MCP y Agente AI: Un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, Introducción al concepto de MCP
En el campo de la inteligencia artificial, los chatbots tradicionales a menudo carecen de configuraciones personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y carentes de humanidad. Para abordar este problema, los desarrolladores introdujeron el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos. Sin embargo, a pesar de esto, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de manera proactiva o de realizar operaciones complejas.
Para que la IA pase de ser un interlocutor pasivo a un ejecutor activo de tareas, nació el proyecto de código abierto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando un usuario hace una solicitud, Auto-GPT genera instrucciones de operación según reglas y herramientas predefinidas, ejecuta automáticamente la tarea y devuelve el resultado.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado en cierta medida la ejecución autónoma de la IA, aún enfrenta problemas como la falta de uniformidad en los formatos de llamada a herramientas y una baja compatibilidad entre plataformas. Para abordar estos desafíos, nace el MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto del Modelo). El MCP tiene como objetivo simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA acceder fácilmente a varios servicios externos.
Tradicionalmente, para que los modelos a gran escala realicen tareas complejas (como consultar el clima o acceder a páginas web), los desarrolladores necesitaban escribir una gran cantidad de código y especificaciones de herramientas, lo que aumentaba considerablemente la dificultad y el costo del desarrollo. El protocolo MCP simplifica significativamente este proceso al definir interfaces y normas de comunicación estandarizadas, permitiendo que los modelos de IA interactúen con herramientas externas de manera más rápida y efectiva.
Dos, la fusión de MCP y el Agente de IA
La relación entre MCP y el Agente AI es complementaria. El Agente AI se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. Por otro lado, MCP se enfoca más en simplificar la interacción del Agente AI con sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, lo que mejora la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.
El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre agentes de IA y herramientas externas (incluyendo datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, y fortaleciendo significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los agentes de IA del tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente sus carteras a través de MCP.
Además, MCP abre nuevas direcciones para el Agente de IA, es decir, la colaboración entre múltiples Agentes de IA. A través de MCP, los Agentes de IA pueden colaborar según la división de funciones, combinando tareas complejas como análisis de datos en la cadena, predicciones de mercado y gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y fiabilidad general. En cuanto a la automatización de transacciones en la cadena, MCP conecta varios agentes de transacción y gestión de riesgos, ayudando a resolver problemas como el slippage, el desgaste de transacciones y MEV, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.
Tres, proyectos relacionados
1. DeMCP
DeMCP es una red MCP descentralizada, dedicada a proporcionar servicios MCP de código abierto autodesarrollados para agentes de IA, ofrecer una plataforma de implementación con participación en los ingresos comerciales para desarrolladores de MCP y lograr una integración única con los modelos de lenguaje de gran tamaño más populares (LLM). Los desarrolladores pueden acceder a los servicios a través de monedas estables.
2. OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre Solana en un entorno de ejecución confiable (TEE). Su primera aplicación está en fase de desarrollo, y tiene como objetivo proporcionar a los agentes de IA una capacidad de integración de herramientas eficiente a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores conectar rápidamente diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración simple.
3. Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma centrada en los Agentes de IA en el ecosistema Web3, diseñada para proporcionar a los usuarios índices y herramientas de análisis completos sobre Agentes de IA. La plataforma ayuda a los usuarios a entender y evaluar el rendimiento de diferentes Agentes de IA al mostrar indicadores como la influencia mental de los Agentes de IA, su capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena.
4. SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, con el objetivo de construir una infraestructura de IA nativa de blockchain ampliando MCP. La plataforma ofrece un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, y planea simplificar el proceso de desarrollo mediante la integración de acceso a datos multichain, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, impulsando así la aplicación práctica de la IA en un entorno blockchain.
Cuatro, desarrollo futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre IA y blockchain, ha demostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de la interacción de datos, la reducción de costos de desarrollo, y el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad, especialmente en escenarios como las finanzas descentralizadas, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de prueba de concepto y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a que el precio de su token continúe cayendo después de su lanzamiento. Este fenómeno refleja una crisis de confianza en el mercado hacia los proyectos MCP, que se debe principalmente a los largos ciclos de desarrollo del producto y la falta de implementación práctica.
Por lo tanto, cómo acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar una estrecha relación entre el token y el producto real, y mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta actualmente el proyecto MCP. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema de criptomonedas aún enfrenta desafíos de integración técnica. Debido a las diferencias en la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps, el servidor MCP estandarizado aún requiere una gran cantidad de recursos de desarrollo.
A pesar de los desafíos mencionados, el protocolo MCP en sí mismo aún muestra un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el continuo avance de la tecnología de IA y la maduración gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi y DAO. 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 del mercado. Además, las características de descentralización del protocolo MCP pueden proporcionar una plataforma de operación transparente y trazable para los modelos de IA, promoviendo la descentralización y la capitalización de los activos de IA.
El protocolo MCP, como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, con el continuo avance de la tecnología y la expansión de los casos de uso, se espera que se convierta en un importante motor para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben abordar múltiples desafíos relacionados con la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
8 me gusta
Recompensa
8
4
Compartir
Comentar
0/400
ForkLibertarian
· hace16h
¿Eso es todo? No tiene nada de sabor.
Ver originalesResponder0
RugResistant
· hace16h
se detectaron posibles brechas de seguridad en este marco ngl...
Ver originalesResponder0
RektRecorder
· hace16h
Otra vez gpt está por todas partes.
Ver originalesResponder0
CryptoCrazyGF
· hace17h
Bots también han comenzado a tener pareja. ¿Quién me consigue uno también?
Fusión de MCP con Agente AI: Creando un nuevo marco de inteligencia artificial Web3
MCP y Agente AI: Un nuevo marco para aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, Introducción al concepto de MCP
En el campo de la inteligencia artificial, los chatbots tradicionales a menudo carecen de configuraciones personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y carentes de humanidad. Para abordar este problema, los desarrolladores introdujeron el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos. Sin embargo, a pesar de esto, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de manera proactiva o de realizar operaciones complejas.
Para que la IA pase de ser un interlocutor pasivo a un ejecutor activo de tareas, nació el proyecto de código abierto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando un usuario hace una solicitud, Auto-GPT genera instrucciones de operación según reglas y herramientas predefinidas, ejecuta automáticamente la tarea y devuelve el resultado.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado en cierta medida la ejecución autónoma de la IA, aún enfrenta problemas como la falta de uniformidad en los formatos de llamada a herramientas y una baja compatibilidad entre plataformas. Para abordar estos desafíos, nace el MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto del Modelo). El MCP tiene como objetivo simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA acceder fácilmente a varios servicios externos.
Tradicionalmente, para que los modelos a gran escala realicen tareas complejas (como consultar el clima o acceder a páginas web), los desarrolladores necesitaban escribir una gran cantidad de código y especificaciones de herramientas, lo que aumentaba considerablemente la dificultad y el costo del desarrollo. El protocolo MCP simplifica significativamente este proceso al definir interfaces y normas de comunicación estandarizadas, permitiendo que los modelos de IA interactúen con herramientas externas de manera más rápida y efectiva.
Dos, la fusión de MCP y el Agente de IA
La relación entre MCP y el Agente AI es complementaria. El Agente AI se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. Por otro lado, MCP se enfoca más en simplificar la interacción del Agente AI con sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, lo que mejora la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.
El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre agentes de IA y herramientas externas (incluyendo datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, y fortaleciendo significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los agentes de IA del tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente sus carteras a través de MCP.
Además, MCP abre nuevas direcciones para el Agente de IA, es decir, la colaboración entre múltiples Agentes de IA. A través de MCP, los Agentes de IA pueden colaborar según la división de funciones, combinando tareas complejas como análisis de datos en la cadena, predicciones de mercado y gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y fiabilidad general. En cuanto a la automatización de transacciones en la cadena, MCP conecta varios agentes de transacción y gestión de riesgos, ayudando a resolver problemas como el slippage, el desgaste de transacciones y MEV, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.
Tres, proyectos relacionados
1. DeMCP
DeMCP es una red MCP descentralizada, dedicada a proporcionar servicios MCP de código abierto autodesarrollados para agentes de IA, ofrecer una plataforma de implementación con participación en los ingresos comerciales para desarrolladores de MCP y lograr una integración única con los modelos de lenguaje de gran tamaño más populares (LLM). Los desarrolladores pueden acceder a los servicios a través de monedas estables.
2. OSCURO
DARK es una red MCP construida sobre Solana en un entorno de ejecución confiable (TEE). Su primera aplicación está en fase de desarrollo, y tiene como objetivo proporcionar a los agentes de IA una capacidad de integración de herramientas eficiente a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores conectar rápidamente diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración simple.
3. Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma centrada en los Agentes de IA en el ecosistema Web3, diseñada para proporcionar a los usuarios índices y herramientas de análisis completos sobre Agentes de IA. La plataforma ayuda a los usuarios a entender y evaluar el rendimiento de diferentes Agentes de IA al mostrar indicadores como la influencia mental de los Agentes de IA, su capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena.
4. SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, con el objetivo de construir una infraestructura de IA nativa de blockchain ampliando MCP. La plataforma ofrece un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, y planea simplificar el proceso de desarrollo mediante la integración de acceso a datos multichain, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, impulsando así la aplicación práctica de la IA en un entorno blockchain.
Cuatro, desarrollo futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre IA y blockchain, ha demostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de la interacción de datos, la reducción de costos de desarrollo, y el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad, especialmente en escenarios como las finanzas descentralizadas, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de prueba de concepto y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a que el precio de su token continúe cayendo después de su lanzamiento. Este fenómeno refleja una crisis de confianza en el mercado hacia los proyectos MCP, que se debe principalmente a los largos ciclos de desarrollo del producto y la falta de implementación práctica.
Por lo tanto, cómo acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar una estrecha relación entre el token y el producto real, y mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta actualmente el proyecto MCP. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema de criptomonedas aún enfrenta desafíos de integración técnica. Debido a las diferencias en la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps, el servidor MCP estandarizado aún requiere una gran cantidad de recursos de desarrollo.
A pesar de los desafíos mencionados, el protocolo MCP en sí mismo aún muestra un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el continuo avance de la tecnología de IA y la maduración gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi y DAO. 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 del mercado. Además, las características de descentralización del protocolo MCP pueden proporcionar una plataforma de operación transparente y trazable para los modelos de IA, promoviendo la descentralización y la capitalización de los activos de IA.
El protocolo MCP, como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, con el continuo avance de la tecnología y la expansión de los casos de uso, se espera que se convierta en un importante motor para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben abordar múltiples desafíos relacionados con la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.