしばしばパーソナライズされた設定が不足しており、応答が単調で退屈です。この問題を解決するために、開発者は「キャラクター」概念を導入し、AIに特定の役割と性格を与えました。しかし、それでもAIは依然として受動的な応答者であり、複雑なタスクを自主的に実行することはできません。
この制限を突破するために、Auto-GPTプロジェクトが誕生しました。これは、開発者がAIにツールや関数を定義できるようにし、AIが予め設定されたルールに基づいて自動的にタスクを実行できるようにします。Auto-GPTはある程度の自律実行を実現しましたが、ツール呼び出し形式の不統一やクロスプラットフォームの互換性が悪いなどの問題に直面しています。
これらの課題に対処するために、MCP（モデルコンテキストプロトコル）が生まれました。MCPは、統一された通信基準を通じてAIと外部ツールのインタラクション方法を簡素化することを目的としています。これにより、AIはさまざまな外部サービスを容易に呼び出すことができるようになります。この標準化は開発プロセスを大幅に簡素化し、効率を向上させ、AIモデルが外部ツールとより迅速かつ効果的にインタラクションできるようにします。
! MCP+AIエージェント:人工知能アプリケーションのための新しいフレームワーク
二、MCPとAIエージェントの相乗効果
MCPとAIエージェントは相互に補完し合っています。AIエージェントは主にブロックチェーンの自動化操作、スマートコントラクトの実行、暗号資産の管理に焦点を当てており、プライバシー保護と分散型アプリケーションの統合を強調しています。一方、MCPはAIエージェントと外部システムとのインタラクションを簡素化し、標準化されたプロトコルとコンテキスト管理を提供し、クロスプラットフォームの相互運用性と柔軟性を強化しています。
MCPはAIエージェントに新しい発展の方向性を開きました。例えば、複数のAIエージェントが協力することができます。MCPを通じて、AIエージェントは職能に応じて分業し、共同でブロックチェーン上のデータ分析、市場予測、リスク管理などの複雑なタスクを遂行し、全体的な効率と信頼性を向上させます。ブロックチェーン上の取引自動化において、MCPは各種取引およびリスク管理エージェントを連結し、スリッページ、取引摩耗、MEVなどの問題を解決するのに役立ち、より安全で効率的なブロックチェーン上の資産管理を実現します。
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三、関連プロジェクトの概要
DeMCP：分散型MCPネットワークで、AIエージェントに自社開発のオープンソースMCPサービスを提供し、開発者に商業収益共有のデプロイメントプラットフォームを提供します。
DARK：Solanaに基づいて構築された信頼できる実行環境(TEE)下のMCPネットワーク。その最初のアプリケーションが開発中で、AIエージェントに効率的なツール統合機能を提供することを目的としています。
Cookie.fun：Web3エコシステムにおけるAIエージェントに特化したプラットフォームで、包括的なAIエージェント指数と分析ツールを提供しています。最近の更新では、開発者や非技術者向けに、プラグアンドプレイのインテリジェントエージェント専用MCPサービスを提供する専用MCPサーバーが導入されました。
SkyAI：BNB Chainに基づいて構築されたWeb3データインフラプロジェクトで、MCPを拡張してブロックチェーンネイティブのAIインフラを構築します。現在、BNB ChainとSolanaからの集約データセットをサポートしており、将来的にはEthereumメインネットとBaseチェーンのMCPデータサービスをサポートする予定です。
第四に、将来の開発見通し
MCPプロトコルは、データインタラクションの効率を向上させ、開発コストを削減し、安全性とプライバシー保護を強化するなどの面で巨大な潜在能力を示しており、特に分散型金融などの分野で広範な応用の見通しがあります。しかし、現在、MCPに基づくプロジェクトの大多数は概念実証段階にあり、成熟した製品がまだ発売されていないため、そのトークン価格は下落傾向にあります。
未来、MCPプロトコルはDeFi、DAOなどの分野でより広範な応用が期待されています。AIエージェントはMCPプロトコルを通じてリアルタイムでオンチェーンデータを取得し、自動取引を実行することで、市場分析の効率と正確性を向上させることができます。MCPプロトコルの分散型特性は、AIモデルに透明で追跡可能な運用プラットフォームを提供し、AI資産の分散化と資産化の進展を促進します。
しかし、このビジョンを実現するためには、技術の統合、安全性、ユーザーエクスペリエンスなど、さまざまな課題を解決する必要があります。技術が成熟し、応用シーンが拡大する中で、MCPプロトコルは次世代AIエージェントの発展を推進する重要なエンジンとなることが期待されており、人工知能アプリケーションに新しい発展の道を切り開くでしょう。
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