# MCPとAIエージェント：人工知能アプリケーションの新しいパラダイム## MCPコンセプトの紹介人工知能分野の従来のチャットボットは、個性の設定が不足しているため、応答が単調で人間味に欠けることが多い。この問題を解決するために、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、口調を与えた。しかし、それでもAIは受動的な応答者に過ぎず、複雑なタスクを自ら実行することはできない。Auto-GPTプロジェクトが登場しました。これにより、開発者はAIのためのツールと関数を定義し、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、タスクを自動的に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ましたが、ツール呼び出し形式の不統一やクロスプラットフォーム互換性の低さなどの問題に直面しています。これに対処するために、MCP（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容易に呼び出せるようにします。これにより、開発プロセスが大幅に簡素化され、時間コストが削減され、AIモデルと外部ツールとのインタラクションの効率が向上しました。! [MCP+AIエージェント:人工知能アプリケーションのための新しいフレームワーク](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-948d6535aeed0dee712c64a563896aed)## MCPとAIエージェントの相乗効果MCPとAIエージェントは相互に補完し合っています。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ています。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し、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強化します。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のための統一された通信基準を提供することにあります。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、その自律的な実行能力を大幅に向上させます。例えば、DeFiタイプのAIエージェントはMCPを介してリアルタイムで市場データを取得し、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エージェントの新たな方向性を開拓しました。これは、複数のAIエージェントの協力を意味します。MCPを通じて、AIエージェントは役割に応じて協力し、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共同で完了し、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関して、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、取引中のスリッページ、取引摩擦、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。! [MCP+AIエージェント:人工知能アプリケーションのための新しいフレームワーク](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-738ea1ca5356cbdbfcb73c388e672cf2)## 関連プロジェクトの概要1. DeMCP：AIエージェントに自社開発のオープンソースMCPサービスを提供する分散型MCPネットワークであり、開発者に商業利益共有のデプロイメントプラットフォームを提供し、主流の大規模言語モデルのワンストップ接続を実現します。2. DARK：Solanaに基づいて構築されたMCPネットワークで、信頼できる実行環境（TEE）で動作します。最初のアプリケーションは開発中で、AIエージェントに効率的なツール統合機能を提供することを目的としています。3. Cookie.fun：Web3エコシステムにおけるAIエージェントに特化したプラットフォームで、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しています。最近の更新では、開発者と非技術者向けにプラグアンドプレイのAIエージェント専用MCPサービスを提供する専用MCPサーバーが導入されました。4. SkyAI：BNB Chainに基づいて構築されたWeb3データインフラプロジェクトで、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ます。## 今後の展開と課題MCPプロトコルはAIとブロックチェーンの融合において巨大な潜在能力を示しており、特にデータの相互作用効率の向上、開発コストの削減、安全性とプライバシー保護の強化において顕著です。しかし、現在、MCPに基づくほとんどのプロジェクトは概念実証段階にあり、成熟した製品はまだ発売されていないため、そのトークン価格は大きく変動しています。主要な課題は以下の通りです：1. 製品開発の加速2. トークンと実際の製品との密接な関連を確保する3.ユーザーエクスペリエンスの向上4. 異なるブロックチェーンとDApp間のスマートコントラクトのロジックとデータ構造の違いを解決する挑戦に直面しながらも、MCPプロトコルは依然として大きな市場発展の潜在能力を示しています。AI技術の進歩とMCPプロトコルの成熟に伴い、将来的にはDeFiやDAOなどの分野でより広範な応用が期待されます。例えば、AIエージェントはMCPプロトコルを通じてリアルタイムでオンチェーンデータを取得し、自動取引を実行することで、市場分析の効率と精度を向上させることができます。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実行プラットフォームを提供することが期待され、AI資産の分散化と資産化のプロセスを推進します。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、MCPプロトコルは次世代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ます。しかし、このビジョンを実現するには、技術統合、安全性、ユーザー体験などの多くの課題を解決する必要があります。! [MCP+AIエージェント:人工知能アプリケーションのための新しいフレームワーク](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-ec96a79536bfb76acd29403aa8bb67d1)
MCPとAIエージェント：ブロックチェーンAIアプリケーションの新しいパラダイムと課題
MCPとAIエージェント：人工知能アプリケーションの新しいパラダイム
MCPコンセプトの紹介
人工知能分野の従来のチャットボットは、個性の設定が不足しているため、応答が単調で人間味に欠けることが多い。この問題を解決するために、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、口調を与えた。しかし、それでもAIは受動的な応答者に過ぎず、複雑なタスクを自ら実行することはできない。
Auto-GPTプロジェクトが登場しました。これにより、開発者はAIのためのツールと関数を定義し、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、タスクを自動的に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ましたが、ツール呼び出し形式の不統一やクロスプラットフォーム互換性の低さなどの問題に直面しています。これに対処するために、MCP（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容易に呼び出せるようにします。これにより、開発プロセスが大幅に簡素化され、時間コストが削減され、AIモデルと外部ツールとのインタラクションの効率が向上しました。
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MCPとAIエージェントの相乗効果
MCPとAIエージェントは相互に補完し合っています。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ています。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し、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強化します。
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のための統一された通信基準を提供することにあります。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、その自律的な実行能力を大幅に向上させます。例えば、DeFiタイプのAIエージェントはMCPを介してリアルタイムで市場データを取得し、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エージェントの新たな方向性を開拓しました。これは、複数のAIエージェントの協力を意味します。MCPを通じて、AIエージェントは役割に応じて協力し、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共同で完了し、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関して、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、取引中のスリッページ、取引摩擦、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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関連プロジェクトの概要
DeMCP：AIエージェントに自社開発のオープンソースMCPサービスを提供する分散型MCPネットワークであり、開発者に商業利益共有のデプロイメントプラットフォームを提供し、主流の大規模言語モデルのワンストップ接続を実現します。
DARK：Solanaに基づいて構築されたMCPネットワークで、信頼できる実行環境（TEE）で動作します。最初のアプリケーションは開発中で、AIエージェントに効率的なツール統合機能を提供することを目的としています。
Cookie.fun：Web3エコシステムにおけるAIエージェントに特化したプラットフォームで、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しています。最近の更新では、開発者と非技術者向けにプラグアンドプレイのAIエージェント専用MCPサービスを提供する専用MCPサーバーが導入されました。
SkyAI：BNB Chainに基づいて構築されたWeb3データインフラプロジェクトで、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ます。
今後の展開と課題
MCPプロトコルはAIとブロックチェーンの融合において巨大な潜在能力を示しており、特にデータの相互作用効率の向上、開発コストの削減、安全性とプライバシー保護の強化において顕著です。しかし、現在、MCPに基づくほとんどのプロジェクトは概念実証段階にあり、成熟した製品はまだ発売されていないため、そのトークン価格は大きく変動しています。
主要な課題は以下の通りです：
挑戦に直面しながらも、MCPプロトコルは依然として大きな市場発展の潜在能力を示しています。AI技術の進歩とMCPプロトコルの成熟に伴い、将来的にはDeFiやDAOなどの分野でより広範な応用が期待されます。例えば、AIエージェントはMCPプロトコルを通じてリアルタイムでオンチェーンデータを取得し、自動取引を実行することで、市場分析の効率と精度を向上させることができます。
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実行プラットフォームを提供することが期待され、AI資産の分散化と資産化のプロセスを推進します。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、MCPプロトコルは次世代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ます。しかし、このビジョンを実現するには、技術統合、安全性、ユーザー体験などの多くの課題を解決する必要があります。
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