MCP: Ядро следующего поколения Web3 AI Agent

MCP быстро становится ключевым компонентом экосистемы Web3 AI Agent. Он вводит MCP Server через архитектуру, подобную плагинам, предоставляя новые инструменты и возможности для AI Agent. Подобно другим новым концепциям в области Web3 AI, MCP (полное название Model Context Protocol) возник в Web2 AI и теперь переосмысляется в среде Web3.

Суть и важность MCP

MCP является открытым протоколом, целью которого является стандартизация способа передачи контекстной информации приложениям к большим языковым моделям (LLMs). Это позволяет инструментам, данным и AI Agent более seamlessly сотрудничать.

Основные ограничения, с которыми сталкиваются современные большие языковые модели, включают в себя:

• Невозможно просматривать интернет в реальном времени
• Невозможно напрямую получить доступ к локальным или частным файлам
• Невозможность самостоятельно взаимодействовать с внешним программным обеспечением

MCP, выступая в качестве универсального интерфейса, восполняет эти пробелы в возможностях, позволяя AI Agent использовать различные инструменты.

MCP можно сравнить с USB-C в области AI-приложений — это единый стандарт интерфейса, который упрощает интеграцию AI с различными источниками данных и функциональными модулями. Представьте себе, что каждый LLM — это разные смартфоны; если бы это были производители оборудования, им пришлось бы разрабатывать наборы аксессуаров для каждого интерфейса, что привело бы к очень высоким затратам на обслуживание.

Это именно та проблема, с которой сталкиваются разработчики инструментов ИИ: настройка плагинов для каждой платформы LLM значительно увеличивает сложность и ограничивает масштабируемость. MCP нацелен на решение этой проблемы, создавая единые стандарты, как если бы все LLM и поставщики инструментов использовали разъем USB-C.

Этот стандартизированный протокол полезен для обеих сторон:

• Для AI Agent (клиента): можно безопасно подключаться к внешним инструментам и источникам данных в реальном времени
• Для разработчиков инструментов (серверная часть): одно подключение, работает на разных платформах

Конечный результат - это более открытая, взаимосвязанная и малозатратная экосистема ИИ.

Отличия MCP от традиционного API

Дизайн API предназначен для обслуживания людей, а не для AI-first. Каждый API имеет свою структуру и документацию, разработчики должны вручную указывать параметры и читать документацию интерфейса. Сам AI Agent не может читать документацию и должен быть жестко закодирован для адаптации к каждому API (таким как REST, GraphQL, RPC и т.д.).

MCP стандартизирует формат вызова функций внутри API, абстрагируя эти неструктурированные части и предоставляя агенту единый способ вызова. MCP можно рассматривать как адаптационный слой API, упакованный для автономного агента.

В последнее время один провайдер облачных услуг объявил, что разработчики могут развернуть удаленные MCP-серверы на его платформе с минимальной конфигурацией оборудования. Это значительно упрощает процесс развертывания и управления MCP-серверами, включая аутентификацию и передачу данных, что можно назвать "одним нажатием кнопки".

Несмотря на то, что MCP сам по себе может показаться недостаточно привлекательным, он отнюдь не является незначительным. В качестве чисто инфраструктурного компонента MCP не может быть использован напрямую потребителями; его истинная ценность проявится только тогда, когда верхний уровень AI-агентов будет использовать инструменты MCP и демонстрировать реальные результаты.

Экосистема Web3 AI и MCP

AI в Web3 также сталкивается с проблемами "недостатка контекстных данных" и "островов данных", то есть AI не может получить доступ к данным в реальном времени на блокчейне или выполнять логику смарт-контрактов нативным образом.

В прошлом некоторые проекты пытались создать многопользовательские сети, но в конечном итоге из-за зависимости от централизованных API и индивидуальной интеграции оказались в ситуации "повторного изобретения колеса". Каждый раз, когда подключается новый источник данных, требуется переписывать адаптационный уровень, что приводит к резкому увеличению затрат на разработку. Чтобы решить эту проблему, следующему поколению AI Agent нужна более модульная, конструктивная архитектура, чтобы облегчить бесшовную интеграцию сторонних плагинов и инструментов.

Таким образом, новая генерация инфраструктуры и приложений AI Agent на основе протоколов MCP и A2A возникает, специально разработанная для сценариев Web3, позволяя агентам получать доступ к многосетевым данным и нативно взаимодействовать с протоколами DeFi.

