MCP: Penggerak inti ekosistem Agen AI Web3

MCP dengan cepat menjadi bagian kunci dari ekosistem Web3 AI Agent. Ini memperkenalkan MCP Server melalui arsitektur mirip plugin, memberikan alat dan kemampuan baru untuk AI Agent. Mirip dengan konsep-konsep baru lainnya di bidang Web3 AI, MCP berasal dari Web2 AI dan sekarang sedang dibayangkan kembali dalam lingkungan Web3.

MCP Perkenalan

MCP adalah sebuah protokol terbuka yang bertujuan untuk menstandardisasi cara aplikasi menyampaikan informasi konteks kepada model bahasa besar. Ini memungkinkan kolaborasi yang lebih mulus antara alat, data, dan AI Agent.

Pentingnya MCP

Batasan utama yang dihadapi oleh model bahasa besar saat ini meliputi:

• Tidak dapat menjelajahi web secara real-time
• Tidak dapat mengakses file lokal atau pribadi secara langsung
• Tidak dapat berinteraksi secara mandiri dengan perangkat lunak eksternal

MCP bertindak sebagai lapisan antarmuka umum, mengisi kekurangan kemampuan ini, sehingga AI Agent dapat menggunakan berbagai alat.

MCP dapat dibandingkan dengan standar antarmuka tunggal di bidang aplikasi AI, yang membuat AI lebih mudah untuk terhubung dengan berbagai sumber data dan modul fungsi. Bayangkan setiap LLM adalah ponsel yang berbeda, menggunakan antarmuka yang berbeda. Jika Anda adalah produsen perangkat keras, Anda perlu mengembangkan satu set aksesori untuk setiap antarmuka, yang menyebabkan biaya pemeliharaan yang sangat tinggi.

Inilah masalah yang dihadapi oleh pengembang alat AI: menyesuaikan plugin untuk setiap platform LLM sangat meningkatkan kompleksitas dan membatasi skalabilitas. MCP bertujuan untuk mengatasi masalah ini dengan membangun standar yang seragam, seperti membuat semua LLM dan penyedia alat menggunakan antarmuka yang sama.

Protokol standar ini menguntungkan kedua belah pihak:

• Untuk Klien AI Agent(): dapat dengan aman menghubungkan alat eksternal dan sumber data real-time
• Untuk pengembang alat ( server ): sekali integrasi, dapat digunakan lintas platform

Hasil akhirnya adalah ekosistem AI yang lebih terbuka, dapat saling beroperasi, dan memiliki gesekan yang rendah.

Perbedaan MCP dan API tradisional

Desain API adalah untuk melayani manusia, bukan prioritas AI. Setiap API memiliki struktur dan dokumentasinya sendiri, pengembang harus secara manual menentukan parameter dan membaca dokumentasi antarmuka. Sementara itu, AI Agent sendiri tidak dapat membaca dokumentasi, dan harus diprogram secara keras untuk menyesuaikan dengan setiap jenis API.

MCP menyediakan format pemanggilan fungsi standar di dalam API, mengabstraksi bagian-bagian yang tidak terstruktur ini, dan memberikan metode pemanggilan yang seragam untuk Agent. MCP dapat dianggap sebagai lapisan adaptasi API yang membungkus Agent otonom.

Ketika sebuah perusahaan pertama kali meluncurkan MC, pengembang perlu menginstal server MC di perangkat lokal. Namun, pada bulan Mei tahun ini, sebuah penyedia layanan cloud mengumumkan bahwa pengembang dapat langsung menginstal server MC jarak jauh di platformnya dengan konfigurasi perangkat minimum. Ini sangat menyederhanakan proses instalasi dan manajemen server MC, termasuk autentikasi dan transfer data, yang dapat disebut sebagai "instalasi satu klik".

Meskipun MCP itu sendiri tampak kurang menarik, itu sama sekali tidak sepele. Sebagai komponen infrastruktur murni, MCP tidak dapat digunakan secara langsung oleh konsumen, hanya ketika agen AI di lapisan atas memanggil alat MCP dan menunjukkan efek nyata, nilai sebenarnya baru akan terlihat.

Web3 AI dan Pemandangan Ekosistem MCP

AI di Web3 juga menghadapi masalah "kekurangan data konteks" dan "pulau data", yaitu AI tidak dapat mengakses data waktu nyata di blockchain atau mengeksekusi logika kontrak pintar secara asli.

Di masa lalu, beberapa proyek mencoba membangun jaringan kolaborasi multi-Agent, tetapi akhirnya terjebak dalam "menciptakan roda yang sama" karena bergantung pada API terpusat dan integrasi khusus. Setiap kali menghubungkan sumber data, lapisan adaptasi harus ditulis ulang, menyebabkan lonjakan biaya pengembangan. Untuk mengatasi hambatan ini, Agen AI generasi berikutnya memerlukan arsitektur yang lebih modular dan seperti Lego agar dapat mengintegrasikan plugin dan alat pihak ketiga dengan mulus.

Dengan demikian, infrastruktur dan aplikasi AI Agent generasi baru yang berdasarkan protokol MCP dan A2A sedang muncul, dirancang khusus untuk skenario Web3, memungkinkan Agent mengakses data multi-rantai dan berinteraksi secara native dengan protokol DeFi.

Kasus Proyek

Sebuah proyek adalah pasar untuk Server MCP terdesentralisasi, yang berfokus pada alat kripto asli dan memastikan kedaulatan alat MCP. Keuntungannya meliputi:

• Menggunakan TEE (Trusted Execution Environment) untuk memastikan bahwa alat MCP tidak telah dimodifikasi
• Menggunakan mekanisme insentif token untuk mendorong pengembang berkontribusi pada server MCP
• Menyediakan agregator MCP dan fungsi pembayaran mikro, mengurangi hambatan penggunaan

Proyek lain juga menyediakan sistem pendaftaran MCP Server, yang berfokus pada bidang kripto, dan lebih lanjut memperluas ke standar terbuka lainnya: protokol A2A (Agent-to-Agent).

A2A adalah protokol terbuka yang bertujuan untuk mewujudkan komunikasi, kolaborasi, dan koordinasi tugas yang aman antara berbagai agen AI. A2A mendukung kolaborasi AI tingkat perusahaan, seperti memungkinkan agen AI dari perusahaan yang berbeda untuk bekerja sama dalam menangani tugas.

Jika MCP berfokus pada interaksi antara Agent (klien) dan alat (server), maka A2A lebih mirip dengan lapisan kolaborasi antar Agent, memungkinkan beberapa Agent untuk bekerja sama menyelesaikan tugas tanpa perlu berbagi status internal. Mereka berkolaborasi melalui konteks, instruksi, pembaruan status, dan pengiriman data.

Singkatnya:

• MCP: Memberikan kemampuan akses alat untuk Agent
• A2A: Memberikan kemampuan untuk saling berkolaborasi antara Agent

Kombinasi Server MCP dan Blockchain

MCP Server mengintegrasikan teknologi blockchain memiliki banyak manfaat:

1. Mendapatkan data tail panjang melalui mekanisme insentif asli yang terenkripsi, mendorong kontribusi komunitas untuk dataset yang langka.
2. Menghadapi serangan "tool poisoning", yaitu alat jahat yang menyamar sebagai plugin yang sah untuk menipu Agent
   • Blockchain menyediakan mekanisme verifikasi kriptografi, seperti TEE Remote Attestation, ZK-SNARK, FHE, dll.
3. Memperkenalkan mekanisme staking/punishment, menggabungkan sistem reputasi on-chain untuk membangun sistem kepercayaan server MCP.
4. Meningkatkan toleransi kesalahan sistem dan real-time, menghindari titik kegagalan tunggal dari sistem terpusat
5. Mendorong inovasi sumber terbuka, memungkinkan pengembang kecil untuk menerbitkan sumber data seperti ESG, memperkaya keberagaman ekosistem.

Saat ini, sebagian besar infrastruktur MCP Server masih melakukan pencocokan alat melalui pemrosesan kata kunci dalam bahasa alami pengguna. Di masa depan, AI Agent akan dapat secara mandiri mencari alat MCP yang diperlukan untuk menyelesaikan tujuan tugas yang kompleks.

Namun, saat ini proyek MCP masih berada di tahap awal. Sebagian besar platform masih merupakan pasar plugin terpusat, di mana pihak proyek secara manual mengumpulkan alat Server pihak ketiga dari GitHub dan mengembangkan beberapa plugin sendiri, pada dasarnya tidak ada perbedaan besar dengan pasar plugin Web2, satu-satunya perbedaan adalah fokus pada skenario Web3.

Tren Masa Depan dan Dampak Industri

Semakin banyak orang dalam industri kripto mulai menyadari potensi MCP dalam menghubungkan AI dengan blockchain. Seiring dengan matangnya infrastruktur, keunggulan kompetitif perusahaan "pengembang terlebih dahulu" juga akan beralih dari desain API ke: siapa yang dapat menyediakan kumpulan alat yang lebih kaya, beragam, dan mudah dikombinasikan.

Di masa depan, setiap aplikasi mungkin menjadi klien MCP, dan setiap API mungkin menjadi server MCP. Dengan demikian, ini dapat mendorong munculnya mekanisme harga baru: Agen dapat secara dinamis memilih alat berdasarkan kecepatan eksekusi, efisiensi biaya, relevansi, dan sebagainya, membentuk suatu sistem ekonomi layanan Agen yang lebih efisien yang diberdayakan oleh kripto dan blockchain sebagai medianya.

Tentu saja, MCP itu sendiri tidak langsung ditujukan kepada pengguna akhir, itu adalah lapisan protokol dasar. Nilai dan potensi sejati MCP hanya dapat terlihat ketika AI Agent mengintegrasikannya dan mengubahnya menjadi aplikasi yang berguna.

Akhirnya, Agent adalah wadah dan penguat kemampuan MCP, sementara blockchain dan mekanisme kripto membangun sistem ekonomi yang dapat dipercaya, efisien, dan dapat dikombinasikan untuk jaringan cerdas ini.