MCP (Model Context Protocol) швидко стає ключовим елементом екосистеми Web3 AI Agent. Ця технологія вводить MCP Server через архітектуру, схожу на плагін, надаючи нові інструменти та можливості AI Agent. MCP походить з області Web2 AI і тепер переосмислюється та застосовується в середовищі Web3.
MCP огляд
MCP є відкритим протоколом, створеним для стандартизації способу передачі контекстної інформації від додатків до великих мовних моделей (LLMs). Це дозволяє інструментам, даним та AI Agent працювати більш безперешкодно.
Важливість MCP
Поточні великі мовні моделі стикаються з кількома основними обмеженнями:
Немає можливості переглядати Інтернет в реальному часі
Немає можливості прямого доступу до локальних або приватних файлів
Немає можливості самостійно взаємодіяти з зовнішнім програмним забезпеченням
MCP, виступаючи в якості загального інтерфейсного шару, компенсує ці недоліки, дозволяючи AI Agent використовувати різні інструменти. MCP можна порівняти з єдиним стандартом інтерфейсу в сфері AI-додатків, що полегшує інтеграцію AI з різними джерелами даних та функціональними модулями.
Цей стандартизований протокол вигідний як AI Agent (клієнту), так і розробникам інструментів (серверам): перший може безпечно підключатися до зовнішніх інструментів і джерел даних в реальному часі, другий може реалізувати одноразове підключення з можливістю крос-платформного використання. Остаточний результат - це більш відкоса, взаємодійний та з низьким тертям AI екосистеми.
Відмінності MCP від традиційного API
Дизайн традиційних API в основному орієнтований на використання людьми, а не на пріоритет AI. Кожен API має свою структуру та документацію, розробники повинні вручну вказувати параметри, читати документацію інтерфейсу. AI Agent сам не може читати документацію, його потрібно жорстко кодувати для адаптації до кожного API.
MCP абстрагує ці неструктуровані частини, стандартизуючи формат викликів функцій API всередині, надаючи Агенту єдиний спосіб виклику. Його можна розглядати як адаптаційний рівень API, упакований для Автономного Агента.
Web3 AI та екосистема MCP
AI в Web3 також стикається з проблемами "браку контекстних даних" та "даних-островів", тобто AI не може отримати доступ до реальних даних на ланцюзі або нативно виконувати логіку смарт-контрактів. З'являється нове покоління інфраструктури та додатків AI Agent на основі протоколів MCP та A2A, спеціально розроблених для сценаріїв Web3, що дозволяє агентам отримувати доступ до даних з кількох ланцюгів та нативно взаємодіяти з DeFi протоколами.
Проектний випадок
DeMCP: децентралізований ринок MCP Server, що фокусується на рідних криптоінструментах та забезпеченні суверенітету MCP інструментів. Його переваги включають використання TEE (достовірне виконавче середовище) для забезпечення незмінності MCP інструментів, використання механізму стимулювання за допомогою токенів для заохочення внесків розробників, а також надання функцій MCP агрегатора та мікроплатежів.
DeepCore: надає систему реєстрації MCP Server, зосереджуючись на криптовалютній сфері та подальшому розширенні на протокол A2A (Agent-to-Agent), запропонований Google.
A2A є відкритим протоколом, що має на меті забезпечення безпечного зв'язку, співпраці та координації завдань між різними AI-агентами. Він підтримує корпоративну співпрацю AI, наприклад, дозволяючи AI-агентам з різних компаній спільно виконувати завдання.
MCP сервер та блокчейн
Інтеграція технології блокчейн у MCP Server має безліч переваг:
Отримання даних довгого хвоста через механізм стимулювання рідної криптовалюти.
Захист від атаки "викиду інструментів"
Введення механізму стейкінгу/покарання для створення системи довіри сервера MCP
Підвищення системної стійкості та реального часу
Сприяння відкритим інноваціям
Майбутні тенденції та вплив на галузь
З розвитком інфраструктури конкурентна перевага компаній "розробник на першому місці" перейде від проектування API до надання більш багатого, різноманітного та легкого в комбінуванні набору інструментів. У майбутньому кожен додаток може стати клієнтом MCP, а кожен API може бути сервером MCP.
Це може призвести до виникнення нових цінових механізмів: Агенти можуть динамічно обирати інструменти залежно від швидкості виконання, ефективності витрат, релевантності тощо, формуючи більш ефективну економічну систему послуг Агента, наділену криптографічними технологіями та блокчейном.
Справжня цінність і потенціал MCP можуть бути по-справжньому побачені лише тоді, коли AI Agent інтегрує його та перетворить на практичні додатки. Врешті-решт, агент є носієм і підсилювачем можливостей MCP, тоді як блокчейн та механізми криптографії створюють довірчу, ефективну та комбіновану економічну систему для цієї розумної мережі.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MetaverseLandlady
· 08-06 21:23
Грайте в web3, це справжній крут!
