MCP: Web3 AI Agent生态的新基石

MCP正在成为Web3 AI Agent生态中的关键组件。它通过类插件架构引入MCP Server，为AI Agent提供新的工具和能力。MCP全称Model Context Protocol，源自Web2 AI领域,现正被重新定义用于Web3场景。

MCP概述

MCP是一个开放协议,用于规范应用程序向大语言模型(LLMs)传递上下文信息的方式。它使工具、数据与AI Agent之间能更无缝协作。

MCP的重要性

当前大语言模型面临的主要限制包括:

• 无法实时浏览网络
• 无法直接访问本地或私人文件
• 无法自主与外部软件交互

MCP作为通用接口层,弥补了这些能力空缺,使AI Agent能使用各种工具。

可以将MCP比作AI应用领域的统一接口标准,让AI更容易对接各种数据源和功能模块。这解决了AI工具开发者为每个LLM平台定制插件的复杂性问题,有利于规模化扩展。

MCP的标准化协议对AI Agent和工具开发者都有益处:

• AI Agent(客户端)可安全接入外部工具与实时数据源
• 工具开发者(服务端)可一次接入,跨平台使用

这最终将形成一个更开放、可互操作、低摩擦的AI生态系统。

MCP与传统API的区别

API设计主要面向人类,而非AI优先。每个API都有独特结构和文档,开发者需手动指定参数、阅读接口文档。AI Agent无法直接阅读文档,必须硬编码适配每种API。

MCP通过标准化API内部的函数调用格式,抽象非结构化部分,为Agent提供统一调用方式。它可视为Autonomous Agent的API适配层。

最近,Cloudflare宣布开发者可在其Workers平台上直接部署远程MCP服务器,大大简化了部署和管理流程。

Web3 AI与MCP生态

Web3中的AI同样面临"缺乏上下文数据"和"数据孤岛"问题。AI无法访问链上实时数据或原生执行智能合约逻辑。

过去,一些项目试图构建多Agent协同网络,但因依赖中心化API和定制集成而陷入困境。为解决这一瓶颈,下一代AI Agent需要更模块化、乐高式的架构,以便无缝集成第三方插件和工具。

基于MCP和A2A协议的新一代AI Agent基础设施和应用正在兴起,专为Web3场景设计,让Agent能访问多链数据,并原生交互DeFi协议。

项目案例

DeMCP是去中心化MCP Server市集,专注原生加密工具与确保MCP工具主权。其特点包括:

• 使用TEE确保MCP工具未被篡改
• 代币激励机制鼓励开发者贡献
• 提供MCP聚合器与微支付功能

DeepCore提供MCP Server注册系统,专注加密领域,并扩展到A2A(Agent-to-Agent)协议。

A2A是Google提出的开放协议,旨在实现不同AI代理间的安全通信、协作和任务协调。它支持企业级AI协作,如不同公司的AI代理协同处理任务。

简而言之:

• MCP为Agent提供工具访问能力
• A2A为Agent提供彼此协同能力

MCP服务器与区块链

MCP Server集成区块链技术有多种优势:

1. 通过加密原生激励机制获取长尾数据
2. 防御"工具投毒"攻击
3. 引入质押/惩罚机制,结合链上声誉系统构建信任体系
4. 提升系统容错性与实时性
5. 促进开源创新

未来,AI Agent将能自主搜索所需MCP工具完成复杂任务。目前MCP项目仍处早期阶段,多数平台仍是中心化插件市场。

未来趋势与行业影响

加密行业人士开始认识到MCP在连接AI与区块链方面的潜力。随着基础设施成熟,公司竞争优势将转向提供更丰富、多样化、易组合的工具集。

未来,每个应用可能成为MCP客户端,每个API可能是MCP服务器。这可能催生新的价格机制:Agent根据执行速度、成本效率、相关性等动态选择工具,形成由加密与区块链赋能的高效Agent服务经济体系。

MCP作为底层协议层,其真正价值与潜力将在AI Agent集成并转化为实用应用时显现。最终,Agent是MCP能力的承载体与放大器,而区块链与加密机制为这一智能网络构建可信、高效、可组合的经济系统。