MCP dan AI Agent: Kerangka Baru Aplikasi Kecerdasan Buatan
Satu, Pengenalan Konsep MCP
Chatbot tradisional di bidang kecerdasan buatan sangat bergantung pada model percakapan umum, kurang memiliki pengaturan karakter yang dipersonalisasi, yang mengakibatkan respon yang tunggal dan kurang memiliki nuansa kemanusiaan. Untuk mengatasi masalah ini, para pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberikan AI peran, kepribadian, dan nada tertentu, sehingga responnya lebih mendekati harapan pengguna. Namun, meskipun memiliki "karakter" yang kaya, AI tetap hanya menjadi responden pasif, tidak mampu melakukan tugas secara proaktif atau melakukan operasi yang kompleks.
Untuk mengatasi batasan ini, proyek sumber terbuka Auto-GPT lahir. Ini memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan alat dan fungsi untuk AI, dan mendaftarkannya ke dalam sistem. Ketika pengguna mengajukan permintaan, Auto-GPT menghasilkan instruksi operasi berdasarkan aturan dan alat yang telah ditetapkan, secara otomatis menjalankan tugas dan mengembalikan hasil, sehingga AI bertransformasi dari sekadar pembicara pasif menjadi pelaksana tugas aktif.
Meskipun Auto-GPT telah mencapai otonomi AI dalam beberapa hal, masih menghadapi masalah seperti format pemanggilan alat yang tidak seragam dan kompatibilitas lintas platform yang buruk. Untuk itu, MCP (Model Context Protocol) lahir. MCP bertujuan untuk menyederhanakan cara interaksi AI dengan alat eksternal, menyediakan standar komunikasi yang seragam, sehingga AI dapat dengan mudah memanggil berbagai layanan eksternal. Secara tradisional, membuat model besar menjalankan tugas kompleks memerlukan banyak kode dan penjelasan alat, sementara protokol MCP dengan mendefinisikan antarmuka dan spesifikasi komunikasi yang distandarisasi, secara signifikan menyederhanakan proses ini dan meningkatkan efisiensi interaksi model AI dengan alat eksternal.
Dua, Integrasi MCP dan AI Agent
MCP dan AI Agent saling melengkapi. AI Agent terutama fokus pada operasi otomatisasi blockchain, eksekusi kontrak pintar, dan manajemen aset kripto, menekankan perlindungan privasi dan integrasi aplikasi terdesentralisasi. MCP lebih menekankan pada penyederhanaan interaksi AI Agent dengan sistem eksternal, menyediakan protokol standar dan manajemen konteks, serta meningkatkan interoperabilitas dan fleksibilitas lintas platform.
MCP menyediakan standar komunikasi yang terpadu untuk interaksi antara AI Agent dan alat eksternal (termasuk data blockchain, kontrak pintar, layanan off-chain, dll.). Standarisasi ini mengatasi masalah fragmentasi antarmuka dalam pengembangan tradisional, sehingga AI Agent dapat terhubung secara mulus dengan data dan alat multi-rantai, secara signifikan memperkuat kemampuan eksekusi mandiri. Misalnya, AI Agent jenis DeFi dapat menggunakan MCP untuk mendapatkan data pasar secara real-time dan secara otomatis mengoptimalkan portofolio investasi.
Selain itu, MCP membuka arah baru untuk AI Agent: kolaborasi antara beberapa AI Agent. Melalui MCP, AI Agent dapat berfungsi sesuai dengan perannya, berkolaborasi untuk menyelesaikan analisis data on-chain, prediksi pasar, manajemen risiko, dan tugas kompleks lainnya, yang meningkatkan efisiensi dan keandalan secara keseluruhan. Dalam hal otomatisasi perdagangan on-chain, MCP menghubungkan berbagai jenis perdagangan dan Agent manajemen risiko, menyelesaikan masalah seperti slippage, wear and tear perdagangan, MEV, dan mewujudkan manajemen aset on-chain yang lebih aman dan efisien.
Tiga, Proyek Terkait
1. DeMCP
DeMCP adalah jaringan MCP terdesentralisasi yang bertujuan untuk menyediakan layanan MCP open-source yang dikembangkan sendiri untuk AI Agent, menyediakan platform penyebaran yang berbagi pendapatan komersial untuk pengembang MCP, dan mewujudkan akses satu atap ke model bahasa besar arus utama (LLM). Pengembang dapat memperoleh layanan melalui dukungan stablecoin.
2. GELAP
DARK adalah jaringan MCP yang dibangun di atas Solana dalam lingkungan eksekusi terpercaya (TEE). Aplikasi pertamanya sedang dalam pengembangan, bertujuan untuk memberikan kemampuan integrasi alat yang efisien bagi AI Agent melalui TEE dan protokol MCP, memungkinkan pengembang untuk dengan mudah mengonfigurasi dan cepat mengakses berbagai alat dan layanan eksternal.
3. Cookie.fun
Cookie.fun adalah platform yang fokus pada AI Agent dalam ekosistem Web3, menyediakan indeks dan alat analisis AI Agent yang komprehensif untuk pengguna. Platform ini menampilkan pengaruh mental AI Agent, kemampuan untuk mengikuti kecerdasan, interaksi pengguna, dan data on-chain serta indikator lainnya, membantu pengguna memahami dan mengevaluasi kinerja berbagai AI Agent. Pembaruan terbaru meluncurkan server MCP eksklusif, termasuk server MCP khusus untuk agen yang dapat dipasang dan digunakan, dirancang untuk pengembang dan non-teknis, tanpa perlu konfigurasi.
4. SkyAI
SkyAI adalah proyek infrastruktur data Web3 yang dibangun di atas BNB Chain, bertujuan untuk membangun infrastruktur AI asli blockchain dengan memperluas MCP. Platform ini menyediakan protokol data yang dapat diskalakan dan interoperable untuk aplikasi AI berbasis Web3, berencana untuk menyederhanakan proses pengembangan melalui integrasi akses data multi-chain, penyebaran agen AI, dan utilitas tingkat protokol, mendorong aplikasi praktis AI dalam lingkungan blockchain. Saat ini, SkyAI mendukung kumpulan data agregat dari BNB Chain dan Solana, dengan jumlah data yang telah melebihi 10 miliar baris, dan di masa depan akan meluncurkan server data MCP yang mendukung jaringan utama Ethereum dan Base chain.
Empat, Pengembangan Masa Depan
Protokol MCP sebagai narasi baru dalam penggabungan AI dan blockchain menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, mengurangi biaya pengembangan, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi, terutama dalam skenario keuangan terdesentralisasi yang memiliki prospek aplikasi yang luas. Namun, saat ini sebagian besar proyek berbasis MCP masih berada pada tahap validasi konsep dan belum meluncurkan produk yang matang, yang mengakibatkan harga token mereka terus menurun setelah peluncuran. Ini mencerminkan krisis kepercayaan pasar terhadap proyek MCP, yang terutama disebabkan oleh siklus pengembangan produk yang panjang dan kurangnya aplikasi nyata.
Bagaimana mempercepat kemajuan pengembangan produk, memastikan hubungan erat antara token dan produk nyata, serta meningkatkan pengalaman pengguna, akan menjadi masalah inti yang dihadapi proyek MCP saat ini. Selain itu, promosi protokol MCP dalam ekosistem kripto masih menghadapi tantangan integrasi teknis. Karena terdapat perbedaan dalam logika kontrak pintar dan struktur data antara berbagai blockchain dan DApp, server MCP yang distandarisasi secara seragam masih memerlukan banyak sumber daya pengembangan.
Meskipun menghadapi tantangan, protokol MCP itu sendiri masih menunjukkan potensi besar untuk perkembangan pasar. Dengan kemajuan teknologi AI yang terus menerus dan kematangan protokol MCP, di masa depan diharapkan dapat diterapkan lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan lainnya. Misalnya, agen AI dapat melalui protokol MCP mendapatkan data on-chain secara real-time, melakukan perdagangan otomatis, dan meningkatkan efisiensi serta akurasi analisis pasar. Selain itu, karakteristik desentralisasi protokol MCP diharapkan dapat memberikan platform operasi yang transparan dan dapat dilacak bagi model AI, mendorong proses desentralisasi dan penguasaan aset AI.
Protokol MCP sebagai kekuatan pendukung penting dalam integrasi AI dan blockchain, seiring dengan kematangan teknologi dan perluasan skenario aplikasi, diharapkan dapat menjadi mesin pendorong untuk generasi berikutnya dari AI Agent. Namun, untuk mewujudkan visi ini masih perlu mengatasi tantangan di berbagai aspek seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
12 Suka
Hadiah
12
3
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
HodlVeteran
· 14jam yang lalu
AI yang menghasilkan uang dan AI yang merugi, keluar berjalan dua langkah biarkan pengemudi berpengalaman melihat... hati para suckers yang masuk sejak 2018 mulai gatal lagi
Lihat AsliBalas0
SignatureVerifier
· 14jam yang lalu
secara teknis, auto-gpt masih kurang lapisan validasi yang tepat... implementasi amatir jujur saja
Lihat AsliBalas0
DecentralizedElder
· 14jam yang lalu
Web3 mantan ketua distrik, karakter ini terlalu rumit, ya?
