1. Introducción al concepto de MC

En el campo de la inteligencia artificial, los chatbots tradicionales han dependido en gran medida de modelos de conversación genéricos, careciendo de configuraciones de personajes personalizadas, lo que resulta en respuestas que a menudo parecen monótonas y carecen de un toque humano. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de 'configuración de personajes', dando roles, personalidades y tonos específicos a la IA para que sus respuestas se adapten más a las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso con 'configuraciones de personajes' ricas, la IA sigue siendo simplemente una respondedora pasiva, incapaz de realizar tareas activamente o llevar a cabo operaciones complejas. Por lo tanto, nació el proyecto de código abierto Auto-GPT. Auto-GPT permite a los desarrolladores definir una serie de herramientas y funciones para la IA y registrar estas herramientas en el sistema. Cuando los usuarios hacen solicitudes, Auto-GPT genera instrucciones de operación correspondientes basadas en reglas y herramientas preestablecidas, realiza automáticamente tareas y devuelve resultados. Este enfoque transforma a la IA de un conversador pasivo a una IA activa orientada a tareas.

Aunque Auto-GPT logra en cierta medida la ejecución autónoma de la inteligencia artificial, aún enfrenta problemas como formatos inconsistentes de invocación de herramientas y una mala compatibilidad entre plataformas. Para abordar estos problemas, ha surgido MCP (Protocolo de Contexto del Modelo), con el objetivo de enfrentar los principales desafíos a los que se enfrenta la inteligencia artificial en el proceso de desarrollo, especialmente la complejidad de la integración con herramientas externas. El objetivo principal de MCP es simplificar la interacción entre la inteligencia artificial y las herramientas externas al proporcionar un estándar de comunicación unificado, lo que permite que la inteligencia artificial invoque fácilmente varios servicios externos. Tradicionalmente, para permitir que los modelos a gran escala realicen tareas complejas (como consultar el clima o acceder a páginas web), los desarrolladores necesitan escribir una gran cantidad de código e instrucciones de herramientas, lo que aumenta considerablemente la dificultad y el costo temporal del desarrollo. Sin embargo, el protocolo MCP simplifica significativamente este proceso al definir interfaces estandarizadas y especificaciones de comunicación, lo que permite que los modelos de inteligencia artificial interactúen con las herramientas externas de manera más rápida y efectiva.

Dos, Fusión de MCP y Agente de IA

MCP y el Agente de IA cifrado se complementan entre sí, siendo la principal diferencia que el Agente de IA se centra en la automatización de operaciones de blockchain, ejecución de contratos inteligentes y gestión de activos cifrados, haciendo hincapié en la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. MCP se centra más en simplificar la interacción entre el Agente de IA y los sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto para mejorar la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas. El Agente de IA cifrado puede lograr una integración y operación más eficientes entre plataformas a través del protocolo MCP, mejorando así sus capacidades de ejecución.

Anteriormente, los agentes de IA tenían ciertas capacidades de ejecución, como la ejecución de operaciones y la gestión de carteras a través de contratos inteligentes. Sin embargo, estas funciones suelen estar predefinidas, careciendo de flexibilidad y adaptabilidad. El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para que los agentes de IA interactúen con herramientas externas, incluidos datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc. Esta estandarización aborda el problema de la fragmentación de la interfaz en el desarrollo tradicional, lo que permite a los agentes de IA integrarse sin problemas con datos y herramientas multicadena, mejorando significativamente sus capacidades de ejecución autónoma. Por ejemplo, un agente de IA de DeFi puede utilizar MCP para acceder en tiempo real a los datos del mercado y optimizar automáticamente las carteras de inversión. Además, MCP abre nuevas direcciones para los agentes de IA, como la colaboración entre múltiples agentes de IA: a través de MCP, los agentes de IA pueden colaborar en función de la división funcional del trabajo, combinándose para completar tareas complejas como el análisis de datos en cadena, la previsión del mercado, la gestión de riesgos, etc., mejorando la eficiencia y la fiabilidad generales. Automatización de transacciones en la cadena: MCP vincula varios agentes comerciales y de control de riesgos para abordar problemas como el deslizamiento, el desgaste comercial, el MEV, etc., logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.

Tres, Proyectos Relacionados

1. MC

DeMCP es una red de MCP descentralizada. Está dedicada a proporcionar servicios de MCP de código abierto auto-desarrollados para Agentes de IA, ofreciendo una plataforma de implementación para que los desarrolladores de MCP compartan ingresos comerciales, y logren acceso único a los modelos de lenguaje grandes (LLMs) principales. Los desarrolladores pueden acceder a los servicios mediante el apoyo de stablecoins (USDT, USDC). A partir del 8 de mayo, su token DMCP tiene un valor de mercado de aproximadamente $1.62M.

2.DARK

DARK es una red MCP en un Entorno de Ejecución Confiable (TEE), construida en Solana. El token $DARK está listado en Binance Alpha, con un valor de mercado de aproximadamente 11.81 millones de dólares estadounidenses al 8 de mayo. Actualmente, la primera aplicación de DARK está en fase de desarrollo, la cual proporcionará capacidades de integración de herramientas eficientes para Agentes de IA a través de TEE y protocolos MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a una variedad de herramientas y servicios externos a través de configuraciones simples. Aunque el producto no ha sido completamente lanzado, los usuarios pueden unirse a la fase de experiencia temprana a través de registro por correo electrónico, participar en pruebas y proporcionar retroalimentación.

3.Cookie.fun

Cookie.fun es una plataforma dedicada a AIAgent en el ecosistema Web3, con el objetivo de proporcionar a los usuarios un índice completo de agentes de IA y una herramienta de análisis. La plataforma ayuda a los usuarios a comprender y evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA mostrando indicadores como la influencia cognitiva, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción con el usuario y los datos en cadena de los agentes de IA. El 24 de abril, la actualización de Cookie.API 1.0 introdujo un servidor MCP dedicado, que incluye servidores MCP específicos de agentes inteligentes plug-and-play diseñados para desarrolladores y personal no técnico, sin necesidad de configuración.

Fuente de información:X

4.SkyAI

SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido en la cadena BNB, con el objetivo de construir una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de MCP. La plataforma proporciona protocolos de datos escalables e interoperables para aplicaciones de IA basadas en Web3, planea simplificar el proceso de desarrollo mediante la integración de acceso a datos multi-cadena, implementación de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, promoviendo así la aplicación práctica de la IA en el entorno blockchain. Actualmente, SkyAI admite conjuntos de datos agregados de la cadena BNB y Solana, con un volumen de datos que supera los 10 mil millones de filas, y pronto lanzará servidores de datos MCP compatibles con la red principal de Ethereum y Base Chain. Su token SkyAI está listado en Binance Alpha, con un valor de mercado de aproximadamente 42.7 millones de dólares estadounidenses al 8 de mayo.

4. Desarrollo Futuro

El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la integración de la IA y la cadena de bloques, ha demostrado un gran potencial para mejorar la eficiencia de la interacción de datos, reducir los costos de desarrollo, mejorar la seguridad y la protección de la privacidad, etc., especialmente en finanzas descentralizadas y otros escenarios, con amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP todavía se encuentran en la etapa de verificación conceptual, sin productos maduros, lo que lleva a una disminución continua en los precios de los tokens después de estar en línea. Por ejemplo, el precio del token DeMCP ha caído un 74% en menos de un mes después de estar en línea. Este fenómeno refleja una crisis de confianza en el mercado hacia los proyectos MCP, principalmente debido a los largos ciclos de desarrollo de productos y a la falta de aterrizaje de aplicaciones prácticas. Por lo tanto, cómo acelerar el progreso del desarrollo de productos, garantizar una estrecha conexión entre los tokens y los productos reales y mejorar la experiencia del usuario serán los problemas centrales a los que se enfrentarán los proyectos actuales de MCP. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema cifrado aún enfrenta el desafío de la integración técnica. Debido a las diferencias en la lógica de los contratos inteligentes y las estructuras de datos entre las diferentes cadenas de bloques y DApps, un servidor MCP unificado y estandarizado aún requiere una cantidad significativa de recursos de desarrollo.

A pesar de los desafíos anteriores, el propio protocolo MCP sigue demostrando un tremendo potencial para el desarrollo del mercado. Con el continuo avance de la tecnología de IA y la gradual madurez del protocolo MCP, se espera lograr una aplicación más amplia en los campos de DeFi, DAO y más. Por ejemplo, los agentes de IA pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis de mercado. Además, se espera que la naturaleza descentralizada del protocolo MCP proporcione una plataforma de funcionamiento transparente y rastreable para los modelos de IA, promoviendo la descentralización y securitización de los activos de IA. Como una fuerza auxiliar importante para la integración de la IA y el blockchain, se espera que el protocolo MCP se convierta en un motor crucial que impulse la próxima generación de agentes de IA con la madurez continua de la tecnología y la expansión de los escenarios de aplicación. Sin embargo, lograr esta visión aún requiere abordar varios desafíos como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.

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