MCP швидко стає ключовим компонентом екосистеми Web3 AI Agent. Він вводить MCP Server через архітектуру плагінів, надаючи нові інструменти та можливості AI Agent. Як і інші нові концепції в сфері Web3 AI, MCP (повна назва Model Context Protocol) походить з Web2 AI і наразі переосмислюється в середовищі Web3.
MCP Огляд
MCP є відкритим протоколом, що має на меті стандартизувати спосіб передачі контекстної інформації від програм до великих мовних моделей (LLMs). Це дозволяє інструментам, даним і AI агентам більш безшовно співпрацювати.
Важливість MC
Сучасні великі мовні моделі стикаються з кількома основними обмеженнями:
Немає можливості переглядати Інтернет в реальному часі
Немає можливості безпосереднього доступу до локальних або приватних файлів
Нездатність самостійно взаємодіяти з зовнішнім програмним забезпеченням
MCP, виконуючи роль універсального інтерфейсного рівня, заповнює ці прогалини в можливостях, дозволяючи AI Agent використовувати різні інструменти.
MCP можна порівняти з єдиним інтерфейсним стандартом у сфері AI, який дозволяє AI легше підключатися до різних джерел даних і функціональних модулів. Цей стандартизований протокол є вигідним як для AI Agent (клієнт), так і для розробників інструментів (сервер), в результаті чого сформується більш відкита, взаємодійна та з низьким тертям екосистема AI.
MCP та традиційний API: різниця
Традиційний дизайн API в основному орієнтований на людей, а не на AI. Кожен API має свою специфічну структуру та документацію, розробники повинні вручну вказувати параметри, читати документацію інтерфейсу. Сам AI Agent не може читати документацію, його потрібно жорстко закодувати для адаптації до кожного API.
MCP стандартизує формат викликів функцій у внутрішньому API, абстрагуючи ці неструктуровані частини, забезпечуючи єдиний спосіб виклику для Агентів. MCP можна розглядати як адаптаційний шар API, спеціально упакований для автономних Агентів.
Web3 AI x MCP екосистема
AI в Web3 також стикається з проблемами "недостатності контекстних даних" та "ізоляції даних". З'являється нове покоління інфраструктури та застосувань AI Agent на основі протоколів MCP та A2A, спеціально розроблених для сцен Web3, що дозволяє агентам отримувати доступ до багатоланцюгових даних і нативно взаємодіяти з DeFi протоколами.
Проектний випадок
DeMCP
DeMCP є децентралізованим ринком MCP Server, який фокусується на рідних криптоінструментах та забезпеченні суверенітету MCP інструментів. Його переваги включають:
Використання TEE (достовірне виконуване середовище) для забезпечення того, що інструмент MCP не був змінений
Використання механізму стимулювання токенами для заохочення розробників вносити внесок у сервери MCP
Забезпечення функцій агрегатора MCP та мікроплатежів, зниження порогу використання
DeepCore
DeepCore надає систему реєстрації MCP Server, зосереджуючись на криптографічній сфері, та подальшому розширенні на запропонований Google протокол A2A (Agent-to-Agent).
A2A є відкритим протоколом, метою якого є забезпечення безпечної комунікації, співпраці та координації завдань між різними AI агентами. Він підтримує корпоративну AI співпрацю, наприклад, дозволяє AI агентам різних компаній спільно виконувати завдання.
Коротко кажучи:
MCP: надає агенту можливості доступу до інструментів
A2A: Надання можливості агентам взаємодіяти один з одним
Поєднання блокчейну та серверів MCP
Переваги інтеграції технології блокчейн у сервер MCP:
Отримання даних довгого хвоста через механізм стимулювання на основі криптографії
Захист від атаки "отруєння інструментів"
Введення механізму застави/покарання для побудови довірчої системи сервера MCP
Підвищення стійкості системи до помилок та реального часу
Сприяння відкритим інноваціям
Майбутні тенденції та вплив на галузь
З розвитком інфраструктури конкурентна перевага компаній "розробник на першому місці" буде переходити від дизайну API до надання більш багатих, різноманітних і легкозбираних наборів інструментів.
У майбутньому кожен додаток може стати клієнтом MCP, а кожен API може бути сервером MCP. Це може сприяти виникненню нових механізмів ціноутворення: агент може динамічно обирати інструменти на основі швидкості виконання, ефективності витрат, релевантності тощо, створюючи більш ефективну економічну систему агентських послуг, підживлену криптотехнологіями та блокчейном.
