MCP швидко стає ключовим компонентом екосистеми Web3 AI Agent. Він вводить MCP Server через архітектуру, подібну до плагіна, надаючи нові інструменти та можливості для AI Agent. Як і інші нові концепції в сфері Web3 AI, MCP (повна назва Model Context Protocol) походить з Web2 AI і тепер переосмислюється в середовищі Web3.
Суть MCP
MCP є відкритим протоколом, який має на меті стандартизувати спосіб передачі контекстної інформації від додатків до великих мовних моделей (LLMs). Це дозволяє інструментам, даним та AI-агентам більш безшовно співпрацювати.
Важливість MCP
Основні обмеження, з якими стикаються сучасні великі мовні моделі, включають:
Немає можливості переглядати Інтернет в реальному часі
Немає можливості безпосереднього доступу до локальних або приватних файлів
Неможливо самостійно взаємодіяти з зовнішнім програмним забезпеченням
MCP, виконуючи роль загального інтерфейсного шару, заповнює ці прогалини в можливостях, дозволяючи AI Agent використовувати різноманітні інструменти.
MCP можна порівняти з USB-C у сфері застосувань штучного інтелекту — це єдиний стандарт інтерфейсу, який полегшує інтеграцію різних джерел даних і функціональних модулів для ШІ.
Уявіть, що кожен LLM - це різний мобільний телефон - кожен має свій тип інтерфейсу. Якщо ви виробник апаратного забезпечення, вам потрібно розробити набір аксесуарів для кожного інтерфейсу, що призводить до дуже високих витрат на обслуговування. Саме з цим стикаються розробники AI інструментів: налаштування плагінів для кожної платформи LLM суттєво ускладнює процес і обмежує можливості масштабування. MCP було створено для вирішення цієї проблеми шляхом встановлення єдиного стандарту.
Цей стандартизований протокол вигідний обом сторонам:
Для AI Agent (клієнт): можна безпечно підключати зовнішні інструменти та джерела даних у реальному часі
Для розробників інструментів (серверна частина): одне підключення, доступно на різних платформах
Кінцевий результат - це більш відк ecosystem, що може взаємодіяти, з низьким тертям у AI.
Відмінності MCP від традиційного API
Дизайн API служить людям, а не є пріоритетом для ШІ. Кожен API має свою структуру та документацію, розробники повинні вручну вказувати параметри, читати документацію інтерфейсу. Агенти ШІ самі не можуть читати документацію, їх необхідно жорстко програмувати для адаптації до кожного API (таких як REST, GraphQL, RPC тощо).
MCP стандартизуючи формат викликів функцій в API, абстрагує ці неструктуровані частини, надаючи Агенту єдиний спосіб виклику. MCP можна вважати шаром адаптації API, інкапсульованим для Автономного Агента.
Нещодавно одна хмарна платформа оголосила, що розробники можуть на її платформі безпосередньо розгортати віддалені MCP сервери з мінімальною конфігурацією обладнання. Це значно спростило процес розгортання та управління MCP серверами, включаючи аутентифікацію та передачу даних, що можна вважати "однокнопковим розгортанням".
Незважаючи на те, що MCP сам по собі виглядає недостатньо привабливим, він зовсім не є незначним. Як чисто інфраструктурний компонент, MCP не може безпосередньо використовуватися споживачами, і лише тоді, коли верхні AI-агенти викликають інструменти MCP і демонструють реальний ефект, його цінність справді проявиться.
Web3 AI та екосистема MCP
AI у Web3 також стикається з проблемами "нестачі контекстних даних" та "острівців даних", іншими словами, AI не може отримати доступ до реальних даних у ланцюгу або рідної логіки виконання смарт-контрактів.
