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MCP:Web3 AIエージェントエコシステムを構築するための重要なインフラストラクチャ
MCP：次世代Web3 AIエージェントのコアドライブ
MCPはWeb3 AIエージェントエコシステムの重要な構成要素として急速に成長しています。プラグインのようなアーキテクチャを通じてMCPサーバーを導入し、AIエージェントに新しいツールと機能を提供しています。Web3 AI分野の他の新興概念と同様に、MCP（Model Context Protocolの略）はWeb2 AIに由来し、現在Web3環境で再構築されています。
MCPの性質と重要性
MCPは、アプリケーションが大規模言語モデル（LLMs）にコンテキスト情報を渡す方法を標準化することを目的としたオープンプロトコルです。これにより、ツール、データ、AIエージェント間でよりシームレスに協力することが可能になります。
現在の大規模言語モデルが直面している主な制限は次のとおりです：
MCPは汎用インターフェイスレイヤーとして機能し、これらの能力の欠如を補い、AIエージェントがさまざまなツールを使用できるようにします。
MCPはAIアプリケーション分野におけるUSB-Cに例えることができます——さまざまなデータソースや機能モジュールにAIが接続しやすくする統一インターフェース標準です。各LLMを異なるスマートフォンと考えると、ハードウェアメーカーは各インターフェースに対して一式のアクセサリーを開発する必要があり、維持コストは非常に高くなります。
これがAIツール開発者が直面している問題です：各LLMプラットフォームにカスタマイズされたプラグインを提供することは、複雑さを大幅に増し、スケーラビリティを制限します。MCPはこの問題を解決することを目的としており、すべてのLLMとツールプロバイダーがUSB-Cインターフェースを使用するような統一基準を確立しています。
この標準化されたプロトコルは、両者にとって利益があります：
最終的な結果は、よりオープンで相互運用可能で低摩擦のAIエコシステムです。
! MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン
MCP と従来の API の違い
APIの設計は人間のためにあり、AIファーストではありません。各APIにはそれぞれの構造とドキュメントがあり、開発者は手動でパラメータを指定し、インターフェースドキュメントを読む必要があります。しかし、AIエージェント自体はドキュメントを読むことができず、各API（REST、GraphQL、RPCなど）に適合させるためにハードコーディングされる必要があります。
MCPは、標準化されたAPI内部の関数呼び出し形式を通じて、これらの非構造化部分を抽象化し、エージェントに統一された呼び出し方法を提供します。MCPは、Autonomous Agent向けにAPI適応層をカプセル化したものと見なすことができます。
最近、あるクラウドサービスプロバイダーが、開発者がそのプラットフォーム上で最低限のデバイス構成でリモートMCPサーバーを直接展開できると発表しました。これにより、MCPサーバーの展開と管理プロセスが大幅に簡素化され、認証やデータ転送を含めて、「ワンクリック展開」とも言えるでしょう。
MCP自体は魅力的でないように見えるかもしれませんが、決して重要ではありません。純粋なインフラコンポーネントとして、MCPは直接消費者向けに使用されることはできず、上層のAIエージェントがMCPツールを呼び出し、実際の効果を示すときに、その価値が真に明らかになります。
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Web3 AIとMCPのエコシステム図
Web3におけるAIも「コンテキストデータの欠如」と「データ孤島」の問題に直面しています。つまり、AIはチェーン上のリアルタイムデータやネイティブなスマートコントラクトロジックにアクセスできません。
過去、一部のプロジェクトは多エージェント協調ネットワークを構築しようとしましたが、最終的には中央集権的なAPIやカスタム統合に依存するため、「車輪の再発明」のジレンマに陥りました。データソースごとに適合レイヤーを再作成する必要があり、開発コストが急増しました。このボトルネックを解決するために、次世代AIエージェントは、サードパーティのプラグインやツールをシームレスに統合できる、よりモジュール化されたレゴのようなアーキテクチャを必要としています。
そのため、MCPおよびA2Aプロトコルに基づく新しい世代のAIエージェントインフラストラクチャとアプリケーションが登場しており、Web3シーン向けに設計されており、エージェントがマルチチェーンデータにアクセスし、DeFiプロトコルとネイティブに相互作用できるようになっています。
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プロジェクトケース：DeMCPとDeepCore
DeMCPは、ネイティブ暗号ツールとMCPツールの主権を確保することに重点を置いた、分散型MCPサーバーのマーケットプレイスです。
その利点には：
別のプロジェクトDeepCoreは、暗号分野に特化したMCP Server登録システムを提供し、さらに別のオープンスタンダードであるA2A（エージェント間）プロトコルに拡張しています。
A2Aは、異なるAIエージェント（Agent）間の安全な通信、協力、タスク調整を実現することを目的としたオープンプロトコルです。A2Aは、異なる企業のAIエージェントが協力してタスクを処理できるようなエンタープライズレベルのAI協力をサポートしています。
もしMCPがエージェント（クライアント）とツール（サーバー）間の相互作用に焦点を当てているなら、A2Aはエージェント間の協力の中間層のようであり、複数のエージェントが内部状態を共有することなく、協力してタスクを完了できるようにします。彼らはコンテキスト、指示、状態更新、データの伝達を通じて協力します。
簡単に言うと：
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MCPサーバーとブロックチェーンの結合
MCPサーバーが統合するブロックチェーン技術には多くの利点があります：
現在、ほとんどのMCP Serverインフラは、ユーザーの自然言語プロンプトを解析してツールマッチングを行っています。将来的には、AIエージェントが必要なMCPツールを自律的に検索して、複雑なタスク目標を達成できるようになるでしょう。
しかし、現在MCPプロジェクトは依然として初期段階にあります。ほとんどのプラットフォームは依然として中央集権的なプラグイン市場であり、プロジェクト側が手動でGitHubからサードパーティのサーバーツールを整理し、一部のプラグインを独自に開発しています。本質的にはWeb2プラグイン市場と大差ありません。唯一の違いはWeb3のシーンに焦点を当てていることです。
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未来のトレンドと業界への影響
現在、ますます多くの暗号業界の専門家が、AIとブロックチェーンをつなぐMCPの潜在能力に気づき始めています。たとえば、ある取引プラットフォームの創設者は最近、AI開発者に対して高品質なMCP Serverを積極的に構築し、あるパブリックチェーン上のAIエージェントにより豊富なツールセットを提供するよう呼びかけました。
インフラが成熟するにつれて、「開発者第一」の企業の競争優位性はAPI設計から、誰がより豊かで多様性に富み、組み合わせやすいツールセットを提供できるかにシフトします。
未来、すべてのアプリケーションがMCPクライアントとなり、すべてのAPIがMCPサーバーとなる可能性があります。これにより、新しい価格メカニズムが生まれるかもしれません。エージェントは実行速度、コスト効率、関連性などに基づいてツールを動的に選択し、Cryptoとブロックチェーンを媒介として活用した、より効率的なエージェントサービス経済体系を形成することができます。
もちろん、MCP自体はエンドユーザーに直接向けられたものではなく、基盤となるプロトコル層です。つまり、MCPの真の価値と潜在能力は、AIエージェントがそれを統合し、実用的なアプリケーションに変えることでのみ真に見られるのです。
最終的に、エージェントはMCP能力の担い手であり、増幅器であり、ブロックチェーンと暗号メカニズムはこのインテリジェントネットワークに信頼性が高く、効率的で、組み合わせ可能な経済システムを構築します。
! MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン
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