MCP: Le moteur central de l'écosystème Web3 AI Agent
MCP devient rapidement une composante clé de l'écosystème des agents AI Web3. Il introduit le serveur MCP via une architecture de type plugin, fournissant de nouveaux outils et capacités aux agents AI. Comme d'autres concepts émergents dans le domaine des AI Web3, MCP (abréviation de Model Context Protocol) provient de l'AI Web2 et est maintenant réimaginé dans un environnement Web3.
L'essence de MC
MCP est un protocole ouvert visant à standardiser la manière dont les applications transmettent des informations contextuelles aux grands modèles de langage (LLMs). Cela permet une collaboration plus fluide entre les outils, les données et l'agent IA.
L'importance de MCP
Actuellement, les grands modèles de langage font face à plusieurs limitations majeures :
Impossible de naviguer sur Internet en temps réel
Impossible d'accéder directement aux fichiers locaux ou privés.
Impossible d'interagir de manière autonome avec des logiciels externes
MCP agit en tant que couche d'interface universelle, comblant ces lacunes de capacité, permettant à l'Agent IA d'utiliser divers outils.
On peut comparer le MCP à une norme d'interface unifiée dans le domaine des applications d'IA, facilitant ainsi l'intégration de diverses sources de données et modules fonctionnels. Imaginez que chaque LLM est un appareil différent, utilisant des interfaces différentes. Si vous êtes développeur, vous devez créer un ensemble d'accessoires pour chaque interface, ce qui entraîne des coûts de maintenance très élevés.
C'est exactement le problème auquel sont confrontés les développeurs d'outils d'IA : personnaliser des plugins pour chaque plateforme LLM augmente considérablement la complexité et limite l'évolutivité. MCP a été créé pour résoudre ce problème en établissant des normes unifiées, permettant à tous les LLM et fournisseurs d'outils d'utiliser la même interface.
Ce protocole standardisé est bénéfique pour les deux parties :
Pour l'agent AI (client) : peut se connecter en toute sécurité à des outils externes et des sources de données en temps réel.
Pour les développeurs d'outils (serveur) : une intégration, utilisable sur plusieurs plateformes.
Le résultat final est un écosystème d'IA plus ouvert, interopérable et à faible friction.
La différence entre MCP et l'API traditionnelle
La conