MCP y AI Agent: un nuevo marco para la aplicación de inteligencia artificial
Uno, Introducción al concepto de MCP
En el campo de la inteligencia artificial, los chatbots tradicionales a menudo dependen de modelos de diálogo genéricos, careciendo de configuraciones personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y faltas de calidez humana. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos, lo que hace que sus respuestas se acerquen más a las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso si la IA tiene un "personaje" rico, sigue siendo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de manera proactiva o realizar operaciones complejas.
Para resolver esta limitación, nació el proyecto Auto-GPT. Permite 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 predefinidas, ejecutando tareas automáticamente y devolviendo resultados. Esto transforma a la IA de un interlocutor pasivo a un ejecutor de tareas activo.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado cierta autonomía en la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada de herramientas y la mala compatibilidad entre plataformas. Por ello, surge el MCP (Protocolo de Contexto del Modelo), con el objetivo de simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas. El MCP, al proporcionar un estándar de comunicación unificado, permite que la IA llame fácilmente a varios servicios externos, lo que simplifica notablemente el proceso de desarrollo y mejora la eficiencia.
Dos, la fusión de MCP y el Agente de IA
MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra en la automatización de operaciones en blockchain, ejecución de contratos inteligentes y 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 entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.
MCP proporciona un estándar de comunicación unificado para la interacción entre el Agente de IA y herramientas externas (como datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Este estándar resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que el Agente de IA se conecte sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, mejorando significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los Agentes de IA en el ámbito DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente sus carteras a través de MCP.
Además, MCP ha abierto una nueva dirección para los Agentes de IA: la colaboración entre múltiples Agentes de IA. A través de MCP, los Agentes de IA pueden dividirse según sus funciones y combinarse para completar tareas complejas como el análisis de datos en cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y fiabilidad generales. En cuanto a la automatización de transacciones en cadena, MCP conecta varios tipos de Agentes de transacción y de gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento en las transacciones, el desgaste en las transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Tres, proyectos relacionados
1. DeMCP
DeMCP es una red MCP descentralizada que proporciona servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para AI Agents, ofrece una plataforma de implementación que comparte los beneficios comerciales con los desarrolladores, y permite el acceso integral a modelos de lenguaje grandes y populares (LLM). Los desarrolladores pueden acceder a los servicios mediante monedas estables.
2. OSCURO
DARK es una red MCP bajo un entorno de ejecución confiable ( TEE ) construido sobre Solana. Su primera aplicación está en desarrollo y proporcionará capacidades eficientes de integración de herramientas para agentes de IA a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración simple.
3. Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma centrada en AI Agent dentro del ecosistema Web3, que ofrece un índice completo de AI Agent y herramientas de análisis. La plataforma muestra métricas como la influencia mental de AI Agent, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y datos en cadena, lo que ayuda a los usuarios a evaluar el rendimiento de diferentes AI Agents. La reciente actualización presentó servidores MCP exclusivos, que incluyen servidores MCP dedicados de fácil instalación, diseñados especialmente para desarrolladores y personas no técnicas, sin necesidad de ninguna configuración.
4. SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, que tiene como objetivo construir una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, con planes para simplificar el proceso de desarrollo a través de la integración de acceso a datos multichain, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo. Actualmente, SkyAI admite conjuntos de datos agregados de BNB Chain y Solana, con más de 10 mil millones de filas de datos, y en el futuro también soportará servidores de datos MCP de la red principal de Ethereum y de la cadena Base.
Cuatro, desarrollo futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre la IA y la blockchain, ha mostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de intercambio de datos, la reducción de costos de desarrollo, el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad, especialmente en escenarios como las finanzas descentralizadas. Sin embargo, actualmente la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de validación de conceptos y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una crisis de confianza en el mercado.
Acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar que los tokens estén estrechamente relacionados con el producto real, y mejorar la experiencia del usuario son los problemas centrales a los que se enfrenta actualmente el proyecto MCP. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema de criptomonedas todavía enfrenta desafíos de integración técnica, lo que requiere una gran inversión de recursos de desarrollo para unificar la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps.
A pesar de los desafíos, el protocolo MCP en sí mismo aún muestra un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el avance de la tecnología AI y la madurez del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de AI pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar operaciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. Las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y rastreable para los modelos de AI, impulsando el proceso de descentralización y capitalización de los activos de AI.
Como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, el protocolo MCP, con la madurez de la tecnología y la expansión de los escenarios de aplicación, tiene el potencial de convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario abordar múltiples desafíos, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.
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TradFiRefugee
· hace11h
¿Eh? Hacer que la IA se parezca a una persona... ¿es apropiado?
