MCP (Model Context Protocol) dengan cepat menjadi bagian penting dari ekosistem Web3 AI Agent. Teknologi ini memperkenalkan MCP Server melalui arsitektur mirip plugin, memberikan alat dan kemampuan baru bagi AI Agent. MCP berasal dari bidang AI Web2, dan sekarang sedang dikonseptualisasikan dan diterapkan kembali dalam lingkungan Web3.
MCP Ringkasan
MCP adalah protokol terbuka yang bertujuan untuk menstandarkan cara aplikasi menyampaikan informasi konteks ke model bahasa besar (LLM). Ini memungkinkan kolaborasi yang lebih mulus antara alat, data, dan AI Agent.
Pentingnya MCP
Model bahasa besar saat ini menghadapi beberapa batasan utama:
Tidak dapat menjelajahi internet 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, memungkinkan AI Agent untuk menggunakan berbagai alat. MCP dapat dibandingkan dengan standar antarmuka terpadu di bidang aplikasi AI, memudahkan AI untuk terhubung dengan berbagai sumber data dan modul fungsi.
Protokol standar ini menguntungkan baik AI Agent (klien) maupun pengembang alat (server): yang pertama dapat dengan aman mengakses alat eksternal dan sumber data waktu nyata, sementara yang terakhir dapat mencapai integrasi sekali dan penggunaan lintas platform. Hasil akhirnya adalah ekosistem AI yang lebih terbuka, dapat dioperasikan, dan dengan gesekan rendah.
Perbedaan MCP dan API Tradisional
Desain API tradisional terutama ditujukan untuk penggunaan manusia, bukan prioritas AI. Setiap API memiliki struktur dan dokumentasinya sendiri, pengembang perlu menentukan parameter secara manual dan membaca dokumentasi antarmuka. AI Agent itu sendiri tidak dapat membaca dokumentasi, harus dikodekan keras untuk disesuaikan dengan setiap API.
MCP melalui format panggilan fungsi internal API yang distandardisasi, mengabstraksi bagian-bagian tidak terstruktur ini, dan menyediakan cara panggilan yang seragam untuk Agent. Ini dapat dianggap sebagai lapisan adaptor API yang dibungkus untuk Autonomous Agent.
Web3 AI dan Ekosistem MCP
AI dalam Web3 juga menghadapi masalah "kekurangan data konteks" dan "pulau data", di mana AI tidak dapat mengakses data waktu nyata di blockchain atau mengeksekusi logika kontrak pintar secara nativ. Infrastruktur dan aplikasi AI Agent generasi baru yang berbasis pada protokol MCP dan A2A sedang muncul, dirancang khusus untuk skenario Web3, memungkinkan Agent untuk mengakses data multi-chain dan berinteraksi secara nativ dengan protokol DeFi.
Kasus Proyek
DeMCP: Sebuah pasar untuk Server MCP terdesentralisasi, yang fokus pada alat kripto asli dan memastikan kedaulatan alat MCP. Keuntungannya termasuk penggunaan TEE (Trusted Execution Environment) untuk memastikan alat MCP tidak dimanipulasi, mekanisme insentif token untuk mendorong kontribusi pengembang, serta menyediakan aggregator MCP dan fungsi pembayaran mikro.
DeepCore: Menyediakan sistem pendaftaran MCP Server, berfokus pada bidang kripto, dan lebih lanjut diperluas ke protokol A2A (Agent-to-Agent) yang diajukan oleh Google.
A2A adalah sebuah protokol terbuka yang bertujuan untuk mewujudkan komunikasi, kolaborasi, dan koordinasi tugas yang aman antara berbagai agen AI. Ini mendukung kolaborasi AI tingkat perusahaan, seperti memungkinkan agen AI dari perusahaan yang berbeda untuk bekerja sama menyelesaikan tugas.
Server MCP dan Blockchain
MCP Server mengintegrasikan teknologi blockchain memiliki berbagai manfaat:
Mendapatkan data ekor panjang melalui mekanisme insentif asli yang terenkripsi
Pertahanan terhadap serangan "tools poisoning"
Memperkenalkan mekanisme staking/punishment, membangun sistem kepercayaan untuk server MCP
Meningkatkan toleransi kesalahan sistem dan real-time
Mendorong inovasi sumber terbuka
Tren Masa Depan dan Dampak Industri
Dengan matangnya infrastruktur, keunggulan kompetitif perusahaan "pengembang pertama" akan beralih dari desain API ke penyediaan kumpulan alat yang lebih kaya, beragam, dan mudah digabungkan. Di masa depan, setiap aplikasi mungkin akan menjadi klien MCP, dan setiap API mungkin akan menjadi server MCP.
Ini dapat mendorong lahirnya mekanisme harga baru: Agen dapat memilih alat secara dinamis berdasarkan kecepatan eksekusi, efisiensi biaya, relevansi, dan sebagainya, membentuk sistem ekonomi layanan Agen yang lebih efisien yang diberdayakan oleh teknologi kripto dan blockchain.
Nilai dan potensi sejati MCP hanya dapat terlihat ketika AI Agent mengintegrasikannya dan mengubahnya menjadi aplikasi yang praktis. Pada akhirnya, Agent adalah wadah dan pengganda kemampuan MCP, sementara blockchain dan mekanisme kripto membangun sistem ekonomi yang dapat dipercaya, efisien, dan dapat digabungkan untuk jaringan cerdas ini.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
11 Suka
Hadiah
11
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
MetaverseLandlady
· 08-06 21:23
Bermain di web3 benar-benar seru!
Lihat AsliBalas0
QuorumVoter
· 08-04 11:21
Akhirnya bisa bermain AI di Web3, hebat!
