MCP et Agent AI : Un nouveau cadre pour les applications d'intelligence artificielle

I. Introduction au concept de MCP

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les chatbots traditionnels s'appuient généralement sur des modèles de dialogue génériques, manquant de réglages personnalisés, ce qui entraîne des réponses monotones et ennuyeuses. Pour remédier à ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnalité", attribuant à l'IA des rôles, des caractères et des tons spécifiques, rendant ainsi ses réponses plus en phase avec les attentes des utilisateurs. Cependant, même avec une "personnalité" riche, l'IA reste simplement un répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou de réaliser des opérations complexes.

Pour surmonter cette limitation, le projet Auto-GPT a vu le jour. Il permet aux développeurs de définir des outils et des fonctions pour l'IA et de les enregistrer dans le système. Lorsque les utilisateurs font une demande, Auto-GPT génère des instructions d'opération basées sur des règles et des outils prédéfinis, exécutant automatiquement les tâches et renvoyant les résultats. Cela transforme l'IA d'un simple interlocuteur passif en un exécuteur de tâches actif.

Bien qu'Auto-GPT ait atteint un certain niveau d'exécution autonome de l'IA, il est encore confronté à des problèmes tels qu'un format d'appel d'outils non uniforme et une mauvaise compatibilité inter-plateformes. Pour relever ces défis, le MCP (Modèle de Contexte de Protocole) a été créé. Le MCP vise à simplifier la manière dont l'IA interagit avec les outils externes, en fournissant une norme de communication unifiée qui permet à l'IA d'appeler facilement divers services externes. Traditionnellement, pour permettre à des modèles à grande échelle d'exécuter des tâches complexes, les développeurs devaient écrire une grande quantité de code et de documentation d'outils, ce qui augmentait considérablement la difficulté de développement et le coût en temps. Le protocole MCP, en définissant des interfaces standardisées et des spécifications de communication, simplifie considérablement ce processus, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus rapidement et efficacement avec des outils externes.

Deux, la relation de coopération entre MCP et l'agent AI

La relation entre MCP et l'Agent AI est complémentaire. L'Agent AI se concentre principalement sur l'automatisation des opérations blockchain, l'exécution des contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, en mettant l'accent sur la protection de la vie privée et l'intégration des applications décentralisées. MCP, quant à lui, se concentre sur la simplification des interactions entre l'Agent AI et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion contextuelle, renforçant ainsi l'interopérabilité et la flexibilité multiplateformes.

Les agents d'IA traditionnels disposent d'une certaine capacité d'exécution, comme exécuter des transactions et gérer des portefeuilles via des contrats intelligents. Cependant, ces fonctionnalités sont souvent prédéfinies, manquant de flexibilité et d'adaptabilité. La valeur fondamentale de MCP réside dans la fourniture d'une norme de communication unifiée pour l'interaction des agents d'IA avec des outils externes (y compris les données blockchain, les contrats intelligents, les services hors chaîne, etc.). Cette normalisation résout le problème de la fragmentation des interfaces dans le développement traditionnel, permettant aux agents d'IA de se connecter sans effort à des données et outils multi-chaînes, renforçant ainsi de manière significative leur capacité d'exécution autonome.

Par exemple, les agents IA de type DeFi peuvent obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement les portefeuilles grâce au MCP. De plus, le MCP ouvre de nouvelles directions pour les agents IA, à savoir la collaboration entre plusieurs agents IA : grâce au MCP, les agents IA peuvent collaborer selon des fonctions spécifiques pour réaliser des tâches complexes telles que l'analyse des données on-chain, la prévision du marché et la gestion des risques, ce qui améliore l'efficacité et la fiabilité globales. En ce qui concerne l'automatisation des transactions on-chain, le MCP relie divers agents de trading et de gestion des risques, résolvant ainsi des problèmes tels que le slippage, l'usure des transactions et le MEV, permettant une gestion des actifs on-chain plus sûre et plus efficace.

Trois, présentation des projets connexes

1. DeMCP

DeMCP est un réseau MCP décentralisé, dédié à fournir des services MCP open source développés en interne pour les agents AI, à offrir une plateforme de déploiement pour le partage des revenus commerciaux aux développeurs MCP, et à réaliser un accès unique aux grands modèles de langage mainstream. Les développeurs peuvent accéder aux services en utilisant des stablecoins.

2. SOMBRE

DARK est un réseau MCP sous l'environnement d'exécution fiable (TEE) construit sur Solana. Sa première application est en cours de développement, visant à fournir aux agents IA une capacité d'intégration d'outils efficace grâce à TEE et au protocole MCP, permettant aux développeurs d'accéder rapidement à divers outils et services externes par une configuration simple.

3. Cookie.fun

Cookie.fun est une plateforme dédiée aux agents IA dans l'écosystème Web3, offrant aux utilisateurs des outils d'analyse et un indice complet des agents IA. La plateforme présente des indicateurs tels que l'influence mentale des agents IA, leur capacité de suivi intelligent, l'interaction des utilisateurs et les données on-chain, aidant ainsi les utilisateurs à comprendre et évaluer les performances des différents agents IA. Récemment, Cookie.fun a lancé un serveur MCP exclusif, comprenant un serveur MCP dédié aux agents plug-and-play, conçu pour les développeurs et les non-techniciens, sans aucune configuration requise.

4. SkyAI

SkyAI est un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la chaîne BNB, visant à développer une infrastructure d'IA native à la blockchain en étendant le MCP. La plateforme propose un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications d'IA basées sur Web3, et prévoit de simplifier le processus de développement en intégrant l'accès aux données multichaînes, le déploiement d'agents IA et des utilitaires au niveau du protocole, afin de promouvoir l'application pratique de l'IA dans un environnement blockchain. Actuellement, SkyAI prend en charge des ensembles de données agrégées provenant de la chaîne BNB et de Solana, et à l'avenir, elle lancera également un serveur de données MCP prenant en charge le réseau principal Ethereum et la chaîne Base.

Quatre, Perspectives de développement futur

Le protocole MCP, en tant que nouvelle narration de la fusion entre l'IA et la blockchain, montre un grand potentiel dans l'amélioration de l'efficacité des échanges de données, la réduction des coûts de développement, le renforcement de la sécurité et de la protection de la vie privée, notamment dans des scénarios tels que la finance décentralisée. Cependant, la plupart des projets basés sur MCP se trouvent encore à la phase de validation du concept et n'ont pas encore lancé de produits matures, entraînant une baisse continue de la valeur de leurs jetons après leur lancement. Cela reflète une crise de confiance du marché envers les projets MCP, principalement due à la longue durée du cycle de développement des produits et au manque d'applications concrètes.

Par conséquent, l'accélération du développement des produits, l'assurance d'un lien étroit entre les jetons et les produits réels, ainsi que l'amélioration de l'expérience utilisateur, sont devenus les problèmes centraux auxquels le projet MCP est confronté actuellement. De plus, la promotion du protocole MCP dans l'écosystème crypto fait toujours face à des défis d'intégration technique. En raison des différences dans la logique des contrats intelligents et les structures de données entre différentes blockchains et DApps, un serveur MCP standardisé et unifié nécessitera encore d'importantes ressources de développement.

Malgré les défis, le protocole MCP lui-même montre un immense potentiel de développement sur le marché. Avec les avancées continues de la technologie AI et la maturation progressive du protocole MCP, il est prévu qu'il soit largement appliqué dans des domaines tels que DeFi et DAO à l'avenir. Par exemple, les agents AI peuvent obtenir des données on-chain en temps réel via le protocole MCP, exécuter des transactions automatisées et améliorer l'efficacité et la précision de l'analyse du marché. De plus, la décentralisation du protocole MCP devrait fournir une plateforme d'exécution transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi la décentralisation et la matérialisation des actifs AI.

Le protocole MCP, en tant que force d'assistance importante à la convergence de l'IA et de la blockchain, devrait devenir un moteur essentiel pour promouvoir la prochaine génération d'agents IA, à mesure que la technologie continue de mûrir et que les scénarios d'application s'élargissent. Cependant, pour réaliser cette vision, il reste des défis à relever dans plusieurs domaines, notamment l'intégration technologique, la sécurité et l'expérience utilisateur.