MCP dan AI Agent: Kerangka Baru untuk Aplikasi Kecerdasan Buatan

I. Pengantar Konsep MCP

Robot obrolan tradisional sering kali kurang dalam pengaturan personalisasi, yang mengakibatkan tanggapan yang monoton dan kurangnya nuansa kemanusiaan. Untuk mengatasi masalah ini, pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberi AI peran dan nada tertentu. Namun, meskipun demikian, AI masih tetap menjadi responden pasif, tidak dapat secara aktif menjalankan tugas-tugas kompleks.

Untuk mengatasi batasan ini, proyek sumber terbuka Auto-GPT muncul. Ini memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan alat dan fungsi untuk AI, dan mendaftarkannya ke dalam sistem. Ketika pengguna mengajukan permintaan, Auto-GPT dapat menghasilkan instruksi operasi berdasarkan aturan dan alat yang telah ditentukan, secara otomatis menjalankan tugas dan mengembalikan hasil, sehingga AI beralih dari sekadar pembicara pasif menjadi pelaksana tugas aktif.

Meskipun Auto-GPT telah mencapai tingkat otonomi tertentu dalam pelaksanaan AI, masih menghadapi masalah seperti format pemanggilan alat yang tidak seragam dan kompatibilitas lintas platform yang buruk. Untuk itu, protokol konteks model (MCP) hadir. MCP bertujuan untuk menyederhanakan cara interaksi AI dengan alat-alat eksternal, dengan menyediakan standar komunikasi yang seragam, sehingga AI dapat dengan mudah memanggil berbagai layanan eksternal. Protokol ini secara signifikan menyederhanakan proses pengembangan, memungkinkan model AI untuk berinteraksi dengan alat eksternal dengan lebih cepat dan efisien.

Dua, Kolaborasi MCP dan AI Agent

MCP dan AI Agent memiliki hubungan yang saling melengkapi. AI Agent terutama fokus pada operasi otomatis blockchain, eksekusi kontrak pintar, dan manajemen aset kripto, menekankan perlindungan privasi dan integrasi aplikasi terdesentralisasi. Sementara itu, MCP lebih menekankan pada penyederhanaan interaksi antara AI Agent dan sistem eksternal, menyediakan protokol standar dan manajemen konteks, yang meningkatkan interoperabilitas dan fleksibilitas lintas platform.

Nilai inti MCP terletak pada penyediaan standar komunikasi yang seragam untuk interaksi antara AI Agent dan alat eksternal (termasuk data blockchain, kontrak pintar, layanan off-chain, dll). Standarisasi ini mengatasi masalah fragmentasi antarmuka dalam pengembangan tradisional, memungkinkan AI Agent untuk terhubung secara mulus dengan data dan alat multi-rantai, serta secara signifikan memperkuat kemampuan eksekusi mandirinya. Misalnya, AI Agent jenis DeFi dapat memperoleh data pasar secara real-time dan secara otomatis mengoptimalkan portofolio melalui MCP.

Selain itu, MCP membuka arah baru untuk AI Agent, yaitu kolaborasi antara beberapa AI Agent. Melalui MCP, AI Agent dapat berkolaborasi dengan pembagian tugas berdasarkan fungsinya, menggabungkan untuk menyelesaikan analisis data on-chain, prediksi pasar, manajemen risiko, dan tugas kompleks lainnya, meningkatkan efisiensi dan keandalan secara keseluruhan. Dalam hal otomatisasi transaksi on-chain, MCP menghubungkan berbagai transaksi dan Agent manajemen risiko, membantu menyelesaikan masalah seperti slippage, wear-and-tear transaksi, MEV, dan lainnya, untuk mencapai manajemen aset on-chain yang lebih aman dan efisien.

Tiga, Ikhtisar Proyek Terkait

1. DeMCP: Jaringan MCP terdesentralisasi, berkomitmen untuk menyediakan layanan MCP sumber terbuka yang dikembangkan sendiri untuk AI Agent, menyediakan platform penyebaran dengan berbagi pendapatan komersial bagi pengembang, serta mewujudkan akses satu atap untuk model bahasa besar yang mainstream.

2. DARK: Jaringan MCP yang dibangun di atas Solana, berjalan di lingkungan eksekusi yang tepercaya (TEE). Aplikasi pertamanya bertujuan untuk menyediakan kemampuan integrasi alat yang efisien untuk Agen AI melalui TEE dan protokol MCP.

3. Cookie.fun: Platform yang fokus pada AI Agent dalam ekosistem Web3, menyediakan indeks dan alat analisis AI Agent yang komprehensif. Pembaruan terbaru meluncurkan server MCP eksklusif, termasuk server MCP khusus AI yang plug-and-play, dirancang untuk pengembang dan non-teknis.

4. SkyAI: Proyek infrastruktur data Web3 yang dibangun di atas BNB Chain, bertujuan untuk membangun infrastruktur AI asli blockchain dengan memperluas MCP. Platform ini menyediakan protokol data yang dapat diskalakan dan dapat dioperasikan untuk aplikasi AI berbasis Web3, mendukung akses data multi-rantai dan penyebaran agen AI.

Empat, Harapan dan Tantangan di Masa Depan

Protokol MCP menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, mengurangi biaya pengembangan, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi, terutama dalam skenario keuangan terdesentralisasi yang memiliki prospek aplikasi yang luas. Namun, saat ini sebagian besar proyek berbasis MCP masih berada di tahap pembuktian konsep dan belum meluncurkan produk yang matang, yang mengakibatkan krisis kepercayaan di pasar terhadap proyek-proyek ini.

Tantangan utama termasuk:

• Mempercepat kemajuan pengembangan produk
• Pastikan ada hubungan erat antara token dan produk nyata
• Meningkatkan pengalaman pengguna
• Mengatasi perbedaan logika kontrak pintar dan struktur data antara berbagai blockchain dan DApp

Meskipun menghadapi tantangan, protokol MCP itu sendiri tetap menunjukkan potensi perkembangan pasar yang besar. Seiring dengan kemajuan teknologi AI yang terus berlanjut dan kematangan protokol MCP yang bertahap, di masa depan diharapkan dapat mewujudkan aplikasi yang lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan lain-lain. Misalnya, agen AI dapat memperoleh data on-chain secara real-time melalui protokol MCP, melakukan perdagangan otomatis, dan meningkatkan efisiensi serta akurasi analisis pasar.

Karakteristik desentralisasi protokol MCP diharapkan dapat menyediakan platform operasi yang transparan dan dapat dilacak untuk model AI, mendorong desentralisasi dan proses pengaktifan aset AI. Sebagai kekuatan pendukung penting dalam penggabungan AI dan blockchain, protokol MCP memiliki potensi untuk menjadi mesin penggerak bagi generasi berikutnya AI Agent. Namun, untuk mewujudkan visi ini, tantangan di berbagai aspek seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna masih perlu diatasi.