MCP як базовий протокол, його справжня цінність та потенціал виявляться, коли AI Agent інтегрує його та перетворить на практичні додатки. Врешті-решт, Agent є носієм та підсилювачем можливостей MCP, а блокчейн та криптомеханізми створюють для цієї інтелектуальної мережі надійну, ефективну та комбінаційну економічну систему.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
MCP веде розвиток екосистеми Web3 AI Agent, сприяючи інноваціям у сфері шифрування.
MCP: Ядро екосистеми Web3 AI Agent
MCP швидко стає ключовим компонентом екосистеми Web3 AI Agent. Він вводить MCP Server через архітектуру плагінів, надаючи нові інструменти та можливості AI Agent. Як і інші нові концепції в сфері Web3 AI, MCP (повна назва Model Context Protocol) походить з Web2 AI і наразі переосмислюється в середовищі Web3.
MCP Огляд
MCP є відкритим протоколом, що має на меті стандартизувати спосіб передачі контекстної інформації від програм до великих мовних моделей (LLMs). Це дозволяє інструментам, даним і AI агентам більш безшовно співпрацювати.
Важливість MC
Сучасні великі мовні моделі стикаються з кількома основними обмеженнями:
MCP, виконуючи роль універсального інтерфейсного рівня, заповнює ці прогалини в можливостях, дозволяючи AI Agent використовувати різні інструменти.
MCP можна порівняти з єдиним інтерфейсним стандартом у сфері AI, який дозволяє AI легше підключатися до різних джерел даних і функціональних модулів. Цей стандартизований протокол є вигідним як для AI Agent (клієнт), так і для розробників інструментів (сервер), в результаті чого сформується більш відкита, взаємодійна та з низьким тертям екосистема AI.
MCP та традиційний API: різниця
Традиційний дизайн API в основному орієнтований на людей, а не на AI. Кожен API має свою специфічну структуру та документацію, розробники повинні вручну вказувати параметри, читати документацію інтерфейсу. Сам AI Agent не може читати документацію, його потрібно жорстко закодувати для адаптації до кожного API.
MCP стандартизує формат викликів функцій у внутрішньому API, абстрагуючи ці неструктуровані частини, забезпечуючи єдиний спосіб виклику для Агентів. MCP можна розглядати як адаптаційний шар API, спеціально упакований для автономних Агентів.
Web3 AI x MCP екосистема
AI в Web3 також стикається з проблемами "недостатності контекстних даних" та "ізоляції даних". З'являється нове покоління інфраструктури та застосувань AI Agent на основі протоколів MCP та A2A, спеціально розроблених для сцен Web3, що дозволяє агентам отримувати доступ до багатоланцюгових даних і нативно взаємодіяти з DeFi протоколами.
Проектний випадок
DeMCP
DeMCP є децентралізованим ринком MCP Server, який фокусується на рідних криптоінструментах та забезпеченні суверенітету MCP інструментів. Його переваги включають:
DeepCore
DeepCore надає систему реєстрації MCP Server, зосереджуючись на криптографічній сфері, та подальшому розширенні на запропонований Google протокол A2A (Agent-to-Agent).
A2A є відкритим протоколом, метою якого є забезпечення безпечної комунікації, співпраці та координації завдань між різними AI агентами. Він підтримує корпоративну AI співпрацю, наприклад, дозволяє AI агентам різних компаній спільно виконувати завдання.
Коротко кажучи:
Поєднання блокчейну та серверів MCP
Переваги інтеграції технології блокчейн у сервер MCP:
Майбутні тенденції та вплив на галузь
З розвитком інфраструктури конкурентна перевага компаній "розробник на першому місці" буде переходити від дизайну API до надання більш багатих, різноманітних і легкозбираних наборів інструментів.
У майбутньому кожен додаток може стати клієнтом MCP, а кожен API може бути сервером MCP. Це може сприяти виникненню нових механізмів ціноутворення: агент може динамічно обирати інструменти на основі швидкості виконання, ефективності витрат, релевантності тощо, створюючи більш ефективну економічну систему агентських послуг, підживлену криптотехнологіями та блокчейном.
MCP як базовий протокол, його справжня цінність та потенціал виявляться, коли AI Agent інтегрує його та перетворить на практичні додатки. Врешті-решт, Agent є носієм та підсилювачем можливостей MCP, а блокчейн та криптомеханізми створюють для цієї інтелектуальної мережі надійну, ефективну та комбінаційну економічну систему.