MCP et Agent IA : un nouveau cadre pour les applications d'intelligence artificielle
I. Introduction au concept de MCP
Les chatbots traditionnels dans le domaine de l'intelligence artificielle dépendent souvent de modèles de dialogue généraux, manquant de personnalisation des rôles, ce qui conduit à des réponses unidimensionnelles et dépourvues d'humanité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnalité" pour doter l'IA de rôles, de caractères et de tons spécifiques, rendant ses réponses plus proches des attentes des utilisateurs. Cependant, même si l'IA possède une "personnalité" riche, elle reste un simple répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou de réaliser des opérations complexes.
Le projet Auto-GPT est né, permettant 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 opérationnelles en fonction des règles et des outils prédéfinis, exécute automatiquement des tâches et renvoie les résultats, transformant l'IA d'un interlocuteur passif en un exécuteur de tâches actif.
Bien qu'Auto-GPT ait réalisé une certaine autonomie d'exécution de l'IA, il fait encore face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et une mauvaise compatibilité inter-plateformes. C'est pourquoi le MCP (Modèle de Contexte de Protocole) a été créé, visant à résoudre les principaux défis du processus de développement de l'IA, en particulier la complexité liée à l'intégration d'outils externes. L'objectif principal du MCP est de simplifier la manière dont l'IA interagit avec les outils externes, en fournissant un standard de communication unifié, permettant à l'IA d'appeler facilement divers services externes. Traditionnellement, faire exécuter des tâches complexes par de grands modèles nécessite d'écrire une quantité considérable de code et de documentation d'outils, ce qui augmente considérablement la difficulté de développement et les coûts en temps. Le protocole MCP simplifie ce processus de manière significative en définissant des interfaces et des normes de communication standardisées, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus rapidement et efficacement avec des outils externes.
Deux, la fusion de MCP et de l'agent AI
MCP et Agent AI crypto se complètent mutuellement. L'Agent AI se concentre principalement sur l'automatisation des opérations blockchain, l'exécution de 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 se concentre sur la simplification de l'interaction entre l'Agent AI et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion contextuelle, améliorant ainsi l'interopérabilité et la flexibilité inter-plateformes. L'Agent AI crypto peut réaliser une intégration et des opérations inter-plateformes plus efficaces grâce au protocole MCP, améliorant ainsi sa capacité d'exécution.
Les agents IA précédents avaient une certaine capacité d'exécution, tels que l'exécution de transactions via des contrats intelligents, la gestion de portefeuilles, etc. Cependant, ces fonctions étaient souvent prédéfinies, manquant de flexibilité et d'adaptabilité. La valeur centrale de MCP réside dans la fourniture d'une norme de communication unifiée pour l'interaction entre les agents IA et les outils externes (comme les données de 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 IA de se connecter sans effort à des données et outils multi-chaînes, renforçant considérablement leur capacité d'exécution autonome. Par exemple, les agents IA de type DeFi peuvent, grâce à MCP, obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement leur portefeuille.
MCP ouvre une nouvelle direction pour les agents AI, à savoir la collaboration entre plusieurs agents AI : grâce à MCP, les agents AI peuvent collaborer en fonction de leurs fonctions, combinant ainsi l'analyse des données sur la chaîne, les prévisions de marché, la gestion des risques et d'autres tâches complexes, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales. En ce qui concerne l'automatisation des transactions sur la chaîne, MCP relie divers agents de trading et de gestion des risques, résolvant des problèmes tels que le slippage, l'usure des transactions, le MEV, etc., pour réaliser une gestion des actifs sur la chaîne plus sécurisée et efficace.
Trois, Projets Connus
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 permettant le partage des revenus commerciaux aux développeurs MCP, et à réaliser un accès tout-en-un aux modèles de langage de grande taille courants (LLM). Les développeurs peuvent obtenir des services en soutenant les stablecoins. À date du 8 mai, la capitalisation boursière de son token DMCP est d'environ 1,62 million de dollars.