Lihat AsliBalas0
BrokenYield
· 08-04 11:15
protokol wannabe lainnya yang menyamar sebagai penyelamat defi berikutnya... sudah pernah melihat film ini sebelumnya smh
Lihat AsliBalas0
CryptoTherapist
· 08-04 11:03
mari kita mengurai kecemasan pasar ini... melihat banyak copium di sekitar mcp tetapi kita perlu tetap bearish dengan bijak di sini fam
MCP memimpin ekosistem baru Web3 AI Agent, Blockchain memberdayakan peningkatan jaringan pintar
MCP: Inti baru ekosistem Web3 AI Agent
MCP (Model Context Protocol) dengan cepat menjadi bagian penting dari ekosistem Web3 AI Agent. Teknologi ini memperkenalkan MCP Server melalui arsitektur mirip plugin, memberikan alat dan kemampuan baru bagi AI Agent. MCP berasal dari bidang AI Web2, dan sekarang sedang dikonseptualisasikan dan diterapkan kembali dalam lingkungan Web3.
MCP Ringkasan
MCP adalah protokol terbuka yang bertujuan untuk menstandarkan cara aplikasi menyampaikan informasi konteks ke model bahasa besar (LLM). Ini memungkinkan kolaborasi yang lebih mulus antara alat, data, dan AI Agent.
Pentingnya MCP
Model bahasa besar saat ini menghadapi beberapa batasan utama:
MCP bertindak sebagai lapisan antarmuka umum, mengisi kekurangan kemampuan ini, memungkinkan AI Agent untuk menggunakan berbagai alat. MCP dapat dibandingkan dengan standar antarmuka terpadu di bidang aplikasi AI, memudahkan AI untuk terhubung dengan berbagai sumber data dan modul fungsi.
Protokol standar ini menguntungkan baik AI Agent (klien) maupun pengembang alat (server): yang pertama dapat dengan aman mengakses alat eksternal dan sumber data waktu nyata, sementara yang terakhir dapat mencapai integrasi sekali dan penggunaan lintas platform. Hasil akhirnya adalah ekosistem AI yang lebih terbuka, dapat dioperasikan, dan dengan gesekan rendah.
Perbedaan MCP dan API Tradisional
Desain API tradisional terutama ditujukan untuk penggunaan manusia, bukan prioritas AI. Setiap API memiliki struktur dan dokumentasinya sendiri, pengembang perlu menentukan parameter secara manual dan membaca dokumentasi antarmuka. AI Agent itu sendiri tidak dapat membaca dokumentasi, harus dikodekan keras untuk disesuaikan dengan setiap API.
MCP melalui format panggilan fungsi internal API yang distandardisasi, mengabstraksi bagian-bagian tidak terstruktur ini, dan menyediakan cara panggilan yang seragam untuk Agent. Ini dapat dianggap sebagai lapisan adaptor API yang dibungkus untuk Autonomous Agent.
Web3 AI dan Ekosistem MCP
AI dalam Web3 juga menghadapi masalah "kekurangan data konteks" dan "pulau data", di mana AI tidak dapat mengakses data waktu nyata di blockchain atau mengeksekusi logika kontrak pintar secara nativ. Infrastruktur dan aplikasi AI Agent generasi baru yang berbasis pada protokol MCP dan A2A sedang muncul, dirancang khusus untuk skenario Web3, memungkinkan Agent untuk mengakses data multi-chain dan berinteraksi secara nativ dengan protokol DeFi.
Kasus Proyek
DeMCP: Sebuah pasar untuk Server MCP terdesentralisasi, yang fokus pada alat kripto asli dan memastikan kedaulatan alat MCP. Keuntungannya termasuk penggunaan TEE (Trusted Execution Environment) untuk memastikan alat MCP tidak dimanipulasi, mekanisme insentif token untuk mendorong kontribusi pengembang, serta menyediakan aggregator MCP dan fungsi pembayaran mikro.
DeepCore: Menyediakan sistem pendaftaran MCP Server, berfokus pada bidang kripto, dan lebih lanjut diperluas ke protokol A2A (Agent-to-Agent) yang diajukan oleh Google.
A2A adalah sebuah protokol terbuka yang bertujuan untuk mewujudkan komunikasi, kolaborasi, dan koordinasi tugas yang aman antara berbagai agen AI. Ini mendukung kolaborasi AI tingkat perusahaan, seperti memungkinkan agen AI dari perusahaan yang berbeda untuk bekerja sama menyelesaikan tugas.
Server MCP dan Blockchain
MCP Server mengintegrasikan teknologi blockchain memiliki berbagai manfaat:
Tren Masa Depan dan Dampak Industri
Dengan matangnya infrastruktur, keunggulan kompetitif perusahaan "pengembang pertama" akan beralih dari desain API ke penyediaan kumpulan alat yang lebih kaya, beragam, dan mudah digabungkan. Di masa depan, setiap aplikasi mungkin akan menjadi klien MCP, dan setiap API mungkin akan menjadi server MCP.
Ini dapat mendorong lahirnya mekanisme harga baru: Agen dapat memilih alat secara dinamis berdasarkan kecepatan eksekusi, efisiensi biaya, relevansi, dan sebagainya, membentuk sistem ekonomi layanan Agen yang lebih efisien yang diberdayakan oleh teknologi kripto dan blockchain.
Nilai dan potensi sejati MCP hanya dapat terlihat ketika AI Agent mengintegrasikannya dan mengubahnya menjadi aplikasi yang praktis. Pada akhirnya, Agent adalah wadah dan pengganda kemampuan MCP, sementara blockchain dan mekanisme kripto membangun sistem ekonomi yang dapat dipercaya, efisien, dan dapat digabungkan untuk jaringan cerdas ini.