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 suelen depender de modelos de conversación generales, careciendo de configuraciones personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y aburridas. Para solucionar este problema, los desarrolladores introdujeron el concepto de "personaje", dotando a la IA de roles, personalidades y tonos específicos, haciendo que sus respuestas se acerquen más a las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de forma activa o realizar operaciones complejas.

Para superar esta limitación, nació el proyecto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando los usuarios hacen una solicitud, Auto-GPT genera instrucciones de operación basadas en reglas y herramientas preestablecidas, ejecutando automáticamente las tareas y devolviendo resultados. Esto transforma a la IA de ser un interlocutor pasivo a un ejecutor activo de tareas.

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 el formato de llamadas a herramientas y la mala compatibilidad entre plataformas. Para abordar estos desafíos, surge el MCP (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 llamar fácilmente a varios servicios externos. Tradicionalmente, para que los modelos a gran escala puedan ejecutar tareas complejas, los desarrolladores necesitan escribir una gran cantidad de código y documentación de herramientas, lo que aumenta enormemente la dificultad de desarrollo y los costos de tiempo. El protocolo MCP, al definir interfaces estandarizadas y normas de comunicación, simplifica significativamente este proceso, permitiendo que los modelos de IA interactúen de manera más rápida y efectiva con herramientas externas.

Dos, la relación de cooperación entre MCP y AI Agent

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. MCP, por otro lado, se enfoca en simplificar la interacción entre el Agente AI y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.

Los agentes de IA tradicionales tienen cierta capacidad de ejecución, como ejecutar transacciones a través de contratos inteligentes y gestionar billeteras, entre otros. Sin embargo, estas funciones suelen ser predefinidas, careciendo de flexibilidad y adaptabilidad. El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre el agente 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 multichain, lo que aumenta significativamente su capacidad de ejecución autónoma.

Por ejemplo, el Agente de IA de tipo DeFi puede obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente la cartera a través de MCP. Además, MCP abre nuevas direcciones para los Agentes 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 el análisis de datos en cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y fiabilidad generales. En el ámbito de la automatización del comercio en cadena, MCP conecta varios Agentes de comercio y gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste en las transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.

Tres, Introducción a Proyectos Relacionados

1. DeMCP

DeMCP es una red MCP descentralizada, dedicada a proporcionar servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para Agentes de IA, ofreciendo una plataforma de implementación que comparte ingresos comerciales con los desarrolladores de MCP, y logrando una integración de una sola parada para los modelos de lenguaje grande y de uso común. Los desarrolladores pueden acceder a los servicios a través de stablecoins.

2. OSCURO

DARK es una red MCP bajo un entorno de ejecución confiable (TEE) construido sobre Solana. Su primera aplicación está en desarrollo, y tiene como objetivo proporcionar una capacidad de integración de herramientas eficiente para agentes de IA a través de TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a diversas herramientas y servicios externos mediante una configuración sencilla.

3. Cookie.fun

Cookie.fun es una plataforma centrada en agentes de IA en el ecosistema Web3, que ofrece a los usuarios un índice completo de agentes de IA y herramientas de análisis. La plataforma muestra métricas como la influencia mental de los agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena, ayudando a los usuarios a comprender y evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA. Recientemente, Cookie.fun lanzó un servidor MCP exclusivo, que incluye servidores MCP dedicados de agentes inteligentes plug-and-play, diseñados para desarrolladores y personas no técnicas, sin necesidad de ninguna configuración.

4. SkyAI

SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre la cadena BNB, que tiene como objetivo construir una infraestructura de IA nativa de blockchain a través de la ampliación de MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, con planes de simplificar el proceso de desarrollo mediante la integración de acceso a datos multichain, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo, promoviendo la aplicación práctica de la IA en entornos de blockchain. Actualmente, SkyAI admite conjuntos de datos agregados de la cadena BNB y Solana, y en el futuro también lanzará servidores de datos MCP que admiten la red principal de Ethereum y la cadena Base.

Cuatro, perspectivas de desarrollo futuro

El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre la IA y la blockchain, ha demostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de la interacción de datos, la reducción de costos de desarrollo, 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 una caída continua en el precio de sus tokens después de su lanzamiento. Esto refleja una crisis de confianza en el mercado hacia los proyectos MCP, que se origina principalmente en los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas.

Por lo tanto, acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar una estrecha conexión entre el token y el producto real, así como mejorar la experiencia del usuario, se han convertido en los problemas clave que enfrenta el actual proyecto MCP. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema de criptomonedas todavía 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 y unificado aún requiere una gran cantidad de recursos de desarrollo.

A pesar de los desafíos, el protocolo MCP en sí mismo continúa mostrando un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el avance constante de la tecnología AI y la maduración gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en campos como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes AI 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, se espera que la característica de descentralización del protocolo MCP proporcione una plataforma de operación transparente y trazable para los modelos AI, impulsando el proceso de descentralización y assetización de los activos AI.

El protocolo MCP, como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, con la continua madurez de la tecnología y la expansión de los escenarios de aplicación, tiene el potencial de convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario abordar múltiples desafíos relacionados con la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.