MCP: Ядро наступного покоління Web3 AI Agent

MCP швидко стає ключовим елементом екосистеми Web3 AI Agent. Він впроваджує MCP Server через архітектуру, подібну до плагіна, надаючи нові інструменти та можливості для AI Agent. Як і інші новітні концепції у сфері Web3 AI, MCP (повна назва Model Context Protocol) походить з Web2 AI і зараз переосмислюється в середовищі Web3.

Суть та важливість MCP

MCP є відкритим протоколом, що має на меті стандартизувати спосіб передачі контекстної інформації від додатків до великих мовних моделей (LLMs). Це дозволяє інструментам, даним та AI Agent співпрацювати більш безшовно.

Основні обмеження, з якими стикаються сучасні великі мовні моделі, включають:

• Немає можливості переглядати Інтернет в реальному часі
• Немає можливості безпосередньо отримати доступ до локальних або приватних файлів
• Нcannot взаємодіяти з зовнішнім програмним забезпеченням

MCP, виступаючи в ролі універсального інтерфейсного шару, заповнює ці прогалини в можливостях, дозволяючи AI Agent використовувати різноманітні інструменти.

MCP можна порівняти з USB-C в сфері застосування ШІ — єдиний стандарт інтерфейсу, який полегшує інтеграцію ШІ з різними джерелами даних і функціональними модулями. Уявіть, що кожна LLM — це різний телефон, і якщо ви виробник апаратного забезпечення, вам потрібно розробити набір аксесуарів для кожного інтерфейсу, що призводить до надзвичайно високих витрат на обслуговування.

Це саме та проблема, з якою стикаються розробники інструментів ШІ: налаштування плагінів для кожної платформи LLM суттєво збільшує складність і обмежує можливості масштабування. MCP має на меті вирішити цю проблему, встановлюючи єдині стандарти, ніби всі LLM та постачальники інструментів використовують USB-C інтерфейс.

Цей стандартизований протокол вигідний обом сторонам:

• Для AI Agent (клієнт): можна безпечно підключати зовнішні інструменти та джерела даних у реальному часі
• Для розробників інструментів (серверна частина): одноразове підключення, доступне на різних платформах

Кінцевий результат - це більш відкита, взаємодіюча, з низьким тертям екосистема ШІ.

Відмінності MCP від традиційного API

Дизайн API служить людям, а не є AI-first. Кожен API має свою структуру та документацію, розробники повинні вручну вказувати параметри, читати документацію інтерфейсу. Сам AI агент не може читати документацію, його потрібно жорстко кодувати для адаптації до кожного API (таких як REST, GraphQL, RPC тощо).

MCP стандартизує формат виклику функцій всередині API, абстрагуючи ці неструктуровані частини, щоб надати Агенту єдиний спосіб виклику. MCP можна вважати адаптаційним шаром API, упакованим для Автономного Агента.

Нещодавно один з постачальників хмарних послуг оголосив, що розробники можуть безпосередньо розгортати віддалені MCP-сервери на його платформі з мінімальною конфігурацією обладнання. Це значно спростило процеси розгортання та управління MCP-серверами, включаючи аутентифікацію та передачу даних, що справедливо можна назвати "одним натисканням кнопки".

Хоча MCP може здаватися недостатньо привабливим, він зовсім не є неважливим. Як чисто інфраструктурний компонент, MCP не може безпосередньо використовуватись споживачами, і лише коли верхні AI-агенти викликають інструменти MCP і демонструють реальні результати, його цінність насправді проявиться.

Екосистема Web3 AI та MCP

AI в Web3 також стикається з проблемами "недостатності контекстних даних" та "островів даних", тобто AI не може отримувати доступ до даних у реальному часі на ланцюзі або виконувати логіку смарт-контрактів на нативному рівні.

Раніше деякі проекти намагалися створити мережу співпраці багатьох агентів, але зрештою через залежність від централізованих API та кастомізованої інтеграції потрапили в пастку "повторного створення колеса". Кожен раз, коли підключали джерело даних, потрібно було переписувати адаптаційний рівень, що призводило до різкого зростання витрат на розробку. Щоб вирішити це вузьке місце, наступне покоління AI агентів потребує більш модульної, конструктивістської архітектури для безшовної інтеграції сторонніх плагінів та інструментів.

Отже, на базі протоколів MCP та A2A виникає нове покоління інфраструктури та додатків AI Agent, спеціально розроблених для сцен Web3, які дозволяють Agent отримувати доступ до мультиланцюгових даних та нативно взаємодіяти з DeFi протоколами.

Проектні кейси: DeMCP та DeepCore

DeMCP є децентралізованим ринком MCP Server, який зосереджений на рідних криптоінструментах та забезпеченні суверенітету MCP інструментів.

Її переваги включають:

• Використання TEE (достовірне середовище виконання) для забезпечення того, що інструменти MCP не були змінені.
• Використання механізму стимулювання токенами для заохочення розробників вносити свій внесок у сервери MCP
• Надайте агрегатор MCP та функцію мікроплатежів, щоб знизити бар'єри для використання

Інший проект DeepCore також пропонує систему реєстрації MCP Server, зосереджуючись на криптоіндустрії, і далі розширюється на інший відкритий стандарт: протокол A2A (Agent-to-Agent).

A2A є відкритим протоколом, спрямованим на забезпечення безпечної комунікації, співпраці та координації завдань між різними AI-агентами. A2A підтримує корпоративну AI-співпрацю, наприклад, дозволяючи AI-агентам різних компаній спільно виконувати завдання.

Якщо MCP зосереджується на взаємодії між Agent (клієнт) та інструментом (сервер), то A2A більше схоже на середній шар співпраці між Agent, що дозволяє кільком Agent співпрацювати, не ділячи внутрішній стан, для спільного виконання завдання. Вони співпрацюють через контекст, інструкції, оновлення стану та передачу даних.

Коротко кажучи:

• MCP: надає можливість доступу до інструментів для агентів
• A2A: забезпечує агентам можливість взаємодії та співпраці

Поєднання MCP-сервера з блокчейном

Інтеграція технології блокчейн в MCP Server має багато переваг:

1. Отримання довгих даних через механізм стимулювання на основі криптографії, що заохочує громаду вносити внесок у рідкісні набори даних.
2. Захист від атаки "отруєння інструментів", тобто шкідливі інструменти маскуються під легітимні плагіни, щоб ввести в оману агента.
   • Блокчейн забезпечує механізм криптографічної верифікації, такі як TEE Remote Attestation, ZK-SNARK, FHE тощо
3. Впровадження механізму стейкінгу/покарання, в поєднанні з системою репутації на блокчейні для створення довірчої системи сервера MCP.
4. Підвищення стійкості системи до помилок та реального часу, уникнення єдиної точки відмови централізованої системи
5. Сприяння відкритим інноваціям, дозволяючи малим розробникам публікувати такі джерела даних, як ESG, для збагачення екологічної різноманітності.

Наразі більшість інфраструктури MCP Server все ще виконує підбір інструментів шляхом аналізу природних мовних запитів користувачів. У майбутньому AI Agent зможе самостійно шукати потрібні інструменти MCP для виконання складних завдань.

Проте, наразі проект MCP все ще перебуває на ранніх стадіях. Більшість платформ все ще є централізованими плагіновими ринками, де команди проекту вручну збирають сторонні інструменти Server з GitHub і розробляють частину плагінів, по суті не відрізняючись від ринку плагінів Web2, єдина відмінність полягає в зосередженні на сценах Web3.

Майбутні тенденції та вплив на галузь

Наразі дедалі більше людей з криптоіндустрії починають усвідомлювати потенціал MCP у з'єднанні AI та блокчейну. Наприклад, засновник однієї з торгових платформ нещодавно відкрито закликав розробників AI активно створювати високоякісні MCP Server для надання більш багатого набору інструментів AI Agent на певному публічному блокчейні.

З розвитком інфраструктури конкурентна перевага компаній, які "попереду розробників", також перейде від дизайну API до: хто зможе запропонувати більш багатий, різноманітний та легкий для комбінування набір інструментів.

У майбутньому кожен додаток може стати клієнтом MCP, а кожен API може бути сервером MCP. Це може спричинити виникнення нових цінових механізмів: Агент може динамічно вибирати інструменти залежно від швидкості виконання, економічної ефективності, релевантності тощо, формуючи більш ефективну економічну систему агентських послуг, що підкріплюється Crypto та блокчейном.

Звісно, MCP сам по собі не призначений для кінцевих користувачів, це базовий рівень протоколу. Іншими словами, справжня цінність і потенціал MCP можуть бути справді поміченими лише тоді, коли AI Agent інтегрує його та перетворить на практичні застосунки.

У підсумку, агент є носієм та підсилювачем можливостей MCP, тоді як блокчейн та механізми шифрування створюють для цієї розумної мережі надійну, ефективну та комбіновану економічну систему.