Estrutura de aplicação inteligente nova que integra o conceito de MCP e o Agente de IA

Introdução ao conceito de MC

Os chatbots tradicionais no campo da inteligência artificial dependem muito de modelos de diálogo genéricos, carecendo de definições de personagens personalizadas, o que resulta em respostas monótonas e desprovidas de empatia. Para resolver esse problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "personagem", atribuindo ao AI papéis, personalidades e tons específicos, tornando suas respostas mais alinhadas com as expectativas dos usuários. No entanto, mesmo com uma "personagem" rica, a IA continua a ser um respondedor passivo, incapaz de executar tarefas ativamente ou realizar operações complexas.

O projeto Auto-GPT surgiu, permitindo que os desenvolvedores definam ferramentas e funções para a IA e as registrem no sistema. Quando os usuários fazem um pedido, o Auto-GPT gera instruções de operação com base em regras e ferramentas predefinidas, executando tarefas automaticamente e retornando resultados, transformando a IA de um mero interlocutor passivo em um executor ativo de tarefas.

Apesar de o Auto-GPT ter alcançado a execução autônoma da IA, ainda enfrenta problemas como a falta de uniformidade no formato de chamadas de ferramentas e a fraca compatibilidade entre plataformas. Para resolver esses problemas, surgiu o MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto de Modelo). O MCP visa simplificar a forma como a IA interage com ferramentas externas, fornecendo um padrão de comunicação unificado, permitindo que a IA chame facilmente vários serviços externos. Tradicionalmente, fazer com que modelos de grande escala executem tarefas complexas exige uma grande quantidade de código e documentação de ferramentas, enquanto o protocolo MCP, ao definir interfaces e normas de comunicação padronizadas, simplifica significativamente esse processo e melhora a eficiência da interação entre modelos de IA e ferramentas externas.

A fusão do MCP com o agente de IA

O MCP complementa o AI Agent. O AI Agent foca principalmente na automação de operações em blockchain, execução de contratos inteligentes e gestão de ativos criptográficos, enfatizando a proteção da privacidade e a integração de aplicações descentralizadas. O MCP, por sua vez, concentra-se em simplificar a interação do AI Agent com sistemas externos, fornecendo protocolos padronizados e gestão de contexto, melhorando a interoperabilidade e flexibilidade entre plataformas.

O MCP fornece um padrão de comunicação unificado para a interação entre Agentes de IA e ferramentas externas (incluindo dados de blockchain, contratos inteligentes, serviços off-chain, etc.), resolvendo o problema da fragmentação de interfaces no desenvolvimento tradicional, permitindo que os Agentes de IA se conectem perfeitamente a dados e ferramentas de múltiplas cadeias, aumentando significativamente a capacidade de execução autônoma. Por exemplo, Agentes de IA do tipo DeFi podem obter dados de mercado em tempo real e otimizar automaticamente carteiras de investimentos através do MCP.

O MCP também abriu novas direções para Agentes de IA: colaboração entre múltiplos Agentes de IA. Através do MCP, os Agentes de IA podem colaborar de acordo com a divisão de funções para realizar tarefas complexas, como análise de dados em cadeia, previsão de mercado e gestão de riscos, melhorando a eficiência e a confiabilidade geral. Na automação de transações em cadeia, o MCP conecta diversos Agentes de transação e gestão de riscos, resolvendo problemas como slippage, desgaste de transação e MEV, permitindo uma gestão de ativos em cadeia mais segura e eficiente.

Projetos Relacionados

1. DeMCP: Rede MCP descentralizada, fornece serviços MCP de código aberto desenvolvidos internamente para Agentes de IA, oferecendo uma plataforma de implantação com compartilhamento de receita comercial para desenvolvedores, permitindo a conexão simplificada com modelos de linguagem de grande porte.

2. DARK: Rede MCP sob um Ambiente de Execução Confiável (TEE) construído na Solana. Sua primeira aplicação está em desenvolvimento e fornecerá capacidade de integração de ferramentas eficientes para Agentes de IA através do protocolo TEE e MCP.

3. Cookie.fun: Uma plataforma focada em AI Agents no ecossistema Web3, que oferece um índice abrangente de AI Agents e ferramentas de análise. A atualização mais recente lançou servidores MCP exclusivos, que incluem servidores MCP dedicados plug-and-play para agentes inteligentes.

4. SkyAI: Projeto de infraestrutura de dados Web3 construído na BNB Chain, que constrói uma infraestrutura de IA nativa de blockchain através da expansão do MCP. Atualmente suporta conjuntos de dados agregados da BNB Chain e Solana, e no futuro suportará servidores de dados MCP da rede principal Ethereum e da cadeia Base.

Futuro Desenvolvimento

O protocolo MCP, como uma nova narrativa da fusão entre IA e blockchain, demonstra um enorme potencial na melhoria da eficiência de intercâmbio de dados, redução de custos de desenvolvimento, aumento da segurança e proteção da privacidade. No entanto, a maioria dos projetos baseados em MCP ainda está na fase de validação de conceito e ainda não lançou produtos maduros. Como acelerar o progresso do desenvolvimento do produto, garantir que os tokens estejam intimamente relacionados ao produto real e melhorar a experiência do usuário são as questões centrais que os projetos MCP enfrentam atualmente.

Apesar dos desafios enfrentados, o protocolo MCP em si ainda demonstra um enorme potencial de desenvolvimento de mercado. Com o avanço da tecnologia de IA e a maturação do protocolo MCP, espera-se que no futuro haja uma aplicação mais ampla em áreas como DeFi e DAO. Por exemplo, agentes de IA podem obter dados on-chain em tempo real através do protocolo MCP, executar transações automatizadas e aumentar a eficiência e precisão da análise de mercado. A característica de descentralização do protocolo MCP promete fornecer uma plataforma de operação transparente e rastreável para modelos de IA, promovendo a descentralização e a assetização de ativos de IA.

O protocolo MCP, como uma importante força auxiliar na fusão da IA com a blockchain, à medida que a tecnologia continua a amadurecer e os cenários de aplicação se expandem, tem potencial para se tornar um motor importante para impulsionar a próxima geração de Agentes de IA. No entanto, a realização dessa visão ainda exige a resolução de vários desafios, incluindo integração técnica, segurança e experiência do usuário.