Проектные примеры: DeMCP и DeepCore

DeMCP является децентрализованным рынком MCP Server, сосредоточенным на родных криптоинструментах и обеспечении суверенитета инструментов MCP.

Его преимущества включают:

• Использование TEE (доверенной среды выполнения) для обеспечения того, что инструменты MCP не были изменены.
• Используйте токеномическую систему вознаграждений, чтобы стимулировать разработчиков вносить вклад в серверы MCP.
• Предоставление агрегатора MCP и функции микроплатежей для снижения порога использования

Другой проект DeepCore также предлагает систему регистрации MCP Server, сосредоточенную на области криптовалют, и далее расширяется на другой открытый стандарт: протокол A2A (Agent-to-Agent).

A2A является открытым протоколом, предназначенным для обеспечения безопасной связи, сотрудничества и координации задач между различными AI агентами. A2A поддерживает корпоративное сотрудничество AI, например, позволяет AI агентам из разных компаний совместно выполнять задачи.

Если MCP сосредоточен на взаимодействии между Agent (клиентом) и инструментом (сервером), то A2A больше похоже на промежуточный слой сотрудничества между Agent, позволяя нескольким Agent выполнять задачи совместно без необходимости делиться внутренним состоянием. Они сотрудничают через контекст, команды, обновления состояния и передачу данных.

Короче говоря:

• MCP: предоставляет агентам инструменты для доступа
• A2A: предоставляет агентам возможность взаимной координации

Сочетание сервера MCP и блокчейна

Преимущества интеграции технологии блокчейн в MCP Server многочисленны:

1. Получение данных длинного хвоста через механизм стимулирования на основе криптографии, поощрение сообщества к внесению вклада в редкие наборы данных
2. Защита от атак "инструментального отравления", то есть вредоносные инструменты маскируются под легитимные плагины, вводя в заблуждение Агентов.
   • Блокчейн предоставляет механизмы криптографической верификации, такие как TEE Remote Attestation, ZK-SNARK, FHE и другие
3. Введение механизма стейкинга/наказаний, в сочетании с онлайновой репутационной системой для построения системы доверия MCP сервера.
4. Повышение отказоустойчивости и реального времени системы, избегая единой точки отказа централизованных систем.
5. Содействие открытым инновациям, разрешение небольшим разработчикам публиковать такие данные, как источники ESG, для обогащения экосистемного разнообразия

В настоящее время большинство инфраструктуры MCP Server все еще осуществляется путем анализа пользовательских подсказок на естественном языке для сопоставления инструментов. В будущем AI Agent сможет самостоятельно искать необходимые инструменты MCP для выполнения сложных задач.

Однако на данный момент проект MCP все еще находится на ранней стадии. Большинство платформ все еще являются централизованными рынками плагинов, где команда проекта вручную собирает сторонние серверные инструменты с GitHub и разрабатывает некоторые плагины, по сути, не сильно отличаясь от рынка плагинов Web2, единственное отличие заключается в фокусе на сценариях Web3.

Будущие тенденции и влияние на отрасль

В настоящее время все больше специалистов в области криптовалют осознают потенциал MCP в связи между ИИ и блокчейном. Например, основатель одной торговой платформы недавно публично призвал разработчиков ИИ активно создавать высококачественные MCP Server, чтобы предоставить более широкий набор инструментов для AI Agent на определенном блокчейне.

С учетом зрелости инфраструктуры, конкурентное преимущество компании "Разработчик впереди" также будет смещено с проектирования API на: кто сможет предложить более богатый, разнообразный и легко комбинируемый набор инструментов.

В будущем каждое приложение может стать клиентом MCP, а каждый API может стать сервером MCP. Это может привести к возникновению новой ценовой механики: агенты могут динамически выбирать инструменты в зависимости от скорости выполнения, стоимости, актуальности и т.д., формируя более эффективную экономическую систему услуг агентов, наделенную возможностями, предоставляемыми Crypto и блокчейном.

Конечно, MCP сам по себе не ориентирован на конечных пользователей, это уровень базового протокола. То есть, истинная ценность и потенциал MCP могут быть по-настоящему видны только тогда, когда AI Agent интегрирует его и преобразует в практические приложения.

В конечном итоге, Agent является носителем и усилителем возможностей MCP, в то время как блокчейн и крипто-механизмы создают надежную, эффективную и совместимую экономическую систему для этой умной сети.