MCP et Agent IA : Un nouveau cadre pour les applications d'intelligence artificielle

I. Introduction au concept de MC

Les chatbots traditionnels dans le domaine de l'intelligence artificielle dépendent souvent de modèles de dialogue généraux, manquant de personnalisation des rôles, ce qui entraîne des réponses monotones et dépourvues d'humanité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnage", attribuant à l'IA des rôles, des personnalités et des tons spécifiques, rendant ses réponses plus conformes aux attentes des utilisateurs. Cependant, même si l'IA possède une "personnalité" riche, elle reste un simple répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou d'effectuer des opérations complexes.

Pour cela, le projet open source Auto-GPT a vu le jour. Il permet aux développeurs de définir des outils et des fonctions pour l'IA et de les enregistrer dans le système. Lorsqu'un utilisateur fait une demande, Auto-GPT génère des instructions d'opération en fonction des règles et outils prédéfinis, exécute automatiquement les tâches et renvoie les résultats, transformant ainsi l'IA d'un interlocuteur passif en un exécutant de tâches actif.

Bien qu'Auto-GPT ait réalisé, dans une certaine mesure, l'exécution autonome de l'IA, il est toujours confronté à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la faible compatibilité inter-plateformes. Pour résoudre ces problèmes, le MCP (Model Context Protocol, protocole de contexte de modèle) a été créé. Le MCP vise à simplifier la manière dont l'IA interagit avec des outils externes en fournissant une norme de communication uniforme, permettant ainsi à l'IA d'appeler facilement divers services externes. Traditionnellement, pour permettre à des modèles à grande échelle d'exécuter des tâches complexes, les développeurs devaient écrire une grande quantité de code et de documentation d'outils, ce qui augmentait considérablement la difficulté de développement et le coût en temps. Le protocole MCP simplifie considérablement ce processus en définissant des interfaces et des normes de communication normalisées, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus rapidement et efficacement avec des outils externes.

II. Fusion de MCP et d'Agent IA

MCP et l'Agent AI crypté se complètent mutuellement. L'Agent AI se concentre principalement sur les opérations automatisées de la blockchain, l'exécution de contrats intelligents et la gestion des actifs cryptés, en mettant l'accent sur la protection de la vie privée et l'intégration des applications décentralisées. MCP, quant à lui, se concentre sur la simplification de l'interaction entre l'Agent AI et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion du contexte, renforçant ainsi l'interopérabilité et la flexibilité inter-plateformes. L'Agent AI crypté peut réaliser une intégration et des opérations inter-plateformes plus efficaces grâce au protocole MCP, améliorant ainsi sa capacité d'exécution.

Les agents d'IA précédents avaient certaines capacités d'exécution, comme exécuter des transactions via des contrats intelligents et gérer des portefeuilles. Cependant, ces fonctionnalités étaient généralement prédéfinies, manquant de flexibilité et d'adaptabilité. La valeur centrale de MCP réside dans la fourniture d'une norme de communication unifiée pour l'interaction entre les agents d'IA et les outils externes (y compris les données blockchain, les contrats intelligents, les services hors chaîne, etc.). Cette standardisation résout le problème de la fragmentation des interfaces dans le développement traditionnel, permettant aux agents d'IA de se connecter sans couture aux données multichaînes et aux outils, tout en renforçant considérablement la capacité d'exécution autonome. Par exemple, les agents d'IA de type DeFi peuvent obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement les portefeuilles grâce à MCP.

De plus, le MCP ouvre une nouvelle direction pour les agents IA, à savoir la collaboration entre plusieurs agents IA : grâce au MCP, les agents IA peuvent coopérer en fonction de leurs fonctions, combinant leurs efforts pour réaliser des tâches complexes telles que l'analyse des données en chaîne, la prévision du marché et la gestion des risques, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales. En ce qui concerne l'automatisation des transactions en chaîne, le MCP relie divers agents de transaction et de gestion des risques, résolvant des problèmes tels que le slippage, l'usure des transactions et le MEV, permettant ainsi une gestion des actifs en chaîne plus sécurisée et efficace.

Trois, projets connexes

1. DeMCP

DeMCP est un réseau MCP décentralisé, dédié à fournir des services MCP open source développés en interne pour les agents d'IA, à offrir une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux pour les développeurs MCP, et à réaliser un accès unique aux modèles de langage de grande taille (LLM). Les développeurs peuvent accéder aux services via des stablecoins. Au 8 mai, la capitalisation boursière de son token DMCP est d'environ 1,62 M $.

2. SOMBRE

DARK est un réseau MCP fonctionnant dans un environnement d'exécution de confiance (TEE), construit sur Solana. Sa première application est en phase de développement et fournira, grâce à TEE et au protocole MCP, une capacité d'intégration d'outils efficace pour les agents AI, permettant aux développeurs de se connecter rapidement à divers outils et services externes via une configuration simple. Bien que le produit ne soit pas encore entièrement lancé, les utilisateurs peuvent rejoindre la phase d'expérience précoce par le biais d'une liste d'attente par email, participer aux tests et fournir des retours.

3. Cookie.fun

Cookie.fun est une plateforme axée sur les agents IA dans l'écosystème Web3, visant à fournir aux utilisateurs des outils d'analyse et un indice complet des agents IA. La plateforme aide les utilisateurs à comprendre et à évaluer les performances des différents agents IA en montrant des indicateurs tels que l'influence mentale des agents IA, leur capacité de suivi intelligent, l'interaction des utilisateurs et les données on-chain. Le 24 avril, la mise à jour Cookie.API1.0 a lancé un serveur MCP exclusif, comprenant un serveur MCP dédié aux agents plug-and-play, conçu spécialement pour les développeurs et les non-techniciens, sans aucune configuration nécessaire.

4. SkyAI

SkyAI est un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la chaîne BNB, visant à construire une infrastructure AI native à la blockchain par l'extension de MCP. La plateforme fournit un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications AI basées sur Web3, avec l'intention de simplifier le processus de développement grâce à l'intégration de l'accès aux données multi-chaînes, du déploiement d'agents AI et des utilitaires au niveau du protocole, afin de promouvoir l'application pratique de l'AI dans un environnement blockchain. Actuellement, SkyAI prend en charge des ensembles de données agrégées provenant de la chaîne BNB et de Solana, avec un volume de données dépassant 10 milliards de lignes, et à l'avenir, des serveurs de données MCP prenant en charge le réseau principal Ethereum et la chaîne Base seront également lancés.

Quatre, développement futur

Le protocole MCP, en tant que nouveau récit fusionnant l'IA et la blockchain, présente un énorme potentiel dans l'amélioration de l'efficacité des échanges de données, la réduction des coûts de développement, ainsi que le renforcement de la sécurité et de la protection de la vie privée, en particulier dans des scénarios tels que la finance décentralisée. Cependant, la plupart des projets basés sur MCP sont encore au stade de la validation conceptuelle et n'ont pas encore lancé de produits matures, ce qui a conduit à une baisse continue du prix de leur jeton après son lancement. Cela reflète une crise de confiance du marché envers les projets MCP, principalement due à la longue durée des cycles de développement des produits et au manque de mise en œuvre réelle.

Comment accélérer le développement des produits, garantir un lien étroit entre le token et le produit réel, et améliorer l'expérience utilisateur, seront les problèmes centraux auxquels le projet MCP est confronté actuellement. De plus, la promotion du protocole MCP dans l'écosystème cryptographique fait encore face à des défis d'intégration technique. En raison des différences dans la logique des contrats intelligents et les structures de données entre différentes blockchains et DApps, un serveur MCP standardisé unifié nécessitera encore un investissement considérable en ressources de développement.

Malgré les défis susmentionnés, le protocole MCP lui-même montre un énorme potentiel de développement sur le marché. Avec les progrès constants de la technologie AI et la maturation progressive du protocole MCP, il est prévu qu'il trouve des applications plus larges dans des domaines tels que la DeFi et les DAO à l'avenir. Par exemple, des agents AI peuvent obtenir des données on-chain en temps réel via le protocole MCP, exécuter des transactions automatisées et améliorer l'efficacité et la précision de l'analyse de marché. De plus, la caractéristique décentralisée du protocole MCP pourrait fournir une plateforme d'exécution transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant la décentralisation et la capitalisation des actifs AI.

Le protocole MCP, en tant que force d'assistance importante à la fusion de l'IA et de la blockchain, a le potentiel de devenir un moteur important pour promouvoir la prochaine génération d'Agents IA, à mesure que la technologie continue de mûrir et que les scénarios d'application s'élargissent. Cependant, pour réaliser cette vision, il reste nécessaire de résoudre divers défis liés à l'intégration technologique, à la sécurité et à l'expérience utilisateur.