MCP y Agente AI: Un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, Introducción al concepto de MCP
Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial a menudo carecen de una configuración de personaje personalizada, lo que lleva a respuestas monótonas y sin calidez humana. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de manera proactiva o realizar operaciones complejas.
Para que la IA pueda ejecutar tareas de forma autónoma, nació el proyecto de código abierto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir una serie de herramientas y funciones para la IA, y registrar estas herramientas en el sistema. Cuando los usuarios hacen una solicitud, Auto-GPT genera instrucciones de operación según reglas y herramientas preestablecidas, ejecutando automáticamente las tareas y devolviendo los resultados. Esto convierte a la IA de un simple interlocutor pasivo en un ejecutor activo de tareas.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado un cierto grado de ejecución autónoma de la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en los formatos de llamado de herramientas y la mala compatibilidad entre plataformas. Para abordar estos desafíos, surge el MCP (Modelo 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 llamar fácilmente a varios servicios externos. Tradicionalmente, para que los modelos de gran escala ejecuten tareas complejas, los desarrolladores deben escribir una gran cantidad de código y especificaciones de herramientas, lo que aumenta significativamente la dificultad de desarrollo y el costo del tiempo. El protocolo MCP, al definir interfaces estandarizadas y normas de comunicación, simplifica significativamente este proceso, permitiendo que los modelos de IA interactúen más rápida y eficazmente con herramientas externas.
Dos, la fusión de MCP y AI Agent
La relación entre MCP y el Agente AI es complementaria. El Agente AI se centra principalmente en las operaciones automáticas de 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 AI con sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas. El Agente AI puede realizar integraciones y operaciones entre plataformas de manera más eficiente a través del protocolo MCP, mejorando su capacidad de ejecución.
Los agentes de IA tradicionales, aunque poseen cierta capacidad de ejecución, como realizar transacciones a través de contratos inteligentes y gestionar billeteras, normalmente tienen funciones predefinidas, careciendo de flexibilidad y adaptabilidad. El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre agentes 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 los agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, y mejorando significativamente su capacidad de ejecución autónoma.
Por ejemplo, el Agente AI de tipo DeFi puede obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente la cartera a través de MCP. Además, MCP abre nuevas direcciones para el Agente AI, es decir, la colaboración entre múltiples Agentes AI: a través de MCP, los Agentes AI pueden colaborar en función de sus funciones, combinando la análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado, la gestión de riesgos y otras tareas complejas, mejorando la eficiencia y la fiabilidad general. En cuanto a la automatización del comercio en la cadena, MCP conecta diversos agentes de comercio y gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste del comercio y el MEV, logrando una gestión de activos en la 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 AI Agents, ofrecer una plataforma de implementación que comparte beneficios comerciales con los desarrolladores de MCP, y lograr un acceso integral a modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Los desarrolladores pueden acceder a los servicios a través de stablecoins. Hasta el 8 de mayo, su token DMCP tiene un valor de mercado de aproximadamente 1.62 millones de dólares.
2. OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre un entorno de ejecución confiable (TEE) basado en Solana. Su token $DARK se lanzó en una plataforma de intercambio, y hasta el 8 de mayo, su capitalización de mercado era de aproximadamente 11.81 millones de dólares. Actualmente, la primera aplicación de DARK está en desarrollo, y proporcionará capacidades de integración de herramientas eficientes para AI Agent a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla. A pesar de que el producto aún no se ha lanzado completamente, los usuarios pueden unirse a la fase de experiencia temprana a través de un método de lista de espera por correo electrónico, participando en pruebas y proporcionando comentarios.
3. Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma centrada en agentes de IA dentro del ecosistema Web3, diseñada para proporcionar a los usuarios un índice completo de agentes de IA y herramientas de análisis. La plataforma ayuda a los usuarios a comprender y evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA al mostrar métricas como la influencia mental de los agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena. El 24 de abril, se lanzó la actualización Cookie.API1.0 que introdujo servidores MCP exclusivos, que incluyen servidores MCP dedicados de plug-and-play para agentes, diseñados específicamente 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 ofrece un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, y planea simplificar el proceso de desarrollo al integrar acceso a datos multichain, implementación de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, impulsando así la aplicación práctica de la IA en entornos de blockchain. Actualmente, SkyAI soporta 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. Su token SkyAI se lanzó en una plataforma de intercambio, y hasta el 8 de mayo, su capitalización de mercado es de aproximadamente 42.7 millones de dólares.
Cuatro, Desarrollo Futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre IA y blockchain, ha demostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de la interacción 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 un amplio potencial de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún 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 se debe principalmente a los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.
Cómo acelerar el progreso del desarrollo del producto, garantizar una estrecha relación entre el token y el producto real, así como mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta actualmente el proyecto MCP. 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 cadenas de bloques y DApps, el servidor MCP estandarizado y unificado aún necesita una gran inversión de recursos de desarrollo.
A pesar de los desafíos mencionados, el protocolo MCP en sí mismo sigue mostrando un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el continuo avance de la tecnología de IA y la madurez gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de IA pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, realizar 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 a los modelos de IA una plataforma de operación transparente y rastreable, impulsando la descentralización y la valorización de los activos de IA.
El protocolo MCP, como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, tiene el potencial de convertirse en el motor que impulse la próxima generación de agentes de IA a medida que la tecnología madura y se expanden los escenarios de aplicación. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario abordar desafíos en múltiples áreas, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.
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ThatsNotARugPull
· hace5h
Aún hay que ver cómo se implementa, a menos que realmente se pueda trabajar.
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YieldHunter
· hace5h
hmm técnicamente hablando, esta cosa de MC solo parece otro bot de yield farming... muéstrame primero el ROI sostenible
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PoetryOnChain
· hace5h
Parece que el idiota finalmente se ha dado cuenta.
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MemecoinTrader
· hace6h
alpha leak: acabo de detectar una oportunidad de psyops prime en la fusión mcp x agente ai... potencial de arbitraje narrativo = infinito
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GasGasGasBro
· hace6h
¿Cómo es que esta IA también ha creado un personaje? ¿Realmente quiere llevar la competencia al extremo?
Fusión de MCP con AI Agent: creando un nuevo marco para aplicaciones inteligentes Web3
MCP y Agente AI: Un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, Introducción al concepto de MCP
Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial a menudo carecen de una configuración de personaje personalizada, lo que lleva a respuestas monótonas y sin calidez humana. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de manera proactiva o realizar operaciones complejas.
Para que la IA pueda ejecutar tareas de forma autónoma, nació el proyecto de código abierto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir una serie de herramientas y funciones para la IA, y registrar estas herramientas en el sistema. Cuando los usuarios hacen una solicitud, Auto-GPT genera instrucciones de operación según reglas y herramientas preestablecidas, ejecutando automáticamente las tareas y devolviendo los resultados. Esto convierte a la IA de un simple interlocutor pasivo en un ejecutor activo de tareas.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado un cierto grado de ejecución autónoma de la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en los formatos de llamado de herramientas y la mala compatibilidad entre plataformas. Para abordar estos desafíos, surge el MCP (Modelo 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 llamar fácilmente a varios servicios externos. Tradicionalmente, para que los modelos de gran escala ejecuten tareas complejas, los desarrolladores deben escribir una gran cantidad de código y especificaciones de herramientas, lo que aumenta significativamente la dificultad de desarrollo y el costo del tiempo. El protocolo MCP, al definir interfaces estandarizadas y normas de comunicación, simplifica significativamente este proceso, permitiendo que los modelos de IA interactúen más rápida y eficazmente con herramientas externas.