2. DARK
DARK est un réseau MCP basé sur un environnement d'exécution de confiance (TEE) construit sur Solana. Sa première application est en cours de développement et fournira une capacité d'intégration d'outils efficace pour les agents AI grâce aux protocoles TEE et MCP, permettant aux développeurs de se connecter rapidement à divers outils et services externes par une simple configuration. Actuellement, le produit n'est pas encore entièrement lancé, les utilisateurs peuvent rejoindre la phase d'expérience précoce par le biais d'une liste d'attente par e-mail, participer aux tests et fournir des retours.
3. Cookie.fun
Cookie.fun est une plateforme dédiée aux agents IA dans l'écosystème Web3, visant à fournir aux utilisateurs des indices et des outils d'analyse complets sur les agents IA. La plateforme aide les utilisateurs à comprendre et à évaluer les performances des différents agents IA en montrant des indicateurs tels que l'impact mental des agents IA, leur capacité de suivi intelligent, l'interaction des utilisateurs et les données en chaîne. Le 24 avril, la mise à jour de Cookie.API1.0 a introduit un serveur MCP exclusif, comprenant un serveur MCP dédié aux agents plug-and-play, conçu pour les développeurs et les non-techniciens, sans nécessiter de configuration.
4. SkyAI
SkyAI est un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur BNB Chain, visant à construire une infrastructure AI native de blockchain en étendant le MCP. La plateforme fournit un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications AI basées sur Web3, avec l'intention de simplifier le processus de développement et de promouvoir l'application pratique de l'AI dans l'environnement blockchain grâce à l'intégration d'accès aux données multi-chaînes, de déploiement d'agents AI et de utilitaires au niveau du protocole. Actuellement, SkyAI prend en charge des ensembles de données agrégées provenant de BNB Chain et de Solana, avec un volume de données dépassant 10 milliards de lignes. À l'avenir, elle lancera également un serveur de données MCP prenant en charge le réseau principal Ethereum et la chaîne Base.
Quatre, développement futur
Le protocole MCP, en tant que nouveau récit fusionnant l'IA et la blockchain, montre un potentiel énorme dans l'amélioration de l'efficacité des échanges de données, la réduction des coûts de développement, le renforcement de la sécurité et la protection de la vie privée, en particulier dans des scénarios tels que la finance décentralisée. Cependant, la plupart des projets basés sur le MCP sont encore à l'étape de validation des concepts et n'ont pas encore lancé de produits matures, ce qui a conduit à une baisse continue de leur prix de jeton après leur lancement. Cela reflète une crise de confiance du marché envers les projets MCP, principalement due à la longue durée de développement des produits et au manque d'applications concrètes. Par conséquent, accélérer le développement des produits, assurer un lien étroit entre les jetons et les produits réels, et améliorer l'expérience utilisateur seront les problèmes centraux auxquels les projets MCP sont confrontés actuellement. De plus, la promotion du protocole MCP dans l'écosystème cryptographique fait encore face à des défis d'intégration technologique. En raison des différences dans la logique des contrats intelligents et la structure des données entre différentes blockchains et DApps, un serveur MCP normalisé et unifié nécessitera encore d'importantes ressources de développement.
Malgré les défis mentionnés ci-dessus, le protocole MCP lui-même montre un énorme potentiel de développement sur le marché. Avec les progrès continus de la technologie AI et la maturation progressive du protocole MCP, il est prévu qu'il puisse être appliqué plus largement 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 caractéristique décentralisée du protocole MCP pourrait fournir une plateforme d'exécution transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi le processus de décentralisation et d'assetisation des actifs AI.
Le protocole MCP, en tant que force auxiliaire importante à la convergence de l'IA et de la blockchain, a le potentiel de devenir un moteur essentiel pour propulser la prochaine génération d'agents IA, à mesure que la technologie continue de mûrir et que les cas d'utilisation se développent. Cependant, la réalisation de cette vision nécessite encore de relever divers défis liés à l'intégration technologique, à la sécurité et à l'expérience utilisateur.
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CommunityLurker
· 08-07 07:18
Ce n'est pas une vraie personne, pourquoi faire tout ce spectacle ?