В минулому деякі проекти намагалися побудувати мережі з багатьма агентами, але врешті-решт через залежність від централізованих API та індивідуальної інтеграції потрапили в пастку "повторного винаходу колеса". Кожен раз, коли потрібно було підключити джерело даних, доводилося переписувати адаптаційний шар, що призводило до збільшення витрат на розробку. Щоб подолати це обмеження, наступне покоління AI агентів потребує більш модульної, конструктивістської архітектури для безшовної інтеграції сторонніх плагінів і інструментів.
Отже, на основі MCP і протоколу A2A виникає нове покоління інфраструктури та додатків AI Agent, спеціально розроблених для сцен Web3, що дозволяє агентам отримувати доступ до багатоланцюгових даних і нативно взаємодіяти з DeFi протоколами.
Проектний кейс: DeMCP та DeepCore
DeMCP є децентралізованим ринком сервера MCP, що спеціалізується на рідних криптоінструментах та забезпеченні суверенітету інструментів MCP.
Його переваги включають:
Використання TEE (достовірне середовище виконання) для забезпечення того, що інструменти MCP не були змінені.
Використання механізму стимулювання токенами для заохочення розробників вносити внесок у сервери MCP
Надання агрегатора MCP та функції мікроплатежів, зниження бар'єрів для використання
Інший проєкт DeepCore також пропонує систему реєстрації MCP Server, зосереджуючись на криптовалютній сфері, та подальше розширення на ще один відкритий стандарт, запропонований Google: протокол A2A (Agent-to-Agent).
A2A є відкритим протоколом, що має на меті забезпечити безпечну комунікацію, співпрацю та координацію завдань між різними агентами (Agent) ШІ. A2A підтримує корпоративну співпрацю ШІ, наприклад, дозволяючи агентам ШІ з різних компаній спільно виконувати завдання.
У двох словах:
MCP: надає агенту можливість доступу до інструментів
A2A: надає агентам можливість взаємодії один з одним
Чому сервер MCP потребує блокчейн?
MCP Server інтеграція технології блокчейн має безліч переваг:
Отримання довгих хвостових даних через механізм крипто-нативного стимулювання, що заохочує спільноту вносити внесок у рідкісні набори даних.
Захист від атаки "отруєння інструментів", тобто зловмисний інструмент маскується під легальний плагін, щоб ввести в оману Агент.
Блокчейн забезпечує механізми криптографічної перевірки, такі як TEE Remote Attestation, ZK-SNARK, FHE тощо
Введення механізму застави/покарання, у поєднанні з онлайновою репутаційною системою, для побудови системи довіри сервера MCP
Підвищення відмовостійкості системи та її реального часу, уникнення єдиної точки відмови централізованої системи
Сприяння відкритим інноваціям, дозволяючи малим розробникам публікувати, наприклад, джерела даних ESG, збагачуючи екологічну різноманітність.
На даний момент більшість інфраструктури серверів MCP все ще виконує підбір інструментів шляхом аналізу природних мовних запитів користувачів. У майбутньому AI Agent зможе самостійно шукати необхідні інструменти MCP для виконання складних завдань.
Проте, наразі проект MCP все ще на ранній стадії. Більшість платформ все ще є централізованими ринками плагінів, де команда проекту вручну збирає сторонні серверні інструменти з GitHub і розробляє деякі плагіни, за суттю не відрізняючись від ринку плагінів Web2, єдина різниця полягає в орієнтації на сцени Web3.
Майбутні тенденції та вплив на галузь
Наразі все більше представників криптоіндустрії починають усвідомлювати потенціал MCP у з'єднанні ШІ та блокчейну. Наприклад, засновник одного з відомих торгових майданчиків нещодавно публічно закликав розробників ШІ активно створювати високоякісні MCP Server, щоб забезпечити їхніх AI Agent на ланцюгу більш різноманітним набором інструментів.
Зі зрілістю інфраструктури конкурентна перевага компаній "Розробники попереду" також перейде від дизайну API до: хто зможе запропонувати більш багатий, різноманітний і легкий у комбінуванні набір інструментів.
У майбутньому кожен додаток може стати клієнтом MCP, а кожен API може бути сервером MCP.
