MCP : Le moteur central de la prochaine génération d'agent AI Web3

MCP devient rapidement un élément clé de l'écosystème des agents AI Web3. Il introduit le serveur MCP, qui fonctionne comme un plugin, fournissant de nouveaux outils et capacités aux agents AI. À l'instar d'autres concepts émergents dans le domaine de l'AI Web3, MCP (abréviation de Model Context Protocol) trouve ses origines dans l'AI Web2 et est maintenant réimaginé dans un environnement Web3.

L'essence et l'importance du MCP

MCP est un protocole ouvert visant à standardiser la manière dont les applications transmettent des informations contextuelles aux grands modèles de langage (LLMs). Cela permet une collaboration plus seamless entre les outils, les données et les agents IA.

Les principales limitations auxquelles font face les grands modèles de langage actuels comprennent :

• Impossible de naviguer sur Internet en temps réel
• Impossible d'accéder directement aux fichiers locaux ou privés
• Impossible d'interagir de manière autonome avec des logiciels externes

MCP comble ces lacunes de capacité en servant de couche d'interface universelle, permettant à l'Agent AI d'utiliser divers outils.

On peut comparer le MCP à l'USB-C dans le domaine des applications IA - une norme d'interface unifiée qui facilite l'intégration de diverses sources de données et modules fonctionnels pour l'IA. Imaginez que chaque LLM soit un téléphone différent ; si ce sont des fabricants de matériel, ils doivent développer un ensemble d'accessoires pour chaque type d'interface, ce qui entraîne des coûts de maintenance très élevés.

C'est exactement le problème auquel sont confrontés les développeurs d'outils AI : la personnalisation des plugins pour chaque plateforme LLM augmente considérablement la complexité et limite l'évolutivité. Le MCP vise à résoudre ce problème en établissant des normes unifiées, comme si tous les LLM et les fournisseurs d'outils utilisaient un port USB-C.

Ce protocole normalisé est bénéfique pour les deux parties :

• Pour l'Agent AI (client) : peut se connecter en toute sécurité à des outils externes et à des sources de données en temps réel.
• Pour les développeurs d'outils (serveur) : une intégration, utilisable sur plusieurs plateformes

Le résultat final est un écosystème IA plus ouvert, interopérable et à faible friction.

Différences entre MCP et les API traditionnelles

La conception des API est destinée à servir l'humanité, et non à être axée sur l'IA. Chaque API a sa propre structure et sa documentation, les développeurs doivent spécifier manuellement les paramètres et lire la documentation des interfaces. L'agent IA ne peut pas lire la documentation lui-même et doit être codé en dur pour s'adapter à chaque type d'API (comme REST, GraphQL, RPC, etc.).

MCP standardise le format d'appel des fonctions dans l'API interne, en abstrait ces parties non structurées, offrant ainsi aux Agents un moyen d'appel uniforme. On peut considérer MCP comme une couche d'adaptation de l'API encapsulée pour les Agents Autonomes.

Récemment, un fournisseur de services cloud a annoncé que les développeurs pouvaient déployer directement des serveurs MCP distants sur sa plateforme avec une configuration minimale des équipements. Cela simplifie considérablement le processus de déploiement et de gestion des serveurs MCP, y compris l'authentification et le transfert de données, ce qui est qualifié de "déploiement en un clic".

Bien que le MCP puisse sembler peu attrayant en soi, il n'est en aucun cas insignifiant. En tant que composant d'infrastructure pur, le MCP ne peut pas être utilisé directement par les consommateurs ; sa valeur ne sera réellement révélée que lorsque les agents d'IA de niveau supérieur utiliseront les outils MCP et montreront des résultats tangibles.

Web3 AI et l'écosystème de MCP

L'IA dans le Web3 fait également face aux problèmes de "manque de données contextuelles" et "d'îlots de données", c'est-à-dire que l'IA ne peut pas accéder aux données en temps réel sur la chaîne ou exécuter nativement la logique des contrats intelligents.

Dans le passé, certains projets ont tenté de construire des réseaux de collaboration multi-Agent, mais ont finalement rencontré le dilemme de "réinventer la roue" en raison de leur dépendance à des API centralisées et des intégrations personnalisées. Chaque connexion à une source de données nécessitait de réécrire la couche d'adaptation, entraînant une augmentation des coûts de développement. Pour résoudre ce goulot d'étranglement, la prochaine génération d'Agent IA a besoin d'une architecture plus modulaire et de type Lego, afin de faciliter l'intégration transparente de plugins et d'outils tiers.

Ainsi, une nouvelle génération d'infrastructures et d'applications d'agents AI, basée sur les protocoles MCP et A2A, est en train d'émerger, spécialement conçue pour les scénarios Web3, permettant aux agents d'accéder aux données multi-chaînes et d'interagir nativement avec les protocoles DeFi.