Dos, la fusión de MCP y AI Agent
La relación entre MCP y el Agente AI es complementaria. El Agente AI se centra principalmente en las operaciones automáticas de 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 AI con sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas. El Agente AI puede realizar integraciones y operaciones entre plataformas de manera más eficiente a través del protocolo MCP, mejorando su capacidad de ejecución.
Los agentes de IA tradicionales, aunque poseen cierta capacidad de ejecución, como realizar transacciones a través de contratos inteligentes y gestionar billeteras, normalmente tienen funciones predefinidas, careciendo de flexibilidad y adaptabilidad. El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre agentes 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 los agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, y mejorando significativamente su capacidad de ejecución autónoma.
Por ejemplo, el Agente AI de tipo DeFi puede obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente la cartera a través de MCP. Además, MCP abre nuevas direcciones para el Agente AI, es decir, la colaboración entre múltiples Agentes AI: a través de MCP, los Agentes AI pueden colaborar en función de sus funciones, combinando la análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado, la gestión de riesgos y otras tareas complejas, mejorando la eficiencia y la fiabilidad general. En cuanto a la automatización del comercio en la cadena, MCP conecta diversos agentes de comercio y gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste del comercio y el MEV, logrando una gestión de activos en la 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 AI Agents, ofrecer una plataforma de implementación que comparte beneficios comerciales con los desarrolladores de MCP, y lograr un acceso integral a modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Los desarrolladores pueden acceder a los servicios a través de stablecoins. Hasta el 8 de mayo, su token DMCP tiene un valor de mercado de aproximadamente 1.62 millones de dólares.
2. OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre un entorno de ejecución confiable (TEE) basado en Solana. Su token $DARK se lanzó en una plataforma de intercambio, y hasta el 8 de mayo, su capitalización de mercado era de aproximadamente 11.81 millones de dólares. Actualmente, la primera aplicación de DARK está en desarrollo, y proporcionará capacidades de integración de herramientas eficientes para AI Agent a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla. A pesar de que el producto aún no se ha lanzado completamente, los usuarios pueden unirse a la fase de experiencia temprana a través de un método de lista de espera por correo electrónico, participando en pruebas y proporcionando comentarios.
3. Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma centrada en agentes de IA dentro del ecosistema Web3, diseñada para proporcionar a los usuarios un índice completo de agentes de IA y herramientas de análisis. La plataforma ayuda a los usuarios a comprender y evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA al mostrar métricas como la influencia mental de los agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena. El 24 de abril, se lanzó la actualización Cookie.API1.0 que introdujo servidores MCP exclusivos, que incluyen servidores MCP dedicados de plug-and-play para agentes, diseñados específicamente 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 ofrece un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, y planea simplificar el proceso de desarrollo al integrar acceso a datos multichain, implementación de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, impulsando así la aplicación práctica de la IA en entornos de blockchain. Actualmente, SkyAI soporta 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. Su token SkyAI se lanzó en una plataforma de intercambio, y hasta el 8 de mayo, su capitalización de mercado es de aproximadamente 42.7 millones de dólares.
Cuatro, Desarrollo Futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre IA y blockchain, ha demostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de la interacción 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 un amplio potencial de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún 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 se debe principalmente a los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.
Cómo acelerar el progreso del desarrollo del producto, garantizar una estrecha relación entre el token y el producto real, así como mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta actualmente el proyecto MCP. 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 cadenas de bloques y DApps, el servidor MCP estandarizado y unificado aún necesita una gran inversión de recursos de desarrollo.
A pesar de los desafíos mencionados, el protocolo MCP en sí mismo sigue mostrando un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el continuo avance de la tecnología de IA y la madurez gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de IA pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, realizar 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 a los modelos de IA una plataforma de operación transparente y rastreable, impulsando la descentralización y la valorización de los activos de IA.
El protocolo MCP, como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, tiene el potencial de convertirse en el motor que impulse la próxima generación de agentes de IA a medida que la tecnología madura y se expanden los escenarios de aplicación. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario abordar desafíos en múltiples áreas, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.