Marco de aplicación inteligente de nueva generación que fusiona el concepto de MCP con agentes de IA

Introducción al concepto de MC

Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial dependen en gran medida de modelos de conversación generales, carecen de un establecimiento de personajes personalizado, lo que lleva a respuestas monótonas y carentes de humanidad. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando al AI roles, personalidades y tonos específicos, haciendo que sus respuestas se acerquen más a las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, el AI sigue siendo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de forma proactiva o realizar operaciones complejas.

El proyecto Auto-GPT ha surgido, permitiendo a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando un usuario hace una solicitud, Auto-GPT genera instrucciones de operación según reglas y herramientas preestablecidas, ejecutando automáticamente tareas y devolviendo resultados, transformando a la IA de un interlocutor pasivo a un ejecutor activo de tareas.

A pesar de que Auto-GPT ha logrado la ejecución autónoma de la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamadas a herramientas y una mala compatibilidad entre plataformas. Para resolver estos problemas, nace el MCP (Model Context Protocol, protocolo de contexto de 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 acceder fácilmente a varios servicios externos. Tradicionalmente, hacer que modelos a gran escala ejecuten tareas complejas requiere una gran cantidad de código y descripciones de herramientas, mientras que el protocolo MCP simplifica significativamente este proceso al definir interfaces y normas de comunicación estandarizadas, mejorando la eficiencia de la interacción entre modelos de IA y herramientas externas.

La fusión de MCP con el Agente AI

MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. MCP, por su parte, se enfoca en simplificar la interacción de AI Agent con sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión del contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.

MCP proporciona un estándar de comunicación unificado para la interacción entre agentes de IA y herramientas externas (incluidos datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.), resolviendo 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, mejorando significativamente la capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos de mercado en tiempo real y optimizar automáticamente la cartera a través de MCP.

MCP también ha abierto nuevas direcciones para los Agentes de IA: la colaboración entre múltiples Agentes de IA. A través de MCP, los Agentes de IA pueden colaborar según la división de funciones para completar tareas complejas como el análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad en general. En cuanto a la automatización de transacciones en la cadena, MCP conecta varios Agentes de transacción y gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento de precios, el desgaste de transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.

Proyectos relacionados

1. DeMCP: Red MCP descentralizada, proporciona servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para AI Agent, ofrece una plataforma de implementación con compartición de ingresos comerciales para desarrolladores, logrando la integración de modelos de lenguaje de gran tamaño de manera integral.

2. DARK: Red MCP basada en un entorno de ejecución confiable (TEE) construido sobre Solana. Su primera aplicación está en desarrollo y proporcionará capacidades de integración de herramientas eficientes para AI Agent a través de TEE y el protocolo MCP.

3. Cookie.fun: Plataforma enfocada en agentes de IA en el ecosistema Web3, que ofrece un índice completo de agentes de IA y herramientas de análisis. La última actualización lanzó servidores MCP exclusivos, que incluyen servidores MCP dedicados de fácil instalación.

4. SkyAI: un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre la cadena BNB, que desarrolla una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de MCP. Actualmente soporta conjuntos de datos agregados de la cadena BNB y Solana, y en el futuro soportará servidores de datos MCP de la red principal de Ethereum y de la cadena Base.

Desarrollo futuro

El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión de la IA y la blockchain, ha demostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de la interacción de datos, la reducción de costos de desarrollo, y el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad. 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. Acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar que el token esté estrechamente relacionado con el producto real, y mejorar la experiencia del usuario son los problemas centrales que enfrentan los proyectos MCP en la actualidad.

A pesar de los desafíos, el protocolo MCP en sí mismo sigue mostrando un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con los avances en tecnología de IA y la madurez del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logre una aplicación más amplia en campos como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de IA pueden obtener datos en tiempo real en la cadena a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis de mercado. Las características descentralizadas del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y trazable para los modelos de IA, impulsando la descentralización y la capitalización de activos de IA.

El protocolo MCP, como una fuerza auxiliar importante en la fusión de la IA y la cadena de bloques, tiene el potencial de convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA, a medida que la tecnología continúa madurando y se expanden los escenarios de aplicación. Sin embargo, para realizar esta visión, aún es necesario abordar múltiples desafíos en términos de integración tecnológica, seguridad y experiencia del usuario.