Концепція MCP та її застосування в AI Agent

Вступ до концепції MCP

Традиційні чат-боти в галузі штучного інтелекту в основному покладаються на загальні діалогові моделі, що призводить до відсутності персоналізованих рольових налаштувань, внаслідок чого відповіді є однозначними і позбавленими людяності. Щоб вирішити цю проблему, розробники впроваджують концепцію "людських особистостей", наділяючи ШІ конкретними ролями, характером і тоном спілкування, що робить його відповіді ближчими до очікувань користувачів. Однак, навіть маючи багатий "людський образ", ШІ все ще є лише пасивним відповідальником, не здатним активно виконувати завдання або здійснювати складні операції.

Щоб вирішити цю проблему, з'явився відкритий проект Auto-GPT. Він дозволяє розробникам визначати набір інструментів та функцій для ШІ та реєструвати ці інструменти в системі. Коли користувач робить запит, Auto-GPT генерує інструкції для виконання на основі заздалегідь визначених правил та інструментів, автоматично виконує завдання і повертає результати, перетворюючи ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань.

Хоча Auto-GPT до певної міри реалізує автономне виконання AI, він все ще стикається з проблемами, такими як нерегулярний формат виклику інструментів та погана сумісність між платформами. Для вирішення цих проблем з'явився MCP (Model Context Protocol, протокол контексту моделі). MCP має на меті спростити спосіб взаємодії AI з зовнішніми інструментами, надаючи єдиний стандарт зв'язку, що дозволяє AI легко викликати різноманітні зовнішні служби. Традиційно, для виконання складних завдань великими моделями потрібно писати великий обсяг коду та описів інструментів, що суттєво підвищує складність розробки та витрати часу. Протокол MCP, визначаючи стандартизовані інтерфейси та комунікаційні норми, значно спростив цей процес, дозволяючи моделям AI швидше та ефективніше взаємодіяти із зовнішніми інструментами.

Об'єднання MCP та AI Agent

MCP та AI Agent перебувають у взаємодоповнюючих відносинах. AI Agent в основному зосереджується на автоматизації операцій блокчейну, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, підкреслюючи захист конфіденційності та інтеграцію децентралізованих застосунків. MCP, у свою чергу, акцентує увагу на спрощенні взаємодії AI Agent з зовнішніми системами, надаючи стандартизовані протоколи та управління контекстом, що підвищує кросплатформну взаємодію та гнучкість.

Основна цінність MCP полягає в наданні єдиного стандарту зв'язку для взаємодії AI Agent з зовнішніми інструментами (включаючи блокчейн-дані, смарт-контракти, оффлайн-сервіси тощо). Цей стандарт вирішує проблему фрагментації інтерфейсів, притаманну традиційній розробці, що дозволяє AI Agent безперешкодно інтегруватися з даними та інструментами з кількох мереж, а також значно посилює автономні можливості виконання. Наприклад, AI Agent у сфері DeFi завдяки MCP може в реальному часі отримувати ринкові дані та автоматично оптимізувати портфель.

Крім того, MCP відкрив нові напрямки для AI Agent, а саме співпрацю кількох AI Agent. Завдяки MCP AI Agent можуть працювати разом, розподіляючи функції для виконання складних завдань, таких як аналіз даних в блокчейні, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність та надійність. У сфері автоматизації торгових операцій MCP з'єднує різні торгові та ризикові агенти, вирішуючи проблеми, пов'язані зі спредами, зносом угод, MEV тощо, забезпечуючи більш безпечне та ефективне управління активами в блокчейні.

Пов'язані проекти

DeMCP

DeMCP є децентралізованою мережею MCP, яка прагне надати власні відкриті послуги MCP для AI Agent, надати розробникам MCP платформу для спільного використання комерційних доходів, а також забезпечити одноразовий доступ до основних великих мовних моделей (LLM). Розробники можуть отримувати послуги через підтримку стейблкоінів.

ТЕМРЯВА

DARK є мережею MCP, що працює в середовищі довіреного виконання (TEE) та побудована на базі Solana. Його перший додаток перебуває на стадії розробки і надасть AI Agent ефективні можливості інтеграції інструментів через TEE та MCP протокол, дозволяючи розробникам швидко підключатися до різноманітних інструментів та зовнішніх сервісів за допомогою простого налаштування.

Cookie.fun

Cookie.fun є платформою, що спеціалізується на AI Agent в екосистемі Web3, яка має на меті надати користувачам комплексний індекс AI Agent та аналітичні інструменти. Ця платформа допомагає користувачам зрозуміти та оцінити ефективність різних AI Agent, демонструючи такі показники, як ментальний вплив AI Agent, здатність до інтелектуального слідування, взаємодія з користувачами та дані на блокчейні. Нещодавнє оновлення представило спеціалізований сервер MCP, який включає готовий до використання сервер MCP для агентів, розроблений спеціально для розробників та не технічних користувачів, без необхідності будь-якої конфігурації.

SkyAI

SkyAI є проектом інфраструктури даних Web3, побудованим на основі BNB Chain, який прагне створити блокчейн-орієнтовану AI інфраструктуру за допомогою розширення MCP. Платформа пропонує масштабовані та взаємодіючі протоколи даних для AI додатків на основі Web3, плануючи спростити процес розробки через інтеграцію доступу до багатоланцюгових даних, розгортання AI агентів та утиліти на рівні протоколу, сприяючи реальному застосуванню AI в блокчейн-середовищі. Наразі SkyAI підтримує агреговані набори даних з BNB Chain та Solana, обсяг даних перевищує 10 мільярдів рядків, в майбутньому також будуть запущені MCP сервери даних, що підтримують основну мережу Ethereum та Base Chain.

Майбутнє розвиток

Протокол MCP, як новий наратив об'єднання AI та блокчейну, демонструє величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, підвищенні безпеки та захисту конфіденційності, особливо в таких сферах, як децентралізовані фінанси. Однак більшість проектів, що базуються на MCP, наразі перебувають на етапі перевірки концепції і ще не випустили зрілі продукти, що призводить до постійного падіння цін на їх токени після виходу на ринок. Це відображає кризу довіри до проектів MCP, що в основному викликано тривалими термінами розробки продукту та відсутністю реальних застосувань.

Як прискорити процес розробки продукту, забезпечити тісний зв'язок між токеном та реальним продуктом, а також покращити користувацький досвід, будуть основними питаннями, з якими стикається поточний проект MCP. Крім того, просування протоколу MCP в криптоекосистемі все ще стикається з викликами технічної інтеграції. Через різницю в логіці смарт-контрактів та структурі даних між різними блокчейнами та DApp, уніфікований стандартний MCP сервер все ще потребує значних ресурсів для розробки.

Незважаючи на вищезгадані виклики, сам протокол MCP все ще демонструє величезний потенціал для розвитку ринку. Зі зростанням технологій штучного інтелекту та поступовим вдосконаленням протоколу MCP, в майбутньому очікується його більш широке застосування в таких сферах, як DeFi, DAO тощо. Наприклад, AI-агенти можуть через протокол MCP у реальному часі отримувати дані з блокчейну, виконувати автоматизовані угоди, підвищуючи ефективність та точність ринкового аналізу. Крім того, децентралізований характер протоколу MCP має потенціал забезпечити прозору та відстежувану платформу для роботи AI-моделей, сприяючи децентралізації та активізації активів штучного інтелекту.

Протокол MCP, як важливий допоміжний механізм для інтеграції ШІ та блокчейну, з розвитком технологій та розширенням сфер застосування має потенціал стати важливим двигуном для просування наступного покоління агентів ШІ. Однак для досягнення цього бачення ще потрібно вирішити багато викликів, пов'язаних з інтеграцією технологій, безпекою, досвідом користувачів та іншими аспектами.