1. Einführung in das MC-Konzept

Im Bereich der künstlichen Intelligenz haben herkömmliche Chatbots stark auf generische Gesprächsmodelle gesetzt, die an fehlenden personalisierten Charaktereinstellungen litten und daher oft monoton und ohne menschliche Note wirkten. Um dieses Problem zu lösen, haben Entwickler das Konzept der 'Charaktereinstellung' eingeführt, das KI spezifische Rollen, Persönlichkeiten und Töne verleiht, um ihre Antworten stärker auf die Erwartungen der Benutzer zuzuschneiden. Selbst mit reichen 'Charaktereinstellungen' bleibt KI jedoch lediglich ein passiver Responder, der nicht in der Lage ist, Aufgaben aktiv auszuführen oder komplexe Operationen durchzuführen. Daher wurde das Open-Source-Projekt Auto-GPT geboren. Auto-GPT ermöglicht es Entwicklern, eine Reihe von Tools und Funktionen für KI zu definieren und diese Tools im System zu registrieren. Wenn Benutzer Anfragen stellen, generiert Auto-GPT entsprechende Betriebsanweisungen basierend auf vordefinierten Regeln und Tools, führt automatisch Aufgaben aus und liefert Ergebnisse zurück. Dieser Ansatz verwandelt KI von einem passiven Gesprächspartner in eine aktive aufgabenorientierte KI.

Obwohl Auto-GPT in gewissem Maße die autonome Ausführung von KI erreicht, steht es immer noch vor Problemen wie inkonsistenten Werkzeugaufrufformaten und schlechter plattformübergreifender Kompatibilität. Um diese Probleme anzugehen, ist MCP (Model Context Protocol) entstanden, das darauf abzielt, die Hauptprobleme anzugehen, mit denen KI im Entwicklungsprozess konfrontiert ist, insbesondere die Komplexität der Integration mit externen Werkzeugen. Das Kernziel von MCP ist es, die Interaktion zwischen KI und externen Werkzeugen zu vereinfachen, indem es einen einheitlichen Kommunikationsstandard bereitstellt, der KI ermöglicht, verschiedene externe Dienste einfach aufzurufen. Traditionell müssen Entwickler eine große Menge an Code und Werkzeuganweisungen schreiben, um großen Modellen die Durchführung komplexer Aufgaben zu ermöglichen (wie z.B. das Abfragen des Wetters oder den Zugriff auf Webseiten), was die Schwierigkeit und den Zeitaufwand der Entwicklung erheblich erhöht. Das MCP-Protokoll vereinfacht diesen Prozess jedoch erheblich, indem es standardisierte Schnittstellen und Kommunikationsspezifikationen definiert, was es KI-Modellen ermöglicht, schneller und effektiver mit externen Werkzeugen zu interagieren.

Zwei, Fusion von MC und KI-Agent

MCP und verschlüsselter KI-Agent ergänzen sich, wobei der Hauptunterschied darin besteht, dass sich der KI-Agent auf die Automatisierung von Blockchain-Operationen, die Ausführung von Smart Contracts und das Management verschlüsselter Vermögenswerte konzentriert und dabei den Schutz der Privatsphäre und die Integration dezentralisierter Anwendungen betont. MCP konzentriert sich stärker darauf, die Interaktion zwischen KI-Agent und externen Systemen zu vereinfachen, indem standardisierte Protokolle und Kontextverwaltung bereitgestellt werden, um die plattformübergreifende Interoperabilität und Flexibilität zu verbessern. Der verschlüsselte KI-Agent kann durch das MCP-Protokoll eine effizientere plattformübergreifende Integration und Operation erreichen und dadurch seine Ausführungsfähigkeiten verbessern.

