MCP dan AI Agent: Paradigma Baru Aplikasi Kecerdasan Buatan
Pengantar Konsep MC
Dalam bidang kecerdasan buatan, chatbot tradisional biasanya bergantung pada model percakapan umum, kurang memiliki pengaturan personalisasi, yang mengakibatkan respons yang monoton dan membosankan. Untuk mengatasi masalah ini, para pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberikan AI peran, kepribadian, dan nada tertentu, sehingga responsnya lebih sesuai dengan harapan pengguna. Namun, meskipun memiliki "karakter" yang kaya, AI tetap hanya menjadi responden pasif, tidak dapat secara aktif melakukan tugas atau melakukan operasi yang kompleks.
Untuk mengatasi batasan ini, proyek sumber terbuka Auto-GPT lahir. 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 melaksanakan tugas dan mengembalikan hasil, mengubah AI dari sekadar penjawab pasif menjadi pelaksana tugas aktif.
Meskipun Auto-GPT telah mencapai tingkat tertentu dalam melaksanakan eksekusi AI secara mandiri, masih ada masalah seperti format panggilan alat yang tidak seragam dan kompatibilitas lintas platform yang buruk. Untuk mengatasi hal ini, MCP (Model Context Protocol, protokol konteks model) lahir. 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. Protokol ini secara signifikan mengurangi kesulitan pengembangan dan biaya waktu, memungkinkan model AI berinteraksi lebih efisien dengan alat eksternal.
Efek Sinergi antara MCP dan Agen AI
MCP dan AI Agent saling melengkapi. AI Agent terutama fokus pada operasi otomatisasi blockchain, eksekusi kontrak pintar, dan manajemen aset kripto, menekankan perlindungan privasi dan integrasi aplikasi terdesentralisasi. MCP lebih fokus pada penyederhanaan interaksi AI Agent dengan sistem eksternal, menyediakan protokol standar dan manajemen konteks, meningkatkan interoperabilitas lintas platform dan fleksibilitas.
Nilai inti dari MCP adalah menyediakan standar komunikasi yang uniform untuk interaksi antara AI Agent dan alat eksternal (seperti data blockchain, kontrak pintar, layanan off-chain, dll). Standardisasi ini mengatasi masalah fragmentasi antarmuka dalam pengembangan tradisional, memungkinkan AI Agent untuk terhubung dengan data dan alat multi-rantai secara mulus, secara signifikan meningkatkan kemampuan eksekusi 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 multi-Agent. Melalui MCP, berbagai AI Agent dapat berkolaborasi sesuai dengan pembagian fungsi untuk menyelesaikan analisis data on-chain, prediksi pasar, manajemen risiko, dan tugas kompleks lainnya, meningkatkan efisiensi dan keandalan secara keseluruhan. Dalam otomatisasi transaksi on-chain, MCP menghubungkan berbagai jenis transaksi dan Agent manajemen risiko, menyelesaikan masalah slippage, wear and tear transaksi, MEV, dan lainnya, untuk mewujudkan manajemen aset on-chain yang lebih aman dan efisien.
Tinjauan Proyek Terkait
DeMCP: Jaringan MCP terdesentralisasi yang menyediakan layanan MCP open-source yang dikembangkan sendiri untuk AI Agent, menyediakan platform penyebaran yang berbagi pendapatan komersial untuk pengembang, dan mewujudkan akses satu atap ke model bahasa besar arus utama.
DARK：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 protokol TEE dan MCP.
Cookie.fun: Platform yang fokus pada AIAgent dalam ekosistem Web3, menyediakan indeks dan alat analisis AI Agent yang komprehensif. Platform ini menunjukkan indikator seperti pengaruh mental AI Agent, kemampuan mengikuti cerdas, interaksi pengguna, dan data on-chain.
SkyAI: Proyek infrastruktur data Web3 yang dibangun di atas BNB Chain, membangun infrastruktur AI asli blockchain melalui pengembangan MCP. Platform ini menyediakan protokol data yang dapat diskalakan dan dapat dioperasikan untuk aplikasi AI berbasis Web3, mendukung akses data multi-chain dan penerapan agen AI.