Переглянути оригіналвідповісти на0
QuorumVoter
· 08-04 11:21
В Web3 нарешті можна грати в AI, круто!
Переглянути оригіналвідповісти на0
BrokenYield
· 08-04 11:15
ще один бажаючий протокол, що маскується під наступного рятівника defi... вже бачив цей фільм раніше, смх
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoTherapist
· 08-04 11:03
давайте розберемося з цією ринковою тривогою... бачимо багато копіуму навколо mcp, але нам потрібно залишатися свідомо ведмежими тут сім'я
MCP веде нову екосистему Web3 AI Agent Блокчейн надає можливість оновлення розумних мереж
MCP: Нове ядро екосистеми Web3 AI Agent
MCP (Model Context Protocol) швидко стає ключовим елементом екосистеми Web3 AI Agent. Ця технологія вводить MCP Server через архітектуру, схожу на плагін, надаючи нові інструменти та можливості AI Agent. MCP походить з області Web2 AI і тепер переосмислюється та застосовується в середовищі Web3.
MCP огляд
MCP є відкритим протоколом, створеним для стандартизації способу передачі контекстної інформації від додатків до великих мовних моделей (LLMs). Це дозволяє інструментам, даним та AI Agent працювати більш безперешкодно.
Важливість MCP
Поточні великі мовні моделі стикаються з кількома основними обмеженнями:
MCP, виступаючи в якості загального інтерфейсного шару, компенсує ці недоліки, дозволяючи AI Agent використовувати різні інструменти. MCP можна порівняти з єдиним стандартом інтерфейсу в сфері AI-додатків, що полегшує інтеграцію AI з різними джерелами даних та функціональними модулями.
Цей стандартизований протокол вигідний як AI Agent (клієнту), так і розробникам інструментів (серверам): перший може безпечно підключатися до зовнішніх інструментів і джерел даних в реальному часі, другий може реалізувати одноразове підключення з можливістю крос-платформного використання. Остаточний результат - це більш відкоса, взаємодійний та з низьким тертям AI екосистеми.
Відмінності MCP від традиційного API
Дизайн традиційних API в основному орієнтований на використання людьми, а не на пріоритет AI. Кожен API має свою структуру та документацію, розробники повинні вручну вказувати параметри, читати документацію інтерфейсу. AI Agent сам не може читати документацію, його потрібно жорстко кодувати для адаптації до кожного API.
MCP абстрагує ці неструктуровані частини, стандартизуючи формат викликів функцій API всередині, надаючи Агенту єдиний спосіб виклику. Його можна розглядати як адаптаційний рівень API, упакований для Автономного Агента.
Web3 AI та екосистема MCP
AI в Web3 також стикається з проблемами "браку контекстних даних" та "даних-островів", тобто AI не може отримати доступ до реальних даних на ланцюзі або нативно виконувати логіку смарт-контрактів. З'являється нове покоління інфраструктури та додатків AI Agent на основі протоколів MCP та A2A, спеціально розроблених для сценаріїв Web3, що дозволяє агентам отримувати доступ до даних з кількох ланцюгів та нативно взаємодіяти з DeFi протоколами.
Проектний випадок
DeMCP: децентралізований ринок MCP Server, що фокусується на рідних криптоінструментах та забезпеченні суверенітету MCP інструментів. Його переваги включають використання TEE (достовірне виконавче середовище) для забезпечення незмінності MCP інструментів, використання механізму стимулювання за допомогою токенів для заохочення внесків розробників, а також надання функцій MCP агрегатора та мікроплатежів.
DeepCore: надає систему реєстрації MCP Server, зосереджуючись на криптовалютній сфері та подальшому розширенні на протокол A2A (Agent-to-Agent), запропонований Google.
A2A є відкритим протоколом, що має на меті забезпечення безпечного зв'язку, співпраці та координації завдань між різними AI-агентами. Він підтримує корпоративну співпрацю AI, наприклад, дозволяючи AI-агентам з різних компаній спільно виконувати завдання.
MCP сервер та блокчейн
Інтеграція технології блокчейн у MCP Server має безліч переваг:
Майбутні тенденції та вплив на галузь
З розвитком інфраструктури конкурентна перевага компаній "розробник на першому місці" перейде від проектування API до надання більш багатого, різноманітного та легкого в комбінуванні набору інструментів. У майбутньому кожен додаток може стати клієнтом MCP, а кожен API може бути сервером MCP.
Це може призвести до виникнення нових цінових механізмів: Агенти можуть динамічно обирати інструменти залежно від швидкості виконання, ефективності витрат, релевантності тощо, формуючи більш ефективну економічну систему послуг Агента, наділену криптографічними технологіями та блокчейном.
Справжня цінність і потенціал MCP можуть бути по-справжньому побачені лише тоді, коли AI Agent інтегрує його та перетворить на практичні додатки. Врешті-решт, агент є носієм і підсилювачем можливостей MCP, тоді як блокчейн та механізми криптографії створюють довірчу, ефективну та комбіновану економічну систему для цієї розумної мережі.