MCP: Web3 AI Agent生態的新基石

MCP正在成爲Web3 AI Agent生態中的關鍵組件。它通過類插件架構引入MCP Server，爲AI Agent提供新的工具和能力。MCP全稱Model Context Protocol，源自Web2 AI領域,現正被重新定義用於Web3場景。

MCP概述

MCP是一個開放協議,用於規範應用程序向大語言模型(LLMs)傳遞上下文信息的方式。它使工具、數據與AI Agent之間能更無縫協作。

MCP的重要性

當前大語言模型面臨的主要限制包括:

• 無法實時瀏覽網路
• 無法直接訪問本地或私人文件
• 無法自主與外部軟件交互

MCP作爲通用接口層,彌補了這些能力空缺,使AI Agent能使用各種工具。

可以將MCP比作AI應用領域的統一接口標準,讓AI更容易對接各種數據源和功能模塊。這解決了AI工具開發者爲每個LLM平台定制插件的復雜性問題,有利於規模化擴展。

MCP的標準化協議對AI Agent和工具開發者都有益處:

• AI Agent(客戶端)可安全接入外部工具與實時數據源
• 工具開發者(服務端)可一次接入,跨平台使用

這最終將形成一個更開放、可互操作、低摩擦的AI生態系統。

MCP與傳統API的區別

API設計主要面向人類,而非AI優先。每個API都有獨特結構和文檔,開發者需手動指定參數、閱讀接口文檔。AI Agent無法直接閱讀文檔,必須硬編碼適配每種API。

MCP通過標準化API內部的函數調用格式,抽象非結構化部分,爲Agent提供統一調用方式。它可視爲Autonomous Agent的API適配層。

最近,Cloudflare宣布開發者可在其Workers平台上直接部署遠程MCP服務器,大大簡化了部署和管理流程。

Web3 AI與MCP生態

Web3中的AI同樣面臨"缺乏上下文數據"和"數據孤島"問題。AI無法訪問鏈上實時數據或原生執行智能合約邏輯。

過去,一些項目試圖構建多Agent協同網路,但因依賴中心化API和定制集成而陷入困境。爲解決這一瓶頸,下一代AI Agent需要更模塊化、樂高式的架構,以便無縫集成第三方插件和工具。

基於MCP和A2A協議的新一代AI Agent基礎設施和應用正在興起,專爲Web3場景設計,讓Agent能訪問多鏈數據,並原生交互DeFi協議。

項目案例

DeMCP是去中心化MCP Server市集,專注原生加密工具與確保MCP工具主權。其特點包括:

• 使用TEE確保MCP工具未被篡改
• 代幣激勵機制鼓勵開發者貢獻
• 提供MCP聚合器與微支付功能

DeepCore提供MCP Server註冊系統,專注加密領域,並擴展到A2A(Agent-to-Agent)協議。

A2A是Google提出的開放協議,旨在實現不同AI代理間的安全通信、協作和任務協調。它支持企業級AI協作,如不同公司的AI代理協同處理任務。

簡而言之:

• MCP爲Agent提供工具訪問能力
• A2A爲Agent提供彼此協同能力

MCP服務器與區塊鏈

MCP Server集成區塊鏈技術有多種優勢:

1. 通過加密原生激勵機制獲取長尾數據
2. 防御"工具投毒"攻擊
3. 引入質押/懲罰機制,結合鏈上聲譽系統構建信任體系
4. 提升系統容錯性與實時性
5. 促進開源創新

未來,AI Agent將能自主搜索所需MCP工具完成復雜任務。目前MCP項目仍處早期階段,多數平台仍是中心化插件市場。

未來趨勢與行業影響

加密行業人士開始認識到MCP在連接AI與區塊鏈方面的潛力。隨着基礎設施成熟,公司競爭優勢將轉向提供更豐富、多樣化、易組合的工具集。

未來,每個應用可能成爲MCP客戶端,每個API可能是MCP服務器。這可能催生新的價格機制:Agent根據執行速度、成本效率、相關性等動態選擇工具,形成由加密與區塊鏈賦能的高效Agent服務經濟體系。

MCP作爲底層協議層,其真正價值與潛力將在AI Agent集成並轉化爲實用應用時顯現。最終,Agent是MCP能力的承載體與放大器,而區塊鏈與加密機制爲這一智能網路構建可信、高效、可組合的經濟系統。