Prospek dan Tantangan Masa Depan
Protokol MCP sebagai paradigma baru dalam penggabungan AI dan blockchain, menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, menurunkan biaya pengembangan, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi, terutama di bidang keuangan terdesentralisasi yang memiliki prospek aplikasi yang luas. Namun, saat ini sebagian besar proyek berbasis MCP masih dalam tahap pembuktian konsep dan belum meluncurkan produk yang matang, sehingga menyebabkan fluktuasi harga token yang signifikan.
Tantangan utama termasuk:
Mempercepat kemajuan pengembangan produk
Pastikan token terkait erat dengan produk nyata
Meningkatkan pengalaman pengguna
Mengatasi hambatan integrasi teknologi, menyatukan logika kontrak pintar dan struktur data antara berbagai blockchain dan DApp
Meskipun menghadapi tantangan, protokol MCP masih menunjukkan potensi pasar yang besar. Dengan kemajuan teknologi AI dan kematangan protokol MCP, diharapkan dapat mencapai aplikasi yang lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan lainnya di masa depan. Misalnya, agen AI dapat memperoleh data on-chain secara real-time melalui protokol MCP, melakukan perdagangan otomatis, dan meningkatkan efisiensi serta akurasi analisis pasar.
Karakteristik desentralisasi dari protokol MCP diharapkan dapat menyediakan platform operasi yang transparan dan dapat ditelusuri untuk model AI, mendorong desentralisasi dan kapitalisasi aset AI. Sebagai kekuatan pendukung penting dalam integrasi AI dan blockchain, protokol MCP diharapkan menjadi mesin kunci dalam mendorong generasi berikutnya dari AI Agent. Namun, untuk mewujudkan visi ini, masih perlu mengatasi berbagai tantangan seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
14 Suka
Hadiah
14
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
ConsensusDissenter
· 18jam yang lalu
Langsung saja membahas hal yang begitu mendalam?
Lihat AsliBalas0
PanicSeller69
· 08-10 02:25
Auto adalah masa depan.
Lihat AsliBalas0
GlueGuy
· 08-10 02:22
Anjing malas AI akhirnya akan belajar untuk bekerja secara proaktif.
Lihat AsliBalas0
ArbitrageBot
· 08-10 02:18
Ayo mulai berkarya!
Lihat AsliBalas0
BlockchainGriller
· 08-10 02:13
Kapan AI bisa memanggang sate untuk saya?
Lihat AsliBalas0
TestnetScholar
· 08-10 02:04
Yang utama adalah yang bisa dilakukan dengan tangan
Protokol MCP: Paradigma Web3 Baru untuk Memberdayakan AI Agent
MCP dan AI Agent: Paradigma Baru Aplikasi Kecerdasan Buatan
Pengantar Konsep MC
Dalam bidang kecerdasan buatan, chatbot tradisional biasanya bergantung pada model percakapan umum, kurang memiliki pengaturan personalisasi, yang mengakibatkan respons yang monoton dan membosankan. Untuk mengatasi masalah ini, para pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberikan AI peran, kepribadian, dan nada tertentu, sehingga responsnya lebih sesuai dengan harapan pengguna. Namun, meskipun memiliki "karakter" yang kaya, AI tetap hanya menjadi responden pasif, tidak dapat secara aktif melakukan tugas atau melakukan operasi yang kompleks.
Untuk mengatasi batasan ini, proyek sumber terbuka Auto-GPT lahir. 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 melaksanakan tugas dan mengembalikan hasil, mengubah AI dari sekadar penjawab pasif menjadi pelaksana tugas aktif.
Meskipun Auto-GPT telah mencapai tingkat tertentu dalam melaksanakan eksekusi AI secara mandiri, masih ada masalah seperti format panggilan alat yang tidak seragam dan kompatibilitas lintas platform yang buruk. Untuk mengatasi hal ini, MCP (Model Context Protocol, protokol konteks model) lahir. 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. Protokol ini secara signifikan mengurangi kesulitan pengembangan dan biaya waktu, memungkinkan model AI berinteraksi lebih efisien dengan alat eksternal.