Це може призвести до виникнення нових цінових механізмів: Агент може динамічно вибирати інструменти в залежності від швидкості виконання, витратної ефективності, релевантності тощо, формуючи більш ефективну економічну систему послуг Агентів, підсилену Crypto та блокчейном.
Звичайно, MCP сам по собі не орієнтований безпосередньо на кінцевих користувачів, це основний протокол. Іншими словами, справжня цінність та потенціал MCP можуть бути справді виявлені лише тоді, коли AI Agent інтегрує його і перетворить на практичні додатки.
Врешті-решт, Agent є носієм і підсилювачем здібностей MCP, тоді як блокчейн і механізми шифрування створюють надійну, ефективну та комбіновану економічну систему для цієї розумної мережі.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
MCP: ключова інфраструктура для створення екосистеми Web3 AI Agent
MCP: нове ядро екосистеми Web3 AI Agent
MCP швидко стає ключовим компонентом екосистеми Web3 AI Agent. Він вводить MCP Server через архітектуру, подібну до плагіна, надаючи нові інструменти та можливості для AI Agent. Як і інші нові концепції в сфері Web3 AI, MCP (повна назва Model Context Protocol) походить з Web2 AI і тепер переосмислюється в середовищі Web3.
Суть MCP
MCP є відкритим протоколом, який має на меті стандартизувати спосіб передачі контекстної інформації від додатків до великих мовних моделей (LLMs). Це дозволяє інструментам, даним та AI-агентам більш безшовно співпрацювати.
Важливість MCP
Основні обмеження, з якими стикаються сучасні великі мовні моделі, включають:
MCP, виконуючи роль загального інтерфейсного шару, заповнює ці прогалини в можливостях, дозволяючи AI Agent використовувати різноманітні інструменти.
MCP можна порівняти з USB-C у сфері застосувань штучного інтелекту — це єдиний стандарт інтерфейсу, який полегшує інтеграцію різних джерел даних і функціональних модулів для ШІ.
Уявіть, що кожен LLM - це різний мобільний телефон - кожен має свій тип інтерфейсу. Якщо ви виробник апаратного забезпечення, вам потрібно розробити набір аксесуарів для кожного інтерфейсу, що призводить до дуже високих витрат на обслуговування. Саме з цим стикаються розробники AI інструментів: налаштування плагінів для кожної платформи LLM суттєво ускладнює процес і обмежує можливості масштабування. MCP було створено для вирішення цієї проблеми шляхом встановлення єдиного стандарту.
Цей стандартизований протокол вигідний обом сторонам:
Кінцевий результат - це більш відк ecosystem, що може взаємодіяти, з низьким тертям у AI.
Відмінності MCP від традиційного API
Дизайн API служить людям, а не є пріоритетом для ШІ. Кожен API має свою структуру та документацію, розробники повинні вручну вказувати параметри, читати документацію інтерфейсу. Агенти ШІ самі не можуть читати документацію, їх необхідно жорстко програмувати для адаптації до кожного API (таких як REST, GraphQL, RPC тощо).
MCP стандартизуючи формат викликів функцій в API, абстрагує ці неструктуровані частини, надаючи Агенту єдиний спосіб виклику. MCP можна вважати шаром адаптації API, інкапсульованим для Автономного Агента.
Нещодавно одна хмарна платформа оголосила, що розробники можуть на її платформі безпосередньо розгортати віддалені MCP сервери з мінімальною конфігурацією обладнання. Це значно спростило процес розгортання та управління MCP серверами, включаючи аутентифікацію та передачу даних, що можна вважати "однокнопковим розгортанням".
Незважаючи на те, що MCP сам по собі виглядає недостатньо привабливим, він зовсім не є незначним. Як чисто інфраструктурний компонент, MCP не може безпосередньо використовуватися споживачами, і лише тоді, коли верхні AI-агенти викликають інструменти MCP і демонструють реальний ефект, його цінність справді проявиться.
Web3 AI та екосистема MCP
AI у Web3 також стикається з проблемами "нестачі контекстних даних" та "острівців даних", іншими словами, AI не може отримати доступ до реальних даних у ланцюгу або рідної логіки виконання смарт-контрактів.
В минулому деякі проекти намагалися побудувати мережі з багатьма агентами, але врешті-решт через залежність від централізованих API та індивідуальної інтеграції потрапили в пастку "повторного винаходу колеса". Кожен раз, коли потрібно було підключити джерело даних, доводилося переписувати адаптаційний шар, що призводило до збільшення витрат на розробку. Щоб подолати це обмеження, наступне покоління AI агентів потребує більш модульної, конструктивістської архітектури для безшовної інтеграції сторонніх плагінів і інструментів.
Отже, на основі MCP і протоколу A2A виникає нове покоління інфраструктури та додатків AI Agent, спеціально розроблених для сцен Web3, що дозволяє агентам отримувати доступ до багатоланцюгових даних і нативно взаємодіяти з DeFi протоколами.
Проектний кейс: DeMCP та DeepCore
DeMCP є децентралізованим ринком сервера MCP, що спеціалізується на рідних криптоінструментах та забезпеченні суверенітету інструментів MCP.
Його переваги включають:
Інший проєкт DeepCore також пропонує систему реєстрації MCP Server, зосереджуючись на криптовалютній сфері, та подальше розширення на ще один відкритий стандарт, запропонований Google: протокол A2A (Agent-to-Agent).
A2A є відкритим протоколом, що має на меті забезпечити безпечну комунікацію, співпрацю та координацію завдань між різними агентами (Agent) ШІ. A2A підтримує корпоративну співпрацю ШІ, наприклад, дозволяючи агентам ШІ з різних компаній спільно виконувати завдання.
У двох словах:
Чому сервер MCP потребує блокчейн?
MCP Server інтеграція технології блокчейн має безліч переваг:
На даний момент більшість інфраструктури серверів MCP все ще виконує підбір інструментів шляхом аналізу природних мовних запитів користувачів. У майбутньому AI Agent зможе самостійно шукати необхідні інструменти MCP для виконання складних завдань.
Проте, наразі проект MCP все ще на ранній стадії. Більшість платформ все ще є централізованими ринками плагінів, де команда проекту вручну збирає сторонні серверні інструменти з GitHub і розробляє деякі плагіни, за суттю не відрізняючись від ринку плагінів Web2, єдина різниця полягає в орієнтації на сцени Web3.
Майбутні тенденції та вплив на галузь
Наразі все більше представників криптоіндустрії починають усвідомлювати потенціал MCP у з'єднанні ШІ та блокчейну. Наприклад, засновник одного з відомих торгових майданчиків нещодавно публічно закликав розробників ШІ активно створювати високоякісні MCP Server, щоб забезпечити їхніх AI Agent на ланцюгу більш різноманітним набором інструментів.
Зі зрілістю інфраструктури конкурентна перевага компаній "Розробники попереду" також перейде від дизайну API до: хто зможе запропонувати більш багатий, різноманітний і легкий у комбінуванні набір інструментів.
У майбутньому кожен додаток може стати клієнтом MCP, а кожен API може бути сервером MCP.
Це може призвести до виникнення нових цінових механізмів: Агент може динамічно вибирати інструменти в залежності від швидкості виконання, витратної ефективності, релевантності тощо, формуючи більш ефективну економічну систему послуг Агентів, підсилену Crypto та блокчейном.
Звичайно, MCP сам по собі не орієнтований безпосередньо на кінцевих користувачів, це основний протокол. Іншими словами, справжня цінність та потенціал MCP можуть бути справді виявлені лише тоді, коли AI Agent інтегрує його і перетворить на практичні додатки.
Врешті-решт, Agent є носієм і підсилювачем здібностей MCP, тоді як блокчейн і механізми шифрування створюють надійну, ефективну та комбіновану економічну систему для цієї розумної мережі.