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ShamedApeSeller
· 08-07 07:17
Ah, cette IA est encore en train de nous rattraper.
Fusion de MCP et d'Agent AI : Promotion d'un nouveau cadre d'applications intelligentes Web3
MCP et Agent IA : un nouveau cadre pour les applications d'intelligence artificielle
I. Introduction au concept de MCP
Les chatbots traditionnels dans le domaine de l'intelligence artificielle dépendent souvent de modèles de dialogue généraux, manquant de personnalisation des rôles, ce qui conduit à des réponses unidimensionnelles et dépourvues d'humanité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnalité" pour doter l'IA de rôles, de caractères et de tons spécifiques, rendant ses réponses plus proches des attentes des utilisateurs. Cependant, même si l'IA possède une "personnalité" riche, elle reste un simple répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou de réaliser des opérations complexes.
Le projet Auto-GPT est né, permettant 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 opérationnelles en fonction des règles et des outils prédéfinis, exécute automatiquement des tâches et renvoie les résultats, transformant l'IA d'un interlocuteur passif en un exécuteur de tâches actif.
Bien qu'Auto-GPT ait réalisé une certaine autonomie d'exécution de l'IA, il fait encore face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et une mauvaise compatibilité inter-plateformes. C'est pourquoi le MCP (Modèle de Contexte de Protocole) a été créé, visant à résoudre les principaux défis du processus de développement de l'IA, en particulier la complexité liée à l'intégration d'outils externes. L'objectif principal du MCP est de simplifier la manière dont l'IA interagit avec les outils externes, en fournissant un standard de communication unifié, permettant à l'IA d'appeler facilement divers services externes. Traditionnellement, faire exécuter des tâches complexes par de grands modèles nécessite d'écrire une quantité considérable de code et de documentation d'outils, ce qui augmente considérablement la difficulté de développement et les coûts en temps. Le protocole MCP simplifie ce processus de manière significative en définissant des interfaces et des normes de communication standardisées, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus rapidement et efficacement avec des outils externes.
Deux, la fusion de MCP et de l'agent AI
MCP et Agent AI crypto se complètent mutuellement. L'Agent AI se concentre principalement sur l'automatisation des opérations blockchain, l'exécution de 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 se concentre sur la simplification de l'interaction entre l'Agent AI et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion contextuelle, améliorant ainsi l'interopérabilité et la flexibilité inter-plateformes. L'Agent AI crypto peut réaliser une intégration et des opérations inter-plateformes plus efficaces grâce au protocole MCP, améliorant ainsi sa capacité d'exécution.
Les agents IA précédents avaient une certaine capacité d'exécution, tels que l'exécution de transactions via des contrats intelligents, la gestion de portefeuilles, etc. Cependant, ces fonctions étaient souvent prédéfinies, manquant de flexibilité et d'adaptabilité. La valeur centrale de MCP réside dans la fourniture d'une norme de communication unifiée pour l'interaction entre les agents IA et les outils externes (comme les données de 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 IA de se connecter sans effort à des données et outils multi-chaînes, renforçant considérablement leur capacité d'exécution autonome. Par exemple, les agents IA de type DeFi peuvent, grâce à MCP, obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement leur portefeuille.
MCP ouvre une nouvelle direction pour les agents AI, à savoir la collaboration entre plusieurs agents AI : grâce à MCP, les agents AI peuvent collaborer en fonction de leurs fonctions, combinant ainsi l'analyse des données sur la chaîne, les prévisions de marché, la gestion des risques et d'autres tâches complexes, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales. En ce qui concerne l'automatisation des transactions sur la chaîne, MCP relie divers agents de trading et de gestion des risques, résolvant des problèmes tels que le slippage, l'usure des transactions, le MEV, etc., pour réaliser une gestion des actifs sur la chaîne plus sécurisée et efficace.
Trois, Projets Connus
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 permettant le partage des revenus commerciaux aux développeurs MCP, et à réaliser un accès tout-en-un aux modèles de langage de grande taille courants (LLM). Les développeurs peuvent obtenir des services en soutenant les stablecoins. À date du 8 mai, la capitalisation boursière de son token DMCP est d'environ 1,62 million de dollars.
2. DARK
DARK est un réseau MCP basé sur un environnement d'exécution de confiance (TEE) construit sur Solana. Sa première application est en cours de développement et fournira une capacité d'intégration d'outils efficace pour les agents AI grâce aux protocoles TEE et MCP, permettant aux développeurs de se connecter rapidement à divers outils et services externes par une simple configuration. Actuellement, le produit n'est pas encore entièrement lancé, les utilisateurs peuvent rejoindre la phase d'expérience précoce par le biais d'une liste d'attente par e-mail, participer aux tests et fournir des retours.
3. Cookie.fun
Cookie.fun est une plateforme dédiée aux agents IA dans l'écosystème Web3, visant à fournir aux utilisateurs des indices et des outils d'analyse complets sur les agents IA. La plateforme aide les utilisateurs à comprendre et à évaluer les performances des différents agents IA en montrant des indicateurs tels que l'impact mental des agents IA, leur capacité de suivi intelligent, l'interaction des utilisateurs et les données en chaîne. Le 24 avril, la mise à jour de Cookie.API1.0 a introduit un serveur MCP exclusif, comprenant un serveur MCP dédié aux agents plug-and-play, conçu pour les développeurs et les non-techniciens, sans nécessiter de configuration.
4. SkyAI
SkyAI est un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur BNB Chain, visant à construire une infrastructure AI native de blockchain en étendant le MCP. La plateforme fournit un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications AI basées sur Web3, avec l'intention de simplifier le processus de développement et de promouvoir l'application pratique de l'AI dans l'environnement blockchain grâce à l'intégration d'accès aux données multi-chaînes, de déploiement d'agents AI et de utilitaires au niveau du protocole. Actuellement, SkyAI prend en charge des ensembles de données agrégées provenant de BNB Chain et de Solana, avec un volume de données dépassant 10 milliards de lignes. À l'avenir, elle lancera également un serveur de données MCP prenant en charge le réseau principal Ethereum et la chaîne Base.
Quatre, développement futur
Le protocole MCP, en tant que nouveau récit fusionnant l'IA et la blockchain, montre un potentiel énorme dans l'amélioration de l'efficacité des échanges de données, la réduction des coûts de développement, le renforcement de la sécurité et la protection de la vie privée, en particulier dans des scénarios tels que la finance décentralisée. Cependant, la plupart des projets basés sur le MCP sont encore à l'étape de validation des concepts et n'ont pas encore lancé de produits matures, ce qui a conduit à une baisse continue de leur prix de jeton après leur lancement. Cela reflète une crise de confiance du marché envers les projets MCP, principalement due à la longue durée de développement des produits et au manque d'applications concrètes. Par conséquent, accélérer le développement des produits, assurer un lien étroit entre les jetons et les produits réels, et améliorer l'expérience utilisateur seront les problèmes centraux auxquels les projets MCP sont confrontés actuellement. De plus, la promotion du protocole MCP dans l'écosystème cryptographique fait encore face à des défis d'intégration technologique. En raison des différences dans la logique des contrats intelligents et la structure des données entre différentes blockchains et DApps, un serveur MCP normalisé et unifié nécessitera encore d'importantes ressources de développement.
Malgré les défis mentionnés ci-dessus, le protocole MCP lui-même montre un énorme potentiel de développement sur le marché. Avec les progrès continus de la technologie AI et la maturation progressive du protocole MCP, il est prévu qu'il puisse être appliqué plus largement 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 caractéristique décentralisée du protocole MCP pourrait fournir une plateforme d'exécution transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi le processus de décentralisation et d'assetisation des actifs AI.
Le protocole MCP, en tant que force auxiliaire importante à la convergence de l'IA et de la blockchain, a le potentiel de devenir un moteur essentiel pour propulser la prochaine génération d'agents IA, à mesure que la technologie continue de mûrir et que les cas d'utilisation se développent. Cependant, la réalisation de cette vision nécessite encore de relever divers défis liés à l'intégration technologique, à la sécurité et à l'expérience utilisateur.