Reenviar el Título Original 'Model Context Protocol (MCP): The Next Crypto AI Catalyst'

Si eres como yo, probablemente te hayas estado preguntando "¡¿Qué es MC?!" ... y ¿por qué tanta gente habla de ello?

Hay una literatura limitada al respecto, y con razón; solo nació hace cuatro meses. Así que decidí investigar y consolidar mis hallazgos aquí.

TLDR: Es una gran oportunidad para la criptomoneda y la inteligencia artificial de código abierto. Así que debes prestar atención; podría catalizar el próximo paso en productos criptográficos agenticos.

Contenidos

1. Introducción
2. ¿Qué es el Protocolo de Contexto de Modelo?
3. Cómo funciona MCP para agentes de IA
4. El Futuro Agente: Por qué es importante MC
5. Otras Iniciativas Similares a MCP
6. Diferenciadores clave de las integraciones de IA tradicionales
7. Conclusión

1) Introducción

A medida que los agentes de IA evolucionan para volverse más autónomos e integrados en aplicaciones del mundo real, el Protocolo de Contexto del Modelo ("MCP") ha surgido como un cambio de juego en cómo estos agentes interactúan con datos externos y herramientas.

Lanzado por Anthropic a finales de 2024, MCP se está posicionando como un marco estandarizado para potenciar agentes de IA, permitiendo una comunicación fluida con diversas fuentes de datos.

Pero ya que @anthropicaidesde que se introdujo este estándar de comunicación, más soluciones de IA lo han adoptado como la norma

Simplemente, es: "Cómo los AI hablan con el software" en tiempo real

Con el futuro agente en el horizonte, donde los sistemas de IA actúan de forma independiente para resolver tareas complejas, ¿podría MC ser la clave para desbloquear la próxima ola de innovación en IA?

¿Quizás la próxima subida en términos de la acción del precio de Crypto x AI?

Desde los chatbots hasta los sistemas autónomos que impulsan las industrias, se espera cada vez más que los agentes de inteligencia artificial tomen decisiones en tiempo real, basándose en datos en vivo de una variedad de fuentes.

Sin embargo, ha persistido un importante cuello de botella: la falta de una forma estandarizada para que los modelos de IA se conecten con sistemas externos como bases de datos, repositorios de archivos o herramientas empresariales.

Aquí es donde encaja MC.

Ingrese el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), un estándar abierto diseñado para cerrar esta brecha al permitir que los agentes de inteligencia artificial accedan dinámicamente e interactúen con fuentes de datos externas.

Permite a los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) actuar de manera efectiva como Agentes, con la capacidad de implementar contratos inteligentes o llevar a cabo actividades DeFi. ¡Eso es un desbloqueo bastante grande!

Si has utilizado ChatGPT como un nativo de criptomonedas, probablemente seas consciente de que es terrible en proporcionar información específica o análisis oportunos sobre criptomonedas. ¡Me sorprendería si incluso puede decirme el precio actual de algunas de las principales 100 criptomonedas!

Los MCP ofrecen la capacidad de mejorar la DeFi impulsada por IA, como:

1. “Encuentra la mejor APY para USDC y asigna $1K”, o;
2. Reequilibrar carteras basado en la volatilidad del mercado.

Esto señala un movimiento más amplio hacia un futuro agente donde los sistemas de IA operan con mayor independencia y utilidad.

Algo que diferencia los sistemas de IA tradicionales de la naturaleza sin permisos de las vías de cifrado.

2) ¿Qué es el Protocolo de Contexto del Modelo?

El Protocolo de Contexto del Modelo ("MCP"), introducido por Anthropic a fines de 2024, es un estándar de código abierto diseñado para conectar asistentes de inteligencia artificial

Particularmente agentes de IA impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLMs) a sistemas externos donde reside esa jugosa información en tiempo real.

Piénsalo como un adaptador universal que permite a los agentes de IA conectarse a (de forma segura y estandarizada):

• Repositorios de contenido
• Herramientas comerciales
• ¡Entornos de desarrollo y más!