Zuvor hatten KI-Agenten bestimmte Ausführungsmöglichkeiten, wie z.B. das Ausführen von Trades und das Verwalten von Wallets durch Smart Contracts. Diese Funktionen sind jedoch in der Regel vordefiniert, was Flexibilität und Anpassungsfähigkeit fehlt. Der Kernwert von MCP besteht darin, einen einheitlichen Kommunikationsstandard für KI-Agenten bereitzustellen, um mit externen Tools, einschließlich Blockchain-Daten, Smart Contracts, Off-Chain-Services usw., zu interagieren. Diese Standardisierung adressiert das Problem der Schnittstellenfragmentierung in der traditionellen Entwicklung und ermöglicht es KI-Agenten, sich nahtlos in Multi-Chain-Daten und -Tools zu integrieren, was ihre autonomen Ausführungsmöglichkeiten erheblich verbessert. Beispielsweise kann ein DeFi-KI-Agent MCP verwenden, um in Echtzeit auf Marktdaten zuzugreifen und Investitionsportfolios automatisch zu optimieren. Darüber hinaus eröffnet MCP neue Richtungen für KI-Agenten, wie z.B. die Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten: durch MCP können KI-Agenten basierend auf einer funktionalen Arbeitsteilung zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben wie die Analyse von On-Chain-Daten, Marktvorhersagen, Risikomanagement usw. zu bewältigen, was die Gesamteffizienz und -zuverlässigkeit verbessert. On-Chain-Transaktionsautomatisierung: MCP verknüpft verschiedene Handels- und Risikokontrollagenten, um Probleme wie Schlupf, Handelsverschleiß, MEV usw. zu bewältigen und so ein sichereres und effizienteres On-Chain-Asset-Management zu erreichen.

Drei, Verwandte Projekte

1. MC

DeMCP ist ein dezentrales MCP-Netzwerk. Es widmet sich der Bereitstellung von selbst entwickelten Open-Source-MCP-Diensten für KI-Agenten, bietet eine Bereitstellungsplattform für MCP-Entwickler, um kommerzielle Einnahmen zu teilen, und erreicht einen One-Stop-Zugang zu Mainstream-Großsprachmodellen (LLMs). Entwickler können Dienste über die Unterstützung von Stablecoins (USDT, USDC) nutzen. Bis zum 8. Mai hat sein Token DMCP einen Marktwert von etwa 1,62 Millionen US-Dollar.

2.DUNKEL

DARK ist ein MCP-Netzwerk in einer vertrauenswürdigen Ausführungsumgebung (TEE), das auf Solana aufgebaut ist. Der Token $DARK ist auf Binance Alpha gelistet, mit einem Marktwert von ungefähr 11,81 Millionen US-Dollar zum Stand 8. Mai. Derzeit befindet sich die erste Anwendung von DARK in der Entwicklungsphase, die effiziente Tool-Integrationsmöglichkeiten für KI-Agenten durch TEE- und MCP-Protokolle bieten wird, wodurch Entwickler über einfache Konfigurationen schnell auf eine Vielzahl von Tools und externen Diensten zugreifen können. Obwohl das Produkt noch nicht vollständig veröffentlicht wurde, können Benutzer sich durch eine E-Mail-Registrierung am frühen Erfahrungsphase beteiligen, an Tests teilnehmen und Feedback geben.

3.Cookie.fun

Cookie.fun ist eine Plattform, die sich dem AIAgent im Web3-Ökosystem widmet und es sich zum Ziel gesetzt hat, den Benutzern einen umfassenden KI-Agentenindex und ein Analysetool zur Verfügung zu stellen. Die Plattform hilft den Benutzern, die Leistung verschiedener KI-Agenten zu verstehen und zu bewerten, indem sie Indikatoren wie kognitive Einfluss, intelligente Nachverfolgungsfähigkeit, Benutzerinteraktion und On-Chain-Daten von KI-Agenten anzeigt. Am 24. April führte das Cookie.API 1.0-Update einen dedizierten MCP-Server ein, der Plug-and-Play-intelligente Agenten-spezifische MCP-Server umfasst, die für Entwickler und nicht-technisches Personal konzipiert sind und keiner Konfiguration bedürfen.

Quelle der Information:X

4.SkyAI

SkyAI ist ein Web3-Dateninfrastrukturprojekt, das auf der BNB Chain aufgebaut ist und darauf abzielt, eine auf der Blockchain basierende KI-Infrastruktur durch die Erweiterung von MCP aufzubauen. Die Plattform bietet skalierbare und interoperable Datenprotokolle für Web3-basierte KI-Anwendungen und plant, den Entwicklungsprozess zu vereinfachen, indem sie den Zugriff auf Multi-Chain-Daten, die Bereitstellung von KI-Agenten und Dienstprogramme auf Protokollebene integriert, um die praktische Anwendung von KI in der Blockchain-Umgebung zu fördern. Derzeit unterstützt SkyAI aggregierte Datensätze von BNB Chain und Solana mit einem Datenvolumen von mehr als 10 Milliarden Zeilen und wird bald MCP-Datenserver unterstützen, die das Ethereum-Mainnet und Base Chain unterstützen. Sein Token SkyAI ist an der Binance Alpha gelistet, mit einem Marktwert von etwa 42,7 Millionen US-Dollar zum Stand 8. Mai.

4. Zukünftige Entwicklung

Das MCP-Protokoll, als neue Erzählung der Integration von KI und Blockchain, hat ein großes Potenzial gezeigt, die Effizienz der Dateninteraktion zu verbessern, Entwicklungskosten zu senken, Sicherheit und Datenschutz zu stärken usw., insbesondere im dezentralen Finanzbereich und in anderen Szenarien, mit breiten Anwendungsaussichten. Die meisten auf dem MCP basierenden Projekte befinden sich jedoch noch in der Konzeptverifizierungsphase, ohne ausgereifte Produkte, was zu einem kontinuierlichen Rückgang der Token-Preise nach dem Start führt. Zum Beispiel ist der Preis des DeMCP-Token innerhalb weniger als einem Monat nach dem Start um 74% gesunken. Dieses Phänomen spiegelt eine Vertrauenskrise auf dem Markt gegenüber MCP-Projekten wider, hauptsächlich aufgrund langer Produktentwicklungszyklen und einem Mangel an praktischer Anwendung. Daher werden die Kernfragen, mit denen aktuelle MCP-Projekte konfrontiert sind, sein, wie der Fortschritt bei der Produktentwicklung beschleunigt, eine enge Verbindung zwischen Tokens und tatsächlichen Produkten sichergestellt und die Benutzererfahrung verbessert werden kann. Darüber hinaus steht die Förderung des MCP-Protokolls im verschlüsselten Ökosystem noch vor der Herausforderung der technischen Integration. Aufgrund von Unterschieden in der Logik von Smart Contracts und Datenstrukturen zwischen verschiedenen Blockchains und DApps erfordert ein einheitlicher und standardisierter MCP-Server nach wie vor erhebliche Entwicklungressourcen.

Trotz der oben genannten Herausforderungen zeigt das MCP-Protokoll selbst weiterhin ein enormes Potenzial für die Marktentwicklung. Mit dem kontinuierlichen Fortschritt der KI-Technologie und der allmählichen Reife des MCP-Protokolls wird erwartet, dass es eine breitere Anwendung in den Bereichen DeFi, DAO und mehr erreichen wird. Zum Beispiel können KI-Agenten über das MCP-Protokoll Echtzeit-Onchain-Daten erhalten, automatisierte Transaktionen ausführen und die Effizienz und Genauigkeit der Marktanalyse verbessern. Darüber hinaus soll die dezentrale Natur des MCP-Protokolls eine transparente und nachverfolgbare Betriebsplattform für KI-Modelle bereitstellen und die Dezentralisierung und Verbriefung von KI-Vermögenswerten fördern. Als wichtige Hilfskraft für die Integration von KI und Blockchain soll das MCP-Protokoll mit der kontinuierlichen Reife der Technologie und der Ausweitung der Anwendungsszenarien zu einem entscheidenden Motor für die nächste Generation von KI-Agenten werden. Die Verwirklichung dieser Vision erfordert jedoch weiterhin die Bewältigung verschiedener Herausforderungen wie technologische Integration, Sicherheit und Benutzererfahrung.

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