AI与外部世界的桥梁：MCP技术的崛起及其在Web3领域的应用

人工智能的发展为人类带来了巨大的生产力提升，但目前大型语言模型仍存在诸多局限性。用户需要反复对话才能获得有用建议，且必须亲自执行AI的建议。这与真正利用AI帮助我们工作的愿景还有一定差距。

然而，如果能通过与AI对话直接在电脑上完成邮件回复、报表撰写等任务，甚至自动化加密货币交易，我们将更接近解放生产力的目标。这正是当前AI领域备受关注的MCP技术所致力实现的。

MCP简介

MCP（Model Context Protocol）是一套旨在解决AI模型只能"说"而无法"做"问题的标准化协议。它由Anthropic公司于2024年11月发布。

MCP的核心理念是:通过统一规范，让AI不仅能对话，还能直接操控外部工具完成各种任务。这与传统的大型语言模型如ChatGPT仅限于文字输入输出形成鲜明对比。

有了MCP，AI可以读取本地文件、连接远程数据库，甚至直接操作特定网络服务。这意味着AI不再局限于文字输出，而是能够替代人类完成许多重复性或流程性的工作。

MCP的运作方式

MCP系统主要包含三个关键组件:

1. MCP Host（管理员）:负责整体MCP运作的协调和管理。
2. MCP Client（用户端）:接收用户需求并与AI模型沟通。
3. MCP Server（服务器）:提供一系列AI可调用的功能API。

通过这种架构，AI能够理解人类语言，并将特定文字指令转化为具体的操作动作，从而实现自动化操作。

MCP的重要性

1. 打通AI与外部工具的桥梁:克服了传统语言模型仅依赖预训练数据的局限性。

2. 标准化和通用性:类似USB-C的存在，为不同开发者提供了统一的规范，避免重复开发。

3. 从被动回应到主动执行:AI可以根据实时情况决定执行指令，并根据反馈调整后续动作。

4. 安全性与控管:通过权限和API密钥管理等方式控制数据访问，保护敏感信息。

MCP与AI Agent的比较

MCP是一种协议，而AI Agent是一个概念或执行方法。MCP专注于让不同AI模型与外部工具进行标准化通信，而AI Agent强调AI的主动行动能力。

MCP为AI Agent提供了更高效的运作环境。有了MCP，AI Agent只需遵循统一规范，就能从"Server列表"中获取可用工具，动态决策使用哪些工具完成任务。

Web3领域的MCP概念项目

1. Base MCP:由Base官方开发的框架，允许用户通过自然语言对话部署智能合约和使用DeFi服务。

2. Flock:去中心化AI训练平台，提供Web3代理模型，使AI驱动的区块链任务可在本地运行。

3. LYRAOS:多AI Agent操作系统，允许AI Agent直接与Solana区块链交互，执行加密货币交易等操作。

展望

尽管MCP在Web3领域潜力巨大，但目前成功案例仍然有限。主要挑战包括技术整合的复杂性、安全与监管风险、用户体验问题以及市场对AI项目的审美疲劳。

未来，MCP与区块链的结合需要克服技术门槛和市场压力。若能整合更成熟的安全机制、打造直观的用户体验，并开发真正有价值的创新应用，"Web3 + MCP"有望突破炒作话题的局限，成为新一轮技术革新的主角。