MCP dan AI Agent: Kerangka Baru untuk Aplikasi Kecerdasan Buatan

I. Pengantar Konsep MCP

Di bidang kecerdasan buatan, chatbot tradisional biasanya bergantung pada model percakapan umum, kurangnya pengaturan personalisasi, yang mengakibatkan respons yang monoton dan membosankan. Untuk mengatasi masalah ini, para pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberikan AI peran, karakter, dan nada tertentu, sehingga responsnya lebih mendekati harapan pengguna. Namun, meskipun memiliki "karakter" yang kaya, AI tetap hanya menjadi responden pasif, tidak dapat secara aktif menjalankan tugas atau melakukan operasi yang kompleks.

Untuk mengatasi keterbatasan ini, proyek Auto-GPT muncul. Ini memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan alat dan fungsi untuk AI, dan mendaftarkannya ke dalam sistem. Ketika pengguna mengajukan permintaan, Auto-GPT menghasilkan instruksi operasi berdasarkan aturan dan alat yang telah ditentukan, secara otomatis menjalankan tugas dan mengembalikan hasil. Ini mengubah AI dari sekadar peserta percakapan menjadi pelaksana tugas yang aktif.

Meskipun Auto-GPT telah mencapai otonomi dalam menjalankan AI sampai batas tertentu, masih ada masalah seperti format pemanggilan alat yang tidak seragam dan kompatibilitas antar platform yang buruk. Untuk mengatasi tantangan ini, MCP (Model Context Protocol) muncul. MCP bertujuan untuk menyederhanakan cara interaksi AI dengan alat eksternal, dengan menyediakan standar komunikasi yang seragam, sehingga AI dapat dengan mudah memanggil berbagai layanan eksternal. Secara tradisional, untuk membuat model skala besar menjalankan tugas yang kompleks, pengembang perlu menulis banyak kode dan penjelasan alat, yang sangat meningkatkan kesulitan pengembangan dan biaya waktu. Protokol MCP dengan mendefinisikan antarmuka dan spesifikasi komunikasi yang distandarisasi, secara signifikan menyederhanakan proses ini, memungkinkan model AI untuk berinteraksi dengan alat eksternal lebih cepat dan efektif.

Dua, Hubungan Kolaboratif antara MCP dan AI Agent

MCP dan AI Agent memiliki hubungan yang saling melengkapi. AI Agent fokus pada otomatisasi operasi blockchain, pelaksanaan kontrak pintar, dan manajemen aset kripto, dengan penekanan pada perlindungan privasi dan integrasi aplikasi terdesentralisasi. MCP lebih menekankan pada penyederhanaan interaksi antara AI Agent dan sistem eksternal, menyediakan protokol standar dan manajemen konteks, serta meningkatkan interoperabilitas dan fleksibilitas lintas platform.

Agen AI tradisional memiliki kemampuan eksekusi tertentu, seperti mengeksekusi transaksi melalui kontrak pintar, mengelola dompet, dan sebagainya. Namun, fungsi-fungsi ini biasanya sudah ditentukan sebelumnya, sehingga kurang fleksibel dan adaptif. Nilai inti MCP terletak pada penyediaan standar komunikasi yang seragam untuk interaksi antara Agen AI dan alat eksternal (termasuk data blockchain, kontrak pintar, layanan off-chain, dll.). Standarisasi ini menyelesaikan masalah fragmentasi antarmuka dalam pengembangan tradisional, memungkinkan Agen AI untuk terhubung secara mulus dengan data dan alat multi-rantai, secara signifikan meningkatkan kemampuan eksekusinya secara mandiri.

Misalnya, AI Agent jenis DeFi dapat memperoleh data pasar secara real-time dan secara otomatis mengoptimalkan portofolio melalui MCP. Selain itu, MCP membuka arah baru untuk AI Agent, yaitu kolaborasi antara beberapa AI Agent: melalui MCP, AI Agent dapat bekerja sama berdasarkan pembagian fungsi untuk menyelesaikan tugas kompleks seperti analisis data on-chain, prediksi pasar, dan manajemen risiko, meningkatkan efisiensi dan keandalan secara keseluruhan. Dalam hal otomatisasi perdagangan on-chain, MCP menghubungkan berbagai jenis perdagangan dan Agent manajemen risiko, menyelesaikan masalah slippage, wear trading, MEV, dan lainnya dalam perdagangan, mewujudkan manajemen aset on-chain yang lebih aman dan efisien.

Tiga, Pengenalan Proyek Terkait

1. DeMCP

DeMCP adalah jaringan MCP terdesentralisasi yang berkomitmen untuk menyediakan layanan MCP sumber terbuka yang dikembangkan sendiri untuk AI Agent, memberikan platform penyebaran yang berbagi keuntungan komersial bagi pengembang MCP, dan mewujudkan akses satu atap ke model bahasa besar arus utama. Pengembang dapat memperoleh layanan melalui stablecoin yang didukung.

2. GELAP

DARK adalah jaringan MCP di bawah lingkungan eksekusi terpercaya (TEE) yang dibangun di atas Solana. Aplikasi pertamanya sedang dalam pengembangan, bertujuan untuk menyediakan kemampuan integrasi alat yang efisien untuk AI Agent melalui TEE dan protokol MCP, sehingga pengembang dapat dengan cepat mengakses berbagai alat dan layanan eksternal melalui konfigurasi yang sederhana.

3. Cookie.fun

Cookie.fun adalah platform yang fokus pada AI Agent dalam ekosistem Web3, menyediakan indeks dan alat analisis AI Agent yang komprehensif untuk pengguna. Platform ini menampilkan indikator seperti pengaruh mental AI Agent, kemampuan mengikuti yang cerdas, interaksi pengguna, dan data on-chain, membantu pengguna memahami dan mengevaluasi kinerja berbagai AI Agent. Baru-baru ini, Cookie.fun meluncurkan server MCP eksklusif, yang mencakup server MCP khusus untuk agen yang dapat dipasang dan digunakan dengan mudah, dirancang khusus untuk pengembang dan non-teknis, tanpa perlu konfigurasi.

4. SkyAI

SkyAI adalah proyek infrastruktur data Web3 yang dibangun di atas BNB Chain, bertujuan untuk membangun infrastruktur AI asli blockchain melalui perluasan MCP. Platform ini menyediakan protokol data yang skalabel dan interoperable untuk aplikasi AI berbasis Web3, dengan rencana untuk menyederhanakan proses pengembangan melalui integrasi akses data multi-chain, penyebaran agen AI, dan utilitas di tingkat protokol, mendorong penerapan AI dalam lingkungan blockchain. Saat ini, SkyAI mendukung kumpulan data agregat dari BNB Chain dan Solana, dan di masa depan akan menambahkan server data MCP yang mendukung jaringan utama Ethereum dan rantai Base.

Empat, Prospek Perkembangan Masa Depan

Protokol MCP sebagai narasi baru dalam integrasi AI dan blockchain menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, mengurangi biaya pengembangan, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi, terutama dalam skenario keuangan terdesentralisasi. Namun, saat ini sebagian besar proyek berbasis MCP masih dalam tahap pembuktian konsep dan belum meluncurkan produk yang matang, yang mengakibatkan harga token mereka terus turun setelah diluncurkan. Ini mencerminkan krisis kepercayaan pasar terhadap proyek MCP, yang terutama disebabkan oleh lamanya siklus pengembangan produk dan kurangnya aplikasi nyata.

Oleh karena itu, mempercepat kemajuan pengembangan produk, memastikan hubungan yang erat antara token dan produk nyata, serta meningkatkan pengalaman pengguna, menjadi masalah inti yang dihadapi proyek MCP saat ini. Selain itu, promosi protokol MCP dalam ekosistem kripto masih menghadapi tantangan integrasi teknologi. Karena terdapat perbedaan dalam logika dan struktur data kontrak pintar antara berbagai blockchain dan DApp, server MCP yang distandarisasi secara terpadu masih memerlukan banyak sumber daya pengembangan.

Meskipun menghadapi tantangan, protokol MCP itu sendiri tetap menunjukkan potensi pengembangan pasar yang besar. Dengan kemajuan teknologi AI yang terus berlanjut dan protokol MCP yang semakin matang, di masa depan diharapkan dapat mencapai aplikasi yang lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan sebagainya. Misalnya, agen AI dapat menggunakan protokol MCP untuk mendapatkan data on-chain secara real-time, melakukan perdagangan otomatis, dan meningkatkan efisiensi serta akurasi analisis pasar. Selain itu, karakteristik desentralisasi protokol MCP diharapkan dapat memberikan platform operasi yang transparan dan dapat dilacak untuk model AI, mendorong desentralisasi dan kapitalisasi aset AI.

Protokol MCP sebagai kekuatan pendukung penting dalam penggabungan AI dan blockchain, seiring dengan kematangan teknologi yang terus berkembang dan perluasan skenario aplikasi, diharapkan dapat menjadi penggerak penting bagi generasi berikutnya dari AI Agent. Namun, untuk mewujudkan visi ini, masih perlu menyelesaikan tantangan di berbagai aspek seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna.