MCP : infrastructure de base essentielle de l'écosystème Web3 AI Agent
MCP devient rapidement un composant central de l'écosystème Web3 AI Agent. Il introduit le MCP Server via une architecture de type plugin, offrant de nouveaux outils et capacités aux agents AI. Comme d'autres concepts émergents dans le domaine de l'AI Web3, MCP (abréviation de Model Context Protocol) provient de l'AI Web2 et est actuellement réimaginé dans le contexte Web3.
Aperçu de MC
MCP est un protocole ouvert conçu pour standardiser la façon dont les applications transmettent des informations contextuelles aux grands modèles de langage (LLMs). Cela permet une collaboration plus fluide entre les outils, les données et les agents AI.
L'importance de MCP
Les principales limitations auxquelles les grands modèles linguistiques sont confrontés actuellement incluent :
Impossible de naviguer sur Internet en temps réel
Impossible d'accéder directement aux fichiers locaux ou privés
Impossible d'interagir de manière autonome avec des logiciels externes
MCP comble ces lacunes en agissant comme une couche d'interface universelle, permettant à l'Agent IA d'utiliser divers outils.
On peut comparer le MCP à une norme d'interface unifiée dans le domaine des applications AI, facilitant l'intégration de diverses sources de données et modules fonctionnels par l'IA. Ce protocole standardisé est bénéfique tant pour les agents AI que pour les développeurs d'outils :
L'agent IA peut se connecter en toute sécurité à des outils externes et à des sources de données en temps réel
Les développeurs d'outils peuvent réaliser une intégration unique et une utilisation multiplateforme.
Le résultat final est un écosystème IA plus ouvert, interopérable et à faible friction.
La différence entre MCP et les API traditionnelles
La conception des API traditionnelles est destinée aux humains, et non pas prioritairement à l'IA. Chaque API a sa propre structure et sa documentation, les développeurs doivent spécifier manuellement les paramètres et lire la documentation de l'interface. L'Agent IA lui-même ne peut pas lire la documentation, il doit être codé en dur pour s'adapter à chaque API.
MCP, en standardisant le format des appels de fonctions au sein de l'API, abstrait ces parties non structurées et fournit une méthode d'appel unifiée pour l'Agent. On peut considérer le MCP comme une couche d'adaptation API encapsulée pour les Agents autonomes.
Web3 AI et l'écosystème MCP
L'IA dans le Web3 fait également face aux problèmes de "manque de données contextuelles" et de "silos de données", c'est-à-dire que l'IA ne peut pas accéder aux données en temps réel sur la chaîne ou exécuter la logique des contrats intelligents de manière native.
Dans le passé, certains projets ont essayé de construire des réseaux de collaboration multi-agents, mais ont finalement été confrontés au dilemme de "réinventer la roue" en raison de leur dépendance à des API centralisées et à des intégrations personnalisées. Chaque fois qu'une source de données était intégrée, la couche d'adaptation devait être réécrite, ce qui entraînait une augmentation des coûts de développement.
Pour résoudre ce goulot d'étranglement, la prochaine génération d'AI Agent nécessite une architecture plus modulaire et de type Lego, afin de permettre l'intégration transparente de plugins et d'outils tiers. Une nouvelle infrastructure et des applications d'AI Agent basées sur le protocole MCP et A2A émergent, spécialement conçues pour les scénarios Web3, permettant aux Agents d'accéder à des données multi-chaînes et d'interagir nativement avec les protocoles DeFi.
Cas de projet
DeMCP
DeMCP est un marché décentralisé de serveurs MCP, axé sur les outils cryptographiques natifs et l'assurance de la souveraineté des outils MCP. Ses avantages incluent :
Utiliser un TEE (environnement d'exécution de confiance) pour garantir que l'outil MCP n'a pas été altéré.
Utiliser un mécanisme d'incitation par des jetons pour encourager les développeurs à contribuer aux serveurs MCP.
Fournir des fonctionnalités d'agrégateur MCP et de micropaiement, réduire le seuil d'utilisation
DeepCore
DeepCore propose un système d'enregistrement de serveur MCP, se concentrant sur le domaine de la cryptographie et s'étendant davantage à une autre norme ouverte proposée par Google : le protocole A2A (Agent-à-Agent).
A2A est un protocole ouvert destiné à permettre la communication, la collaboration et la coordination des tâches entre différents agents AI de manière sécurisée. Il prend en charge la collaboration AI au niveau entreprise, permettant à des agents AI de différentes entreprises de travailler ensemble sur des tâches.
En résumé :
MCP : Fournir aux agents des outils d'accès.
A2A : Fournir aux agents la capacité de collaborer les uns avec les autres.
La combinaison des serveurs MCP et de la blockchain
L'intégration de la technologie blockchain dans le serveur MCP présente de nombreux avantages :
Obtenir des données de long tail grâce à un mécanisme d'incitation natif cryptographique, encourageant la contribution de la communauté à des ensembles de données rares.
Défense contre les attaques par "poisoning d'outils", c'est-à-dire des outils malveillants se faisant passer pour des plugins légitimes pour tromper l'Agent.
Introduire un mécanisme de staking/de pénalité, combiné à un système de réputation en chaîne pour construire le système de confiance du serveur MCP.
Améliorer la tolérance aux pannes et la réactivité du système, éviter les points de défaillance uniques d'un système centralisé.
Promouvoir l'innovation open source, permettre aux petits développeurs de publier des sources de données telles que les données ESG, enrichir la diversité de l'écosystème.
Actuellement, la plupart des infrastructures de serveur MCP effectuent toujours le rapprochement des outils en analysant les invites en langage naturel des utilisateurs. À l'avenir, l'Agent IA sera capable de rechercher de manière autonome les outils MCP nécessaires pour atteindre des objectifs de tâches complexes.
Tendances futures et impact sur l'industrie
Avec la maturité des infrastructures, l'avantage concurrentiel des entreprises "developer-first" passera de la conception d'API à la fourniture d'un ensemble d'outils plus riche, diversifié et facilement combinable.
À l'avenir, chaque application pourrait devenir un client MCP, chaque API pourrait être un serveur MCP. Cela pourrait donner naissance à de nouveaux mécanismes de prix : les Agents pourraient choisir dynamiquement des outils en fonction de la vitesse d'exécution, de l'efficacité des coûts, de la pertinence, etc., formant un système économique de services d'Agents plus efficace, habilité par la cryptographie et la blockchain.
Le MCP est en soi une couche de protocole de base, et sa véritable valeur et son potentiel ne peuvent être vraiment vus que lorsque les agents IA l'intègrent et le transforment en applications pratiques.
Finalement, l'Agent est le porte-drapeau et l'amplificateur des capacités MCP, tandis que la blockchain et les mécanismes cryptographiques construisent un système économique fiable, efficace et combinable pour ce réseau intelligent.
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DegenMcsleepless
· 07-28 07:37
Encore en train de parler de concepts, à quoi ça sert vraiment ?
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GasFeeWhisperer
· 07-28 07:31
Eh bien, j'ai essayé ça, et je pense que l'avenir semble prometteur.
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FlashLoanLord
· 07-28 07:23
Cette chose ne peut-elle pas encore être mise sur la chaîne ?
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AirdropGrandpa
· 07-28 07:12
Encore un nouveau protocole, c'est du plagiat, non ?
MCP : Révolution des infrastructures de l'écosystème Web3 AI Agent
MCP : infrastructure de base essentielle de l'écosystème Web3 AI Agent
MCP devient rapidement un composant central de l'écosystème Web3 AI Agent. Il introduit le MCP Server via une architecture de type plugin, offrant de nouveaux outils et capacités aux agents AI. Comme d'autres concepts émergents dans le domaine de l'AI Web3, MCP (abréviation de Model Context Protocol) provient de l'AI Web2 et est actuellement réimaginé dans le contexte Web3.
Aperçu de MC
MCP est un protocole ouvert conçu pour standardiser la façon dont les applications transmettent des informations contextuelles aux grands modèles de langage (LLMs). Cela permet une collaboration plus fluide entre les outils, les données et les agents AI.
L'importance de MCP
Les principales limitations auxquelles les grands modèles linguistiques sont confrontés actuellement incluent :
MCP comble ces lacunes en agissant comme une couche d'interface universelle, permettant à l'Agent IA d'utiliser divers outils.
On peut comparer le MCP à une norme d'interface unifiée dans le domaine des applications AI, facilitant l'intégration de diverses sources de données et modules fonctionnels par l'IA. Ce protocole standardisé est bénéfique tant pour les agents AI que pour les développeurs d'outils :
Le résultat final est un écosystème IA plus ouvert, interopérable et à faible friction.
La différence entre MCP et les API traditionnelles
La conception des API traditionnelles est destinée aux humains, et non pas prioritairement à l'IA. Chaque API a sa propre structure et sa documentation, les développeurs doivent spécifier manuellement les paramètres et lire la documentation de l'interface. L'Agent IA lui-même ne peut pas lire la documentation, il doit être codé en dur pour s'adapter à chaque API.
MCP, en standardisant le format des appels de fonctions au sein de l'API, abstrait ces parties non structurées et fournit une méthode d'appel unifiée pour l'Agent. On peut considérer le MCP comme une couche d'adaptation API encapsulée pour les Agents autonomes.
Web3 AI et l'écosystème MCP
L'IA dans le Web3 fait également face aux problèmes de "manque de données contextuelles" et de "silos de données", c'est-à-dire que l'IA ne peut pas accéder aux données en temps réel sur la chaîne ou exécuter la logique des contrats intelligents de manière native.
Dans le passé, certains projets ont essayé de construire des réseaux de collaboration multi-agents, mais ont finalement été confrontés au dilemme de "réinventer la roue" en raison de leur dépendance à des API centralisées et à des intégrations personnalisées. Chaque fois qu'une source de données était intégrée, la couche d'adaptation devait être réécrite, ce qui entraînait une augmentation des coûts de développement.
Pour résoudre ce goulot d'étranglement, la prochaine génération d'AI Agent nécessite une architecture plus modulaire et de type Lego, afin de permettre l'intégration transparente de plugins et d'outils tiers. Une nouvelle infrastructure et des applications d'AI Agent basées sur le protocole MCP et A2A émergent, spécialement conçues pour les scénarios Web3, permettant aux Agents d'accéder à des données multi-chaînes et d'interagir nativement avec les protocoles DeFi.
Cas de projet
DeMCP
DeMCP est un marché décentralisé de serveurs MCP, axé sur les outils cryptographiques natifs et l'assurance de la souveraineté des outils MCP. Ses avantages incluent :
DeepCore
DeepCore propose un système d'enregistrement de serveur MCP, se concentrant sur le domaine de la cryptographie et s'étendant davantage à une autre norme ouverte proposée par Google : le protocole A2A (Agent-à-Agent).
A2A est un protocole ouvert destiné à permettre la communication, la collaboration et la coordination des tâches entre différents agents AI de manière sécurisée. Il prend en charge la collaboration AI au niveau entreprise, permettant à des agents AI de différentes entreprises de travailler ensemble sur des tâches.
En résumé :
La combinaison des serveurs MCP et de la blockchain
L'intégration de la technologie blockchain dans le serveur MCP présente de nombreux avantages :
Actuellement, la plupart des infrastructures de serveur MCP effectuent toujours le rapprochement des outils en analysant les invites en langage naturel des utilisateurs. À l'avenir, l'Agent IA sera capable de rechercher de manière autonome les outils MCP nécessaires pour atteindre des objectifs de tâches complexes.
Tendances futures et impact sur l'industrie
Avec la maturité des infrastructures, l'avantage concurrentiel des entreprises "developer-first" passera de la conception d'API à la fourniture d'un ensemble d'outils plus riche, diversifié et facilement combinable.
À l'avenir, chaque application pourrait devenir un client MCP, chaque API pourrait être un serveur MCP. Cela pourrait donner naissance à de nouveaux mécanismes de prix : les Agents pourraient choisir dynamiquement des outils en fonction de la vitesse d'exécution, de l'efficacité des coûts, de la pertinence, etc., formant un système économique de services d'Agents plus efficace, habilité par la cryptographie et la blockchain.
Le MCP est en soi une couche de protocole de base, et sa véritable valeur et son potentiel ne peuvent être vraiment vus que lorsque les agents IA l'intègrent et le transforment en applications pratiques.
Finalement, l'Agent est le porte-drapeau et l'amplificateur des capacités MCP, tandis que la blockchain et les mécanismes cryptographiques construisent un système économique fiable, efficace et combinable pour ce réseau intelligent.