Efek Sinergi antara MCP dan Agen AI
MCP dan AI Agent saling melengkapi. AI Agent terutama fokus pada operasi otomatisasi blockchain, eksekusi kontrak pintar, dan manajemen aset kripto, menekankan perlindungan privasi dan integrasi aplikasi terdesentralisasi. MCP lebih fokus pada penyederhanaan interaksi AI Agent dengan sistem eksternal, menyediakan protokol standar dan manajemen konteks, meningkatkan interoperabilitas lintas platform dan fleksibilitas.
Nilai inti dari MCP adalah menyediakan standar komunikasi yang uniform untuk interaksi antara AI Agent dan alat eksternal (seperti data blockchain, kontrak pintar, layanan off-chain, dll). Standardisasi ini mengatasi masalah fragmentasi antarmuka dalam pengembangan tradisional, memungkinkan AI Agent untuk terhubung dengan data dan alat multi-rantai secara mulus, secara signifikan meningkatkan kemampuan eksekusi 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 multi-Agent. Melalui MCP, berbagai AI Agent dapat berkolaborasi sesuai dengan pembagian fungsi untuk menyelesaikan analisis data on-chain, prediksi pasar, manajemen risiko, dan tugas kompleks lainnya, meningkatkan efisiensi dan keandalan secara keseluruhan. Dalam otomatisasi transaksi on-chain, MCP menghubungkan berbagai jenis transaksi dan Agent manajemen risiko, menyelesaikan masalah slippage, wear and tear transaksi, MEV, dan lainnya, untuk mewujudkan manajemen aset on-chain yang lebih aman dan efisien.
Tinjauan Proyek Terkait
DeMCP: Jaringan MCP terdesentralisasi yang menyediakan layanan MCP open-source yang dikembangkan sendiri untuk AI Agent, menyediakan platform penyebaran yang berbagi pendapatan komersial untuk pengembang, dan mewujudkan akses satu atap ke model bahasa besar arus utama.
DARK：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 protokol TEE dan MCP.
Cookie.fun: Platform yang fokus pada AIAgent dalam ekosistem Web3, menyediakan indeks dan alat analisis AI Agent yang komprehensif. Platform ini menunjukkan indikator seperti pengaruh mental AI Agent, kemampuan mengikuti cerdas, interaksi pengguna, dan data on-chain.
SkyAI: Proyek infrastruktur data Web3 yang dibangun di atas BNB Chain, membangun infrastruktur AI asli blockchain melalui pengembangan MCP. Platform ini menyediakan protokol data yang dapat diskalakan dan dapat dioperasikan untuk aplikasi AI berbasis Web3, mendukung akses data multi-chain dan penerapan agen AI.
Prospek dan Tantangan Masa Depan
Protokol MCP sebagai paradigma baru dalam penggabungan AI dan blockchain, menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, menurunkan biaya pengembangan, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi, terutama di bidang keuangan terdesentralisasi yang memiliki prospek aplikasi yang luas. Namun, saat ini sebagian besar proyek berbasis MCP masih dalam tahap pembuktian konsep dan belum meluncurkan produk yang matang, sehingga menyebabkan fluktuasi harga token yang signifikan.
Tantangan utama termasuk:
Meskipun menghadapi tantangan, protokol MCP masih menunjukkan potensi pasar yang besar. Dengan kemajuan teknologi AI dan kematangan protokol MCP, diharapkan dapat mencapai aplikasi yang lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan lainnya di masa depan. Misalnya, agen AI dapat memperoleh data on-chain secara real-time melalui protokol MCP, melakukan perdagangan otomatis, dan meningkatkan efisiensi serta akurasi analisis pasar.
Karakteristik desentralisasi dari protokol MCP diharapkan dapat menyediakan platform operasi yang transparan dan dapat ditelusuri untuk model AI, mendorong desentralisasi dan kapitalisasi aset AI. Sebagai kekuatan pendukung penting dalam integrasi AI dan blockchain, protokol MCP diharapkan menjadi mesin kunci dalam mendorong generasi berikutnya dari AI Agent. Namun, untuk mewujudkan visi ini, masih perlu mengatasi berbagai tantangan seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna.