MCP y Agente de IA: Un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, Introducción al concepto de MCP
Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial dependen en gran medida de modelos de conversación generales, careciendo de una configuración de personajes personalizada, lo que resulta en respuestas monótonas y carentes de humanidad. 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 solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas proactivamente o realizar operaciones complejas.
El proyecto Auto-GPT ha surgido, permitiendo a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando los usuarios hacen solicitudes, Auto-GPT genera instrucciones de operación basadas en reglas y herramientas predefinidas, ejecutando automáticamente tareas y devolviendo resultados, transformando a la IA de un mero interlocutor pasivo a un ejecutor activo de tareas.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado cierta autonomía en la ejecución de la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada a herramientas y la baja compatibilidad entre plataformas. Para abordar esto, nace el MCP (Protocolo de Contexto del Modelo), que tiene como objetivo resolver los principales desafíos en el proceso de desarrollo de IA, especialmente la complejidad de la integración con herramientas externas. El objetivo central del MCP es simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA llamar fácilmente a varios servicios externos. Tradicionalmente, hacer que modelos a gran escala realicen tareas complejas requiere escribir una gran cantidad de código y documentación de herramientas, lo que aumenta considerablemente la dificultad de desarrollo y el costo en tiempo. El protocolo MCP simplifica significativamente este proceso al definir interfaces estandarizadas y normas de comunicación, lo que permite que los modelos de IA interactúen más rápida y eficazmente con herramientas externas.
Dos, la fusión de MCP y AI Agent
MCP y el Agente AI Cripto se complementan entre sí. El Agente AI se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. Por otro lado, MCP se enfoca en simplificar la interacción del Agente AI con sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas. El Agente AI Cripto puede lograr una integración y operación más eficientes entre plataformas a través del protocolo MCP, mejorando sus capacidades de ejecución.
Los agentes de IA anteriores tenían cierta capacidad de ejecución, como ejecutar transacciones a través de contratos inteligentes, gestionar billeteras, etc. Sin embargo, estas funciones suelen estar predefinidas, careciendo de flexibilidad y adaptabilidad. El valor central de MCP radica en proporcionar 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.). Esta estandarización 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 de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente su cartera a través de MCP.
MCP ha abierto una nueva dirección para los Agentes de IA, es decir, la colaboración entre múltiples Agentes de IA: a través de MCP, los Agentes de IA pueden colaborar según la división de funciones, combinando tareas complejas como el análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado y la gestión del riesgo, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad generales. En el aspecto de la automatización de transacciones en la cadena, MCP conecta diversos Agentes de transacciones y de gestión de riesgos, abordando problemas como deslizamientos, desgaste de las transacciones y MEV, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.
Tres, proyectos relacionados
1. DeMCP
DeMCP es una red descentralizada de MCP, dedicada a proporcionar servicios de MCP de código abierto desarrollados internamente para agentes de IA, ofrecer una plataforma de implementación con participación en los ingresos comerciales para desarrolladores de MCP, y lograr una integración única de modelos de lenguaje de gran escala (LLM). Los desarrolladores pueden obtener servicios a través de stablecoins. Hasta el 8 de mayo, su capitalización de mercado de tokens DMCP es de aproximadamente $1.62M.
2. OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre un entorno de ejecución confiable (TEE) basado en Solana. Su primera aplicación está en desarrollo y proporcionará capacidades de integración de herramientas eficientes para AI Agent a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla. Actualmente, el producto no se ha lanzado completamente, y los usuarios pueden unirse a la fase de experiencia temprana a través de una lista de espera por correo electrónico, participando en pruebas y proporcionando comentarios.
3. Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma centrada en agentes de IA en el ecosistema Web3, diseñada para proporcionar a los usuarios índices y herramientas de análisis completos de agentes de IA. La plataforma ayuda a los usuarios a comprender y evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA al mostrar indicadores como la influencia mental de los agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena. El 24 de abril, la actualización Cookie.API1.0 lanzó servidores MCP exclusivos, que incluyen servidores MCP dedicados plug-and-play para agentes, diseñados para desarrolladores y personas no técnicas, sin necesidad de configuración.
4. SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre la cadena BNB, destinado a construir una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión del 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 mediante la integración de acceso a datos multichain, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, promoviendo la aplicación práctica de la IA en entornos de blockchain. Actualmente, SkyAI admite conjuntos de datos agregados de la cadena BNB y Solana, con un volumen de datos que supera los 10 mil millones de filas, y en el futuro se lanzará un servidor de datos MCP que soporte la red principal de Ethereum y la cadena Base.
Cuatro, desarrollo futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre la IA y la blockchain, ha demostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de la interacción 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, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de prueba de concepto y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una caída continua en el precio de sus tokens tras su lanzamiento. Esto refleja una crisis de confianza del mercado en los proyectos MCP, que se origina principalmente en los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas. Por lo tanto, acelerar el progreso del desarrollo de productos, garantizar una estrecha relación entre los tokens y los productos reales, así como mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrentan actualmente los proyectos MCP. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema cripto aún enfrenta desafíos de integración técnica. Debido a las diferencias en la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps, se necesitarán invertir muchos recursos de desarrollo en un servidor MCP estandarizado y unificado.
A pesar de los desafíos mencionados, el protocolo MCP en sí todavía muestra un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el continuo avance de la tecnología de IA y la madurez gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logre una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de IA pueden obtener datos en la cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. Además, la característica de descentralización del protocolo MCP tiene el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y rastreable para los modelos de IA, impulsando la descentralización y la monetización de los activos de IA.
El protocolo MCP, como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, tiene el potencial de convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA a medida que la tecnología madura y se amplían las aplicaciones. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario abordar múltiples desafíos en la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.
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CommunityLurker
· 08-07 07:18
Que no es una persona real, ¿para qué hacer tantas cosas innecesarias?
Fusión de MCP con AI Agent: impulsando un nuevo marco para aplicaciones inteligentes en Web3
MCP y Agente de IA: Un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, Introducción al concepto de MCP
Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial dependen en gran medida de modelos de conversación generales, careciendo de una configuración de personajes personalizada, lo que resulta en respuestas monótonas y carentes de humanidad. 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 solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas proactivamente o realizar operaciones complejas.
El proyecto Auto-GPT ha surgido, permitiendo a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando los usuarios hacen solicitudes, Auto-GPT genera instrucciones de operación basadas en reglas y herramientas predefinidas, ejecutando automáticamente tareas y devolviendo resultados, transformando a la IA de un mero interlocutor pasivo a un ejecutor activo de tareas.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado cierta autonomía en la ejecución de la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada a herramientas y la baja compatibilidad entre plataformas. Para abordar esto, nace el MCP (Protocolo de Contexto del Modelo), que tiene como objetivo resolver los principales desafíos en el proceso de desarrollo de IA, especialmente la complejidad de la integración con herramientas externas. El objetivo central del MCP es simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA llamar fácilmente a varios servicios externos. Tradicionalmente, hacer que modelos a gran escala realicen tareas complejas requiere escribir una gran cantidad de código y documentación de herramientas, lo que aumenta considerablemente la dificultad de desarrollo y el costo en tiempo. El protocolo MCP simplifica significativamente este proceso al definir interfaces estandarizadas y normas de comunicación, lo que permite que los modelos de IA interactúen más rápida y eficazmente con herramientas externas.
Dos, la fusión de MCP y AI Agent
MCP y el Agente AI Cripto se complementan entre sí. El Agente AI se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. Por otro lado, MCP se enfoca en simplificar la interacción del Agente AI con sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas. El Agente AI Cripto puede lograr una integración y operación más eficientes entre plataformas a través del protocolo MCP, mejorando sus capacidades de ejecución.
Los agentes de IA anteriores tenían cierta capacidad de ejecución, como ejecutar transacciones a través de contratos inteligentes, gestionar billeteras, etc. Sin embargo, estas funciones suelen estar predefinidas, careciendo de flexibilidad y adaptabilidad. El valor central de MCP radica en proporcionar 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.). Esta estandarización 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 de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente su cartera a través de MCP.
MCP ha abierto una nueva dirección para los Agentes de IA, es decir, la colaboración entre múltiples Agentes de IA: a través de MCP, los Agentes de IA pueden colaborar según la división de funciones, combinando tareas complejas como el análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado y la gestión del riesgo, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad generales. En el aspecto de la automatización de transacciones en la cadena, MCP conecta diversos Agentes de transacciones y de gestión de riesgos, abordando problemas como deslizamientos, desgaste de las transacciones y MEV, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.
Tres, proyectos relacionados
1. DeMCP
DeMCP es una red descentralizada de MCP, dedicada a proporcionar servicios de MCP de código abierto desarrollados internamente para agentes de IA, ofrecer una plataforma de implementación con participación en los ingresos comerciales para desarrolladores de MCP, y lograr una integración única de modelos de lenguaje de gran escala (LLM). Los desarrolladores pueden obtener servicios a través de stablecoins. Hasta el 8 de mayo, su capitalización de mercado de tokens DMCP es de aproximadamente $1.62M.
2. OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre un entorno de ejecución confiable (TEE) basado en Solana. Su primera aplicación está en desarrollo y proporcionará capacidades de integración de herramientas eficientes para AI Agent a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla. Actualmente, el producto no se ha lanzado completamente, y los usuarios pueden unirse a la fase de experiencia temprana a través de una lista de espera por correo electrónico, participando en pruebas y proporcionando comentarios.
3. Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma centrada en agentes de IA en el ecosistema Web3, diseñada para proporcionar a los usuarios índices y herramientas de análisis completos de agentes de IA. La plataforma ayuda a los usuarios a comprender y evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA al mostrar indicadores como la influencia mental de los agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena. El 24 de abril, la actualización Cookie.API1.0 lanzó servidores MCP exclusivos, que incluyen servidores MCP dedicados plug-and-play para agentes, diseñados para desarrolladores y personas no técnicas, sin necesidad de configuración.
4. SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre la cadena BNB, destinado a construir una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión del 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 mediante la integración de acceso a datos multichain, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, promoviendo la aplicación práctica de la IA en entornos de blockchain. Actualmente, SkyAI admite conjuntos de datos agregados de la cadena BNB y Solana, con un volumen de datos que supera los 10 mil millones de filas, y en el futuro se lanzará un servidor de datos MCP que soporte la red principal de Ethereum y la cadena Base.
Cuatro, desarrollo futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre la IA y la blockchain, ha demostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de la interacción 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, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de prueba de concepto y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una caída continua en el precio de sus tokens tras su lanzamiento. Esto refleja una crisis de confianza del mercado en los proyectos MCP, que se origina principalmente en los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas. Por lo tanto, acelerar el progreso del desarrollo de productos, garantizar una estrecha relación entre los tokens y los productos reales, así como mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrentan actualmente los proyectos MCP. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema cripto aún enfrenta desafíos de integración técnica. Debido a las diferencias en la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps, se necesitarán invertir muchos recursos de desarrollo en un servidor MCP estandarizado y unificado.
A pesar de los desafíos mencionados, el protocolo MCP en sí todavía muestra un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el continuo avance de la tecnología de IA y la madurez gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logre una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de IA pueden obtener datos en la cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. Además, la característica de descentralización del protocolo MCP tiene el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y rastreable para los modelos de IA, impulsando la descentralización y la monetización de los activos de IA.
El protocolo MCP, como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, tiene el potencial de convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA a medida que la tecnología madura y se amplían las aplicaciones. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario abordar múltiples desafíos en la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.