Cas de projet : DeMCP et DeepCore

DeMCP est un marché décentralisé pour les serveurs MCP, axé sur les outils cryptographiques natifs et sur l'assurance de la souveraineté des outils MCP.

Ses avantages comprennent :

• Utiliser TEE (environnement d'exécution de confiance) pour garantir que l'outil MCP n'a pas été altéré.
• Utiliser un mécanisme d'incitation par jetons pour encourager les développeurs à contribuer aux serveurs MCP
• Fournir des fonctionnalités d'agrégateur MCP et de micropaiement, réduire le seuil d'utilisation.

Un autre projet, DeepCore, propose également un système d'enregistrement MCP Server, se concentrant sur le domaine de la cryptographie et s'étendant davantage à une autre norme ouverte : le protocole A2A (Agent-à-Agent).

A2A est un protocole ouvert conçu pour permettre une communication, une collaboration et une coordination des tâches sécurisées entre différents agents d'IA. A2A prend en charge la collaboration d'IA au niveau des entreprises, permettant par exemple aux agents d'IA de différentes entreprises de travailler ensemble sur des tâches.

Si le MCP se concentre sur l'interaction entre l'Agent (client) et l'outil (serveur), alors l'A2A ressemble davantage à une couche intermédiaire de coopération entre les Agents, permettant à plusieurs Agents de collaborer pour accomplir des tâches sans avoir besoin de partager un état interne. Ils coopèrent par le biais de contextes, d'instructions, de mises à jour d'état et de transmission de données.

En d'autres termes :

• MCP : Outils d'accès pour les agents
• A2A : Fournir aux agents la capacité de collaborer ensemble.

La combinaison des serveurs MCP et de la blockchain

Les avantages de l'intégration de la technologie blockchain dans le serveur MCP sont multiples :

1. Obtenez des données de longue traîne grâce à un mécanisme d'incitation natif cryptographique, encourageant la communauté à contribuer à des ensembles de données rares.
2. Défense contre les attaques de "poisoning d'outils", c'est-à-dire que des outils malveillants se déguisent en plugins légitimes pour tromper l'Agent.
   • La blockchain offre des mécanismes de vérification cryptographique, tels que TEE Remote Attestation, ZK-SNARK, FHE, etc.
3. Introduire un mécanisme de mise en jeu/punition, combiné à un système de réputation en chaîne pour construire le système de confiance du serveur MCP.
4. Améliorer la tolérance aux pannes et la réactivité du système, éviter les points de défaillance dans les systèmes centralisés.
5. Promouvoir l'innovation open source, permettre aux petits développeurs de publier des sources de données telles que les données ESG, enrichir la diversité de l'écosystème.

Actuellement, la plupart des infrastructures de serveur MCP effectuent toujours le matching d'outils en analysant les requêtes en langage naturel des utilisateurs. À l'avenir, l'agent AI sera en mesure de rechercher de manière autonome les outils MCP nécessaires pour atteindre des objectifs de tâches complexes.

Cependant, le projet MCP en est encore à ses débuts. La plupart des plateformes sont encore des marchés de plugins centralisés, où les équipes de projet rassemblent manuellement des outils de serveur tiers depuis GitHub et développent certaines parties des plugins, ce qui n'est essentiellement pas très différent des marchés de plugins Web2, la seule différence étant le focus sur les scénarios Web3.

Tendances futures et impact sur l'industrie

Actuellement, de plus en plus de personnes dans l'industrie de la cryptographie commencent à réaliser le potentiel de MCP pour connecter l'IA et la blockchain. Par exemple, le fondateur d'une plateforme d'échange a récemment appelé publiquement les développeurs d'IA à construire activement des serveurs MCP de haute qualité, afin de fournir un ensemble d'outils plus riche pour les agents IA sur une certaine blockchain.

Avec la maturité des infrastructures, l'avantage concurrentiel des entreprises "Developer First" se déplacera également de la conception des API vers : qui peut fournir un ensemble d'outils plus riche, diversifié et facilement combinable.

À l'avenir, chaque application pourrait devenir un client MCP, chaque API pourrait être un serveur MCP. Cela pourrait donner naissance à de nouveaux mécanismes de prix : les agents pourraient choisir dynamiquement des outils en fonction de la vitesse d'exécution, de l'efficacité des coûts, de la pertinence, etc., formant ainsi un système économique de services d'agents plus efficace, habilité par la Crypto et la blockchain comme intermédiaires.

Bien sûr, le MCP lui-même n'est pas directement destiné aux utilisateurs finaux, c'est un protocole de couche sous-jacente. En d'autres termes, la véritable valeur et le potentiel du MCP ne peuvent être vraiment vus que lorsque les agents AI l'intègrent et le transforment en applications pratiques.

En fin de compte, l'Agent est le porteur et l'amplificateur des capacités MCP, tandis que la blockchain et le mécanisme cryptographique construisent un système économique fiable, efficace et combinable pour ce réseau intelligent.