A fusão do MCP com o Agente AI: um novo paradigma de aplicação da inteligência artificial

O campo da inteligência artificial enfrenta há muito tempo um desafio: como dotar a IA de uma personalização e capacidade de execução mais fortes. Os chatbots tradicionais muitas vezes carecem de características de personagem distintas, com respostas únicas e sem empatia. Para resolver esse problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "personagem", atribuindo à IA papéis e tons específicos. No entanto, mesmo com uma "personagem" rica, a IA ainda é apenas um respondedor passivo, incapaz de executar proativamente tarefas complexas.

Para superar essa limitação, o Auto-GPT surgiu. Ele permite que os desenvolvedores definam uma série de ferramentas e funções para a IA, permitindo que a IA execute tarefas automaticamente com base em regras predefinidas e retorne resultados. Essa inovação transforma a IA de um mero interlocutor passivo em um executor ativo de tarefas. No entanto, o Auto-GPT ainda enfrenta problemas como a falta de uniformidade no formato de chamadas de ferramentas e a baixa compatibilidade entre plataformas.

Para enfrentar esses desafios, o MCP( Model Context Protocol, protocolo de contexto do modelo ), surgiu. O MCP visa simplificar a forma como a IA interage com ferramentas externas, fornecendo um padrão de comunicação unificado, permitindo que a IA chame facilmente vários serviços externos. Isso reduz significativamente a dificuldade de desenvolvimento e o custo de tempo, permitindo que modelos de IA interajam de forma mais eficiente com ferramentas externas.

O MCP e o Agente de IA são complementares. O Agente de IA concentra-se principalmente em operações de blockchain, execução de contratos inteligentes e gestão de ativos criptográficos, enquanto o MCP se dedica a simplificar a interação entre o Agente de IA e sistemas externos, fornecendo protocolos padronizados e gestão de contexto. A introdução do MCP aumentou significativamente a capacidade de execução e a flexibilidade do Agente de IA.

Por exemplo, no campo DeFi, o AI Agent pode obter dados de mercado em tempo real e otimizar automaticamente a carteira através do MCP. O MCP também abriu novas vias para a colaboração de múltiplos AI Agents, permitindo-lhes dividir tarefas e realizar análises complexas de dados on-chain, previsões de mercado e gestão de risco. Além disso, o MCP ajuda a alcançar uma gestão de ativos on-chain mais segura e eficiente, resolvendo problemas como deslizamento, desgaste e MEV nas transações.

Atualmente, já surgiram alguns projetos baseados no conceito de MCP no mercado.

1. DeMCP: uma rede MCP descentralizada que oferece serviços MCP de código aberto desenvolvidos internamente para Agentes de IA e realiza a integração única de grandes modelos de linguagem populares.

2. DARK: Rede MCP baseada em Solana, operando em um ambiente de execução confiável. Seu primeiro aplicativo está em desenvolvimento, visando fornecer capacidades eficientes de integração de ferramentas para Agentes de IA.

3. Cookie.fun: uma plataforma focada em AI Agents no ecossistema Web3, oferecendo um índice abrangente de AI Agents e ferramentas de análise. A atualização mais recente lançou um servidor MCP exclusivo, facilitando a integração rápida para desenvolvedores.

4. SkyAI: Um projeto de infraestrutura de dados Web3 construído na BNB Chain, que constrói uma infraestrutura nativa de IA em blockchain através da expansão do MCP. Atualmente suporta conjuntos de dados agregados da BNB Chain e Solana, com planos futuros de suporte à rede principal do Ethereum e à Base Chain.

Apesar de o protocolo MCP ter demonstrado um enorme potencial na melhoria da eficiência da troca de dados, redução de custos de desenvolvimento, aumento da segurança e proteção da privacidade, a maioria dos projetos baseados em MCP ainda se encontra em fase de prova de conceito. Isso levou a uma contínua queda no preço dos seus tokens após o lançamento, refletindo uma crise de confiança do mercado nos projetos MCP.

No futuro, o desenvolvimento do protocolo MCP ainda enfrenta muitos desafios, incluindo acelerar o progresso do desenvolvimento de produtos, garantir a estreita relação entre os tokens e os produtos reais, e melhorar a experiência do usuário. A integração técnica também é um grande desafio, uma vez que existem diferenças nas lógicas de contratos inteligentes e nas estruturas de dados entre diferentes blockchains e DApps.

Apesar disso, o protocolo MCP ainda demonstra um enorme potencial de desenvolvimento de mercado. Com o avanço da tecnologia de IA e a maturação do protocolo MCP, espera-se que no futuro haja uma aplicação mais ampla em áreas como DeFi e DAO. As características descentralizadas do protocolo MCP prometem fornecer uma plataforma de operação transparente e rastreável para modelos de IA, impulsionando o processo de descentralização e tokenização de ativos de IA.

Em resumo, o protocolo MCP, como uma importante força auxiliar na fusão da IA com a blockchain, tem potencial para se tornar um motor importante para impulsionar a próxima geração de Agentes de IA. No entanto, para realizar essa visão, ainda é necessário resolver desafios em várias áreas, como integração técnica, segurança e experiência do usuário. À medida que esses problemas forem sendo resolvidos gradualmente, o protocolo MCP desempenhará um papel cada vez mais importante em novos paradigmas de aplicação da inteligência artificial.