¿Por qué deberías preocuparte?

A diferencia de las integraciones de IA tradicionales, que a menudo dependen de soluciones fragmentadas y personalizadas, MCP proporciona un marco unificado para la comunicación bidireccional.

Esto significa que los agentes de IA no solo pueden extraer datos de fuentes externas, sino también enviar actualizaciones o acciones a esos sistemas, lo que permite un comportamiento más dinámico y autónomo.

¡Podrías tener un agente actualizando sistemas empresariales o gestionando tus asuntos personales completamente de forma autónoma!

La misión de Anthropic con MCP es simplificar la integración de la IA, facilitando a los desarrolladores la construcción de flujos de trabajo agentes donde los sistemas de IA pueden operar de forma independiente y contextual.

3) Cómo funciona MCP para Agentes de IA

MCP actúa como una capa de integración que permite a los agentes de IA conectarse con servicios externos bajo demanda. Aquí tienes un desglose de cómo funciona:

a) Acceso dinámico a datos:

En lugar de depender únicamente de datos pre-entrenados, los agentes de IA que utilizan MCP pueden acceder a datos en tiempo real o específicos del contexto de fuentes como bases de datos relacionales, sistemas de archivos o repositorios de código.

¡Esos precios exóticos de criptomonedas podrían ser consultados en tiempo real! Incluso @0rxbtestá jugando con un MCP para nuestra querida Rana Morada, alias SkyNet, alias @aixbt_agent:

b) Comunicación bidireccional:

MCP permite interacciones bidireccionales, lo que significa que los agentes de IA pueden tanto recuperar datos como tomar acciones, como actualizar una base de datos o activar un flujo de trabajo, basándose en su análisis.

c) Marco Estandarizado:

Al proporcionar un protocolo universal, MC elimina la necesidad de integraciones a medida, reduciendo la complejidad para los desarrolladores y garantizando la consistencia en todas las aplicaciones.

¡Tal vez esta sea la solución para todas las diferentes blockchains y la variedad de lenguajes de programación! ¿Quizás los agentes se convertirán en la capa de agregación?!

4) El Futuro Agente: Por qué es importante MCP

Los agentes de inteligencia artificial ya no son solo sistemas reactivos; se están convirtiendo en entidades proactivas y dirigidas a objetivos capaces de tomar decisiones de forma autónoma.

Sin embargo, para que los agentes de IA sean realmente útiles, necesitan liberarse de las limitaciones de sus datos de entrenamiento e interactuar de manera fluida con el mundo real.

Aquí es donde entra MCP.

Un gran ejemplo de MC en acción proviene de la propia documentación de Anthropic:

Imagina un agente de IA encargado de gestionar un canal de desarrollo de software.

Usando MCP, el agente puede:

• Obtener el último código de un repositorio
• Analízalo en busca de errores y
• luego envía un informe de vuelta a la herramienta de gestión de proyectos del equipo, todo en tiempo real.

A continuación ( h/t @alexalbert__Podemos ver a Claude de Anthropic conectándose directamente a GitHub, creando un nuevo repositorio y haciendo un PR utilizando su integración con MCP:

MCP permite que los agentes de inteligencia artificial se adapten a contextos cambiantes accediendo a datos en vivo, lo que los hace más receptivos e inteligentes.

A continuación se muestra su integración y comunicación con GitHub, Web APIs, Slack, correos electrónicos y mucho más.

MCP proporciona una solución para @davidsacksdeclaración sobre cómo podría ser el agente "The Winning"

Pero tal vez sea la infraestructura que conecta a los agentes con el mundo real ¡la fórmula ganadora!

Con un protocolo estandarizado, los desarrolladores pueden construir flujos de trabajo agentizados más rápido, sin reinventar la rueda para cada nueva integración.

El futuro de la agencia se trata de sistemas de IA que pueden actuar de forma independiente para lograr objetivos complejos, ya sea que se trate de:

• Automatizando procesos empresariales,
• Gestionar cadenas de suministro, o
• Incluso ayudando en la investigación científica.

MCP es un paso crítico hacia la realización de esta visión al proporcionar la infraestructura para que los agentes de IA interactúen con el mundo de manera significativa.

5) Otras Iniciativas Similares a MCP

Anthropic no es el único jugador que reconoce la necesidad de protocolos estandarizados de integración de IA.

Varios protocolos y empresas grandes han lanzado o adoptado recientemente marcos similares a MC para apoyar el futuro agente:

i) Perplejidad MCP:

ii) OpenAI Agents SDK MCP:

Más recientemente (ayer de hecho) OpenAI lanzó su propio complemento MCP a su SDK de Agentes:

iii) Integración de MCP de Stripe:

... y muchos más servidores MCP se están desarrollando para hacer que la comunicación de IA sea más fluida:

Los CEO, separados de Anthropic, están reconociendo su importancia en el avance del futuro del Agente de IA:

Estas iniciativas destacan una tendencia creciente: el reconocimiento de que la IA agente requiere soluciones estandarizadas y escalables para la integración de datos.

Si bien MC sigue siendo un líder debido a su naturaleza de código abierto y amplia aplicabilidad, la participación de importantes actores como xAI, Google y Meta subraya la importancia de este espacio.

6) Diferenciadores clave de las integraciones de IA tradicionales

¿Por qué destaca MCP (y sus homólogos) en comparación con las integraciones de IA tradicionales?

Las integraciones tradicionales a menudo implican APIs personalizadas o middleware, lo que conduce a soluciones fragmentadas que son difíciles de escalar.

MCP ofrece un estándar universal, reduciendo la complejidad y garantizando la consistencia. Este diagrama de comparación lo clava en una sola imagen:

Colaboración de código abierto: La naturaleza de código abierto de MCP fomenta la colaboración en toda la industria, a diferencia de los enfoques aislados de las empresas de inteligencia artificial centralizadas.

ESTA ES UNA GRAN PROPUESTA DE VALOR PARA CRYPTO.

Aquí hay una rápida comparación:

Aquí tienes algunos ejemplos de alto nivel de cómo se puede usar en criptomonedas:

Estamos comenzando a ver un impulso con (1) con soluciones DeFAI, por ejemplo@danielesesta ‘s @heyanonai @LimitusIntelo@gizatechxyz, y también se abordan análisis en cadena con herramientas personalizadas como @aixbt_agent

¡Espera mucho más a medida que MC se integra aún más en los ecosistemas más amplios de criptomonedas e IA!

7) Conclusión

MCP representa un paso clave hacia un futuro de IA agente, donde los sistemas autónomos pueden interactuar de manera fluida con el mundo que los rodea.

Al proporcionar un marco estandarizado para conectar agentes de inteligencia artificial a fuentes de datos externas, MCP aborda un cuello de botella crítico en el desarrollo de la inteligencia artificial, lo que permite soluciones más inteligentes, adaptables y escalables.

La adopción más amplia de la industria de protocolos similares a MCP señala un impulso colectivo hacia esta visión agente.

Sin embargo, los desafíos siguen.

El éxito de MCP y sus homólogos dependerá de la adopción generalizada, la interoperabilidad entre protocolos y la capacidad de mantenerse al día con el paisaje de IA en rápida evolución.

A medida que avanzamos hacia un futuro en el que los agentes de IA juegan un papel cada vez más central en nuestras vidas, marcos como MCP serán los puentes que conectan la IA con aplicaciones del mundo real.

Ya sea que MC se convierta en el estándar de facto o simplemente sea un catalizador para una mayor innovación, ya ha iniciado una conversación crucial sobre la infraestructura necesaria para la IA agentica y los productos criptográficos agenticos.

Descargo de responsabilidad:

1. Este artículo es reimpreso de [MCs4mmy]. Forward the Original Title ‘Model Context Protocol (MCP): The Next Crypto AI Catalyst’. Todos los derechos de autor pertenecen al autor original [s4mmy]. Si hay objeciones a esta reimpresión, por favor contacte al Gate Learnequipo y lo resolverán rápidamente.
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