Fusión de MCP y Agente de IA: Nuevo marco de aplicación de inteligencia artificial y perspectivas futuras
MCP y AI Agent: un nuevo marco para la aplicación de inteligencia artificial
Uno, Introducción al concepto de MCP
En el campo de la inteligencia artificial, los chatbots tradicionales a menudo dependen de modelos de diálogo genéricos, careciendo de configuraciones personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y faltas de calidez humana. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos, lo que hace que sus respuestas se acerquen más a las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso si la IA tiene un "personaje" rico, sigue siendo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de manera proactiva o realizar operaciones complejas.
Para resolver esta limitación, nació el proyecto Auto-GPT. Permite 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 predefinidas, ejecutando tareas automáticamente y devolviendo resultados. Esto transforma a la IA de un interlocutor pasivo a un ejecutor de tareas activo.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado cierta autonomía en la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada de herramientas y la mala compatibilidad entre plataformas. Por ello, surge el MCP (Protocolo de Contexto del Modelo), con el objetivo de simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas. El MCP, al proporcionar un estándar de comunicación unificado, permite que la IA llame fácilmente a varios servicios externos, lo que simplifica notablemente el proceso de desarrollo y mejora la eficiencia.
Dos, la fusión de MCP y el Agente de IA
MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra en la automatización de operaciones en blockchain, ejecución de contratos inteligentes y 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 entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.
MCP proporciona un estándar de comunicación unificado para la interacción entre el Agente de IA y herramientas externas (como datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Este estándar resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que el Agente de IA se conecte sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, mejorando significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los Agentes de IA en el ámbito DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente sus carteras a través de MCP.
Además, MCP ha abierto una nueva dirección para los Agentes de IA: la colaboración entre múltiples Agentes de IA. A través de MCP, los Agentes de IA pueden dividirse según sus funciones y combinarse para completar tareas complejas como el análisis de datos en cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y fiabilidad generales. En cuanto a la automatización de transacciones en cadena, MCP conecta varios tipos de Agentes de transacción y de gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento en las transacciones, el desgaste en las transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Tres, proyectos relacionados
1. DeMCP
DeMCP es una red MCP descentralizada que proporciona servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para AI Agents, ofrece una plataforma de implementación que comparte los beneficios comerciales con los desarrolladores, y permite el acceso integral a modelos de lenguaje grandes y populares (LLM). Los desarrolladores pueden acceder a los servicios mediante monedas estables.
2. OSCURO
DARK es una red MCP bajo un entorno de ejecución confiable ( TEE ) construido sobre Solana. Su primera aplicación está en desarrollo y proporcionará capacidades eficientes de integración de herramientas para agentes de IA a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración simple.
3. Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma centrada en AI Agent dentro del ecosistema Web3, que ofrece un índice completo de AI Agent y herramientas de análisis. La plataforma muestra métricas como la influencia mental de AI Agent, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y datos en cadena, lo que ayuda a los usuarios a evaluar el rendimiento de diferentes AI Agents. La reciente actualización presentó servidores MCP exclusivos, que incluyen servidores MCP dedicados de fácil instalación, diseñados especialmente para desarrolladores y personas no técnicas, sin necesidad de ninguna configuración.
4. SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, que tiene como objetivo construir una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, con planes para simplificar el proceso de desarrollo a través de la integración de acceso a datos multichain, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo. Actualmente, SkyAI admite conjuntos de datos agregados de BNB Chain y Solana, con más de 10 mil millones de filas de datos, y en el futuro también soportará servidores de datos MCP de la red principal de Ethereum y de la cadena Base.
Cuatro, desarrollo futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre la IA y la blockchain, ha mostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de intercambio de datos, la reducción de costos de desarrollo, el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad, especialmente en escenarios como las finanzas descentralizadas. Sin embargo, actualmente la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de validación de conceptos y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una crisis de confianza en el mercado.
Acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar que los tokens estén estrechamente relacionados con el producto real, y mejorar la experiencia del usuario son los problemas centrales a los que se enfrenta actualmente el proyecto MCP. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema de criptomonedas todavía enfrenta desafíos de integración técnica, lo que requiere una gran inversión de recursos de desarrollo para unificar la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps.
A pesar de los desafíos, el protocolo MCP en sí mismo aún muestra un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el avance de la tecnología AI y la madurez del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de AI pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar operaciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. Las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y rastreable para los modelos de AI, impulsando el proceso de descentralización y capitalización de los activos de AI.
Como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, el protocolo MCP, con la madurez de la tecnología y la expansión de los escenarios de aplicación, tiene el potencial de convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario abordar múltiples desafíos, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.