MCP dan AI Agent: Membangun kerangka baru untuk ekosistem pintar Web3
MCP dan AI Agent: Kerangka Baru Aplikasi Kecerdasan Buatan
Satu, Pengenalan Konsep MCP
Chatbot tradisional di bidang kecerdasan buatan sangat bergantung pada model percakapan umum, kurang memiliki pengaturan karakter yang dipersonalisasi, yang mengakibatkan respon yang tunggal dan kurang memiliki nuansa kemanusiaan. Untuk mengatasi masalah ini, para pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberikan AI peran, kepribadian, dan nada tertentu, sehingga responnya lebih mendekati harapan pengguna. Namun, meskipun memiliki "karakter" yang kaya, AI tetap hanya menjadi responden pasif, tidak mampu melakukan tugas secara proaktif atau melakukan operasi yang kompleks.
Untuk mengatasi batasan ini, proyek sumber terbuka Auto-GPT lahir. Ini memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan alat dan fungsi untuk AI, dan mendaftarkannya ke dalam sistem. Ketika pengguna mengajukan permintaan, Auto-GPT menghasilkan instruksi operasi berdasarkan aturan dan alat yang telah ditetapkan, secara otomatis menjalankan tugas dan mengembalikan hasil, sehingga AI bertransformasi dari sekadar pembicara pasif menjadi pelaksana tugas aktif.
Meskipun Auto-GPT telah mencapai otonomi AI dalam beberapa hal, masih menghadapi masalah seperti format pemanggilan alat yang tidak seragam dan kompatibilitas lintas platform yang buruk. Untuk itu, MCP (Model Context Protocol) lahir. MCP bertujuan untuk menyederhanakan cara interaksi AI dengan alat eksternal, menyediakan standar komunikasi yang seragam, sehingga AI dapat dengan mudah memanggil berbagai layanan eksternal. Secara tradisional, membuat model besar menjalankan tugas kompleks memerlukan banyak kode dan penjelasan alat, sementara protokol MCP dengan mendefinisikan antarmuka dan spesifikasi komunikasi yang distandarisasi, secara signifikan menyederhanakan proses ini dan meningkatkan efisiensi interaksi model AI dengan alat eksternal.
Dua, Integrasi MCP dan AI Agent
MCP dan AI Agent saling melengkapi. AI Agent terutama fokus pada operasi otomatisasi blockchain, eksekusi kontrak pintar, dan manajemen aset kripto, menekankan perlindungan privasi dan integrasi aplikasi terdesentralisasi. MCP lebih menekankan pada penyederhanaan interaksi AI Agent dengan sistem eksternal, menyediakan protokol standar dan manajemen konteks, serta meningkatkan interoperabilitas dan fleksibilitas lintas platform.
MCP menyediakan standar komunikasi yang terpadu untuk interaksi antara AI Agent dan alat eksternal (termasuk data blockchain, kontrak pintar, layanan off-chain, dll.). Standarisasi ini mengatasi masalah fragmentasi antarmuka dalam pengembangan tradisional, sehingga AI Agent dapat terhubung secara mulus dengan data dan alat multi-rantai, secara signifikan memperkuat kemampuan eksekusi mandiri. Misalnya, AI Agent jenis DeFi dapat menggunakan MCP untuk mendapatkan data pasar secara real-time dan secara otomatis mengoptimalkan portofolio investasi.
Selain itu, MCP membuka arah baru untuk AI Agent: kolaborasi antara beberapa AI Agent. Melalui MCP, AI Agent dapat berfungsi sesuai dengan perannya, berkolaborasi untuk menyelesaikan analisis data on-chain, prediksi pasar, manajemen risiko, dan tugas kompleks lainnya, yang meningkatkan efisiensi dan keandalan secara keseluruhan. Dalam hal otomatisasi perdagangan on-chain, MCP menghubungkan berbagai jenis perdagangan dan Agent manajemen risiko, menyelesaikan masalah seperti slippage, wear and tear perdagangan, MEV, dan mewujudkan manajemen aset on-chain yang lebih aman dan efisien.
Tiga, Proyek Terkait
1. DeMCP
DeMCP adalah jaringan MCP terdesentralisasi yang bertujuan untuk menyediakan layanan MCP open-source yang dikembangkan sendiri untuk AI Agent, menyediakan platform penyebaran yang berbagi pendapatan komersial untuk pengembang MCP, dan mewujudkan akses satu atap ke model bahasa besar arus utama (LLM). Pengembang dapat memperoleh layanan melalui dukungan stablecoin.
2. GELAP
DARK adalah jaringan MCP yang dibangun di atas Solana dalam lingkungan eksekusi terpercaya (TEE). Aplikasi pertamanya sedang dalam pengembangan, bertujuan untuk memberikan kemampuan integrasi alat yang efisien bagi AI Agent melalui TEE dan protokol MCP, memungkinkan pengembang untuk dengan mudah mengonfigurasi dan cepat mengakses berbagai alat dan layanan eksternal.
3. Cookie.fun
Cookie.fun adalah platform yang fokus pada AI Agent dalam ekosistem Web3, menyediakan indeks dan alat analisis AI Agent yang komprehensif untuk pengguna. Platform ini menampilkan pengaruh mental AI Agent, kemampuan untuk mengikuti kecerdasan, interaksi pengguna, dan data on-chain serta indikator lainnya, membantu pengguna memahami dan mengevaluasi kinerja berbagai AI Agent. Pembaruan terbaru meluncurkan server MCP eksklusif, termasuk server MCP khusus untuk agen yang dapat dipasang dan digunakan, dirancang untuk pengembang dan non-teknis, tanpa perlu konfigurasi.
4. SkyAI
SkyAI adalah proyek infrastruktur data Web3 yang dibangun di atas BNB Chain, bertujuan untuk membangun infrastruktur AI asli blockchain dengan memperluas MCP. Platform ini menyediakan protokol data yang dapat diskalakan dan interoperable untuk aplikasi AI berbasis Web3, berencana untuk menyederhanakan proses pengembangan melalui integrasi akses data multi-chain, penyebaran agen AI, dan utilitas tingkat protokol, mendorong aplikasi praktis AI dalam lingkungan blockchain. Saat ini, SkyAI mendukung kumpulan data agregat dari BNB Chain dan Solana, dengan jumlah data yang telah melebihi 10 miliar baris, dan di masa depan akan meluncurkan server data MCP yang mendukung jaringan utama Ethereum dan Base chain.
Empat, Pengembangan Masa Depan
Protokol MCP sebagai narasi baru dalam penggabungan AI dan blockchain menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, mengurangi biaya pengembangan, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi, terutama dalam skenario keuangan terdesentralisasi yang memiliki prospek aplikasi yang luas. Namun, saat ini sebagian besar proyek berbasis MCP masih berada pada tahap validasi konsep dan belum meluncurkan produk yang matang, yang mengakibatkan harga token mereka terus menurun setelah peluncuran. Ini mencerminkan krisis kepercayaan pasar terhadap proyek MCP, yang terutama disebabkan oleh siklus pengembangan produk yang panjang dan kurangnya aplikasi nyata.
Bagaimana mempercepat kemajuan pengembangan produk, memastikan hubungan erat antara token dan produk nyata, serta meningkatkan pengalaman pengguna, akan menjadi masalah inti yang dihadapi proyek MCP saat ini. Selain itu, promosi protokol MCP dalam ekosistem kripto masih menghadapi tantangan integrasi teknis. Karena terdapat perbedaan dalam logika kontrak pintar dan struktur data antara berbagai blockchain dan DApp, server MCP yang distandarisasi secara seragam masih memerlukan banyak sumber daya pengembangan.
Meskipun menghadapi tantangan, protokol MCP itu sendiri masih menunjukkan potensi besar untuk perkembangan pasar. Dengan kemajuan teknologi AI yang terus menerus dan kematangan protokol MCP, di masa depan diharapkan dapat diterapkan lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan lainnya. Misalnya, agen AI dapat melalui protokol MCP mendapatkan data on-chain secara real-time, melakukan perdagangan otomatis, dan meningkatkan efisiensi serta akurasi analisis pasar. Selain itu, karakteristik desentralisasi protokol MCP diharapkan dapat memberikan platform operasi yang transparan dan dapat dilacak bagi model AI, mendorong proses desentralisasi dan penguasaan aset AI.
Protokol MCP sebagai kekuatan pendukung penting dalam integrasi AI dan blockchain, seiring dengan kematangan teknologi dan perluasan skenario aplikasi, diharapkan dapat menjadi mesin pendorong untuk generasi berikutnya dari AI Agent. Namun, untuk mewujudkan visi ini masih perlu mengatasi tantangan di berbagai aspek seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna.