MCPの概念とAIエージェントにおける応用

MCPの概念の紹介

人工知能分野の従来のチャットボットは一般的な対話モデルに依存し、個性化されたキャラクター設定が欠如しているため、応答が単調で人間味に欠ける。これを解決するために、開発者は「キャラクター設定」という概念を導入し、AIに特定の役割、性格、口調を与え、ユーザーの期待により沿った応答を実現している。しかし、豊富な「キャラクター設定」を持っていても、AIは依然として受動的な応答者であり、タスクを自発的に実行したり、複雑な操作を行ったりすることはできない。

この問題を解決するために、オープンソースプロジェクトのAuto-GPTが登場しました。これにより、開発者はAIのために一連のツールと関数を定義し、これらのツールをシステムに登録することができます。ユーザーがリクエストを提出すると、Auto-GPTは事前に設定されたルールとツールに基づいて操作指示を生成し、自動的にタスクを実行して結果を返します。これにより、AIは受動的な対話者から能動的なタスク実行者に変わります。

Auto-GPTはある程度AIの自主実行を実現していますが、ツール呼び出しフォーマットの不統一やクロスプラットフォームの互換性の低さなどの問題に直面しています。これらの問題を解決するために、MCP（Model Context Protocol、モデルコンテキストプロトコル）が登場しました。MCPはAIと外部ツールのインタラクション方法を簡素化することを目的としており、統一された通信標準を提供することで、AIがさまざまな外部サービスを簡単に呼び出せるようにします。従来、大規模モデルに複雑なタスクを実行させるには、多くのコードやツールの説明を作成する必要があり、開発の難易度と時間コストが大幅に増加しました。MCPプロトコルは標準化されたインターフェースと通信規範を定義することで、このプロセスを大幅に簡素化し、AIモデルが外部ツールとより迅速かつ効果的にインタラクションできるようにします。

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MCPとAIエージェントの融合

MCPとAIエージェントの間には相互補完の関係があります。AIエージェントは主にブロックチェーンの自動化操作、スマートコントラクトの実行、暗号資産の管理に焦点を当て、プライバシー保護と分散型アプリケーションの統合を強調します。一方、MCPはAIエージェントと外部システムとのインタラクションを簡素化することに重点を置き、標準化されたプロトコルとコンテキスト管理を提供し、クロスプラットフォームの相互運用性と柔軟性を高めます。

MCPのコアバリューは、AIエージェントと外部ツール（ブロックチェーンデータ、スマートコントラクト、オフチェーンサービスなど）とのインタラクションに統一通信基準を提供することです。この標準化は、従来の開発におけるインターフェースの断片化の問題を解決し、AIエージェントがマルチチェーンデータとツールにシームレスに接続できるようにし、自律実行能力を大幅に強化します。例えば、DeFi系のAIエージェントはMCPを通じて市場データをリアルタイムで取得し、自動的にポートフォリオを最適化できます。

さらに、MCPはAIエージェントに新たな方向性を開き、複数のAIエージェントが協力することを可能にします。MCPを通じて、AIエージェントは職能に応じて役割を分担し、オンチェーンデータ分析、市場予測、リスク管理などの複雑なタスクを組み合わせて実行することで、全体的な効率と信頼性を向上させます。オンチェーン取引の自動化において、MCPはさまざまな取引およびリスク管理エージェントをつなぎ、取引におけるスリッページや取引摩耗、MEVなどの問題を解決し、より安全で効率的なオンチェーン資産管理を実現します。

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関連プロジェクト

DeMCPについて

DeMCPは、AIエージェントに対して自社開発のオープンソースMCPサービスを提供し、MCP開発者に商業利益の共有を行うデプロイメントプラットフォームを提供することに専念した分散型MCPネットワークです。また、主流の大型言語モデル（LLM）へのワンストップアクセスを実現します。開発者は、ステーブルコインをサポートしてサービスを取得できます。

###ダーク

DARKは、信頼できる実行環境（TEE）下のMCPネットワークで、Solanaに基づいて構築されています。その最初のアプリケーションは開発段階にあり、TEEとMCPプロトコルを通じてAIエージェントに効率的なツール統合能力を提供し、開発者が簡単な設定でさまざまなツールや外部サービスに迅速にアクセスできるようにします。

Cookie.fun

Cookie.funはWeb3エコシステムに特化したAIエージェントプラットフォームであり、ユーザーに包括的なAIエージェントインデックスと分析ツールを提供することを目的としています。このプラットフォームは、AIエージェントのメンタルインパクト、インテリジェントフォロー能力、ユーザーインタラクション、オンチェーンデータなどの指標を表示することで、ユーザーが異なるAIエージェントのパフォーマンスを理解し評価するのを助けます。最近の更新では、開発者と非技術者向けに設計されたプラグアンドプレイの専用MCPサーバーを含む専用MCPサーバーがリリースされ、設定は不要です。

スカイAI

SkyAIは、BNB Chainに基づいて構築されたWeb3データインフラストラクチャプロジェクトであり、MCPを拡張することでブロックチェーンネイティブのAIインフラストラクチャを構築することを目指しています。このプラットフォームは、Web3ベースのAIアプリケーションに対してスケーラブルで相互運用可能なデータプロトコルを提供し、マルチチェーンデータアクセスの統合、AIエージェントの展開、プロトコルレベルのユーティリティを通じて開発プロセスを簡素化し、AIのブロックチェーン環境における実際の適用を推進することを計画しています。現在、SkyAIはBNB ChainとSolanaからの集約データセットをサポートしており、データ量は100億行を超えています。今後、EthereumメインネットとBaseチェーンをサポートするMCPデータサーバーも導入される予定です。

今後の展開

MCPプロトコルはAIとブロックチェーンの融合による新しいナarrativeとして、データインタラクションの効率を向上させ、開発コストを削減し、安全性とプライバシー保護を強化するなどの面で巨大な潜在能力を示しており、特に分散型金融などのシナリオにおいて広範な応用の見込みを持っています。しかし、現在のところ、MCPに基づくプロジェクトの大多数は概念検証の段階にあり、成熟した製品がまだ発売されていないため、そのトークン価格は上場後に持続的な下落を示しています。これは市場がMCPプロジェクトに対する信頼危機を反映しており、主な原因は長い製品開発サイクルと実際の応用の欠如にあります。

製品開発の進捗を加速し、トークンと実際の製品との密接な関連を確保し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることが、現在のMCPプロジェクトが直面している核心的な問題です。さらに、MCPプロトコルの暗号エコシステムにおける普及は、技術統合の課題にも直面しています。異なるブロックチェーンやDApp間でのスマートコントラクトのロジックやデータ構造に違いがあるため、統一された標準化のMCPサーバーには依然として大量の開発リソースが必要です。

上記の課題に直面しているにもかかわらず、MCPプロトコル自体は依然として巨大な市場発展の潜在能力を示しています。AI技術が進歩し続け、MCPプロトコルが徐々に成熟するにつれて、今後DeFiやDAOなどの分野でより広範な応用が期待されています。例えば、AIエージェントはMCPプロトコルを介してリアルタイムでチェーン上のデータを取得し、自動化取引を実行することで、市場分析の効率と正確性を向上させることができます。さらに、MCPプロトコルの分散型特性は、AIモデルに対して透明で追跡可能な運用プラットフォームを提供し、AI資産の分散化と資産化のプロセスを推進することが期待されています。

MCPプロトコルはAIとブロックチェーンの融合における重要な補助力として、技術の成熟と応用シーンの拡大に伴い、次世代AIエージェントを推進する重要なエンジンとなることが期待されています。しかし、このビジョンを実現するためには、技術統合、安全性、ユーザー体験など多方面の課題を解決する必要があります。

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