MCP et Agent IA : Une nouvelle paradigme d'application de l'intelligence artificielle

Le domaine de l'intelligence artificielle cherche depuis longtemps des moyens d'interaction plus personnalisés et proactifs. Les chatbots traditionnels manquent souvent de personnalité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnalité", attribuant à l'IA des rôles et des tons spécifiques. Cependant, même ainsi, l'IA reste un répondant passif, incapable d'exécuter des tâches complexes de manière proactive.

Pour résoudre cette limitation, le projet Auto-GPT a vu le jour. Il permet aux développeurs de définir des outils et des fonctions pour l'IA, permettant ainsi à l'IA d'exécuter automatiquement des tâches en fonction des demandes des utilisateurs. Bien qu'Auto-GPT ait fait un pas important vers l'exécution autonome de l'IA, il fait encore face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la faible compatibilité entre les plateformes.

Pour faire face à ces défis, le protocole de contexte de modèle (MCP) a vu le jour. Le MCP vise à simplifier l'interaction entre l'IA et les outils externes, en fournissant une norme de communication unifiée, permettant à l'IA d'appeler facilement divers services externes. Cela réduit considérablement la difficulté de développement et le coût en temps, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus rapidement et efficacement avec des outils externes.

MCP et AI Agent se complètent mutuellement. AI Agent se concentre sur l'automatisation des opérations blockchain, l'exécution des contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, tandis que MCP se concentre sur la simplification de l'interaction entre AI Agent et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion du contexte. La valeur centrale de MCP réside dans sa capacité à fournir une norme de communication unifiée pour l'interaction entre AI Agent et les outils externes (tels que les données blockchain, les contrats intelligents, les services hors chaîne, etc.). Cette normalisation résout le problème de la fragmentation des interfaces dans le développement traditionnel, permettant à AI Agent de se connecter sans faille aux données et outils multi-chaînes, améliorant ainsi considérablement sa capacité d'exécution autonome.

Dans le domaine de la DeFi, l'Agent IA peut obtenir des données de marché en temps réel via le MC et optimiser automatiquement le portefeuille. De plus, le MC ouvre de nouvelles directions pour l'Agent IA, à savoir la collaboration entre plusieurs Agents IA. Grâce au MC, différents Agents IA peuvent se répartir les fonctions et collaborer pour accomplir des tâches complexes telles que l'analyse des données en chaîne, la prévision du marché, la gestion des risques, etc., améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales.

Actuellement, plusieurs projets explorent l'application de la fusion entre MCP et AI Agent :

1. DeMCP : un réseau MCP décentralisé qui fournit des services MCP open source auto-développés pour les agents IA et offre une plateforme de déploiement pour le partage des revenus commerciaux aux développeurs MCP.

2. DARK : Réseau MCP construit sur Solana, fonctionnant dans un environnement d'exécution de confiance (TEE). Son premier programme est en cours de développement et vise à fournir des capacités d'intégration d'outils efficaces pour les agents AI via TEE et le protocole MCP.

3. Cookie.fun : Plateforme axée sur les agents IA dans l'écosystème Web3, offrant des indices et des outils d'analyse pour les agents IA. La mise à jour récente a lancé un serveur MCP dédié, fournissant un service MCP spécialisé prêt à l'emploi pour les développeurs et les non-techniciens.

4. SkyAI : un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la chaîne BNB, qui crée une infrastructure AI native à la blockchain en étendant le MCP. Actuellement, il prend en charge des ensembles de données agrégées provenant de la chaîne BNB et de Solana, et à l'avenir, il prendra également en charge les serveurs de données MCP de la chaîne principale Ethereum et de la chaîne Base.

Bien que le protocole MCP ait montré un potentiel énorme pour améliorer l'efficacité de l'échange de données, réduire les coûts de développement, renforcer la sécurité et la protection de la vie privée, la majorité des projets basés sur MCP sont encore au stade de la validation conceptuelle et n'ont pas encore lancé de produits matures. Cela a entraîné une baisse continue du prix de leurs tokens après leur lancement, reflétant une crise de confiance du marché envers les projets MCP.

À l'avenir, le développement du protocole MCP sera confronté à des défis tels que l'accélération du rythme de développement des produits, l'assurance que les tokens sont étroitement liés aux produits réels et l'amélioration de l'expérience utilisateur. Parallèlement, la promotion du protocole MCP dans l'écosystème crypto devra également surmonter des obstacles techniques d'intégration, comme l'unification des différences de logique et de structure de données des contrats intelligents entre différentes blockchains et DApps.

Malgré de nombreux défis, le protocole MCP montre un énorme potentiel de développement sur le marché. Avec les avancées de la technologie AI et la maturité du protocole MCP, il est prévu qu'il puisse être appliqué de manière plus large dans des domaines tels que DeFi et DAO à l'avenir. Par exemple, des agents AI peuvent obtenir en temps réel des données on-chain via le protocole MCP, exécuter des transactions automatisées et améliorer l'efficacité et la précision de l'analyse du marché. De plus, la caractéristique décentralisée du protocole MCP devrait fournir une plateforme d'exécution transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi le processus de décentralisation et d'assetisation des actifs AI.

En tant que force d'assistance importante à l'intégration de l'IA et de la blockchain, le protocole MCP a le potentiel de devenir un moteur essentiel pour le développement de la prochaine génération d'agents IA. Cependant, la réalisation de cette vision nécessite encore de relever de nombreux défis liés à l'intégration technologique, à la sécurité, à l'expérience utilisateur, etc. À mesure que ces problèmes sont progressivement résolus, la combinaison de MCP et des agents IA ouvrira de nouveaux espaces de développement pour les applications d'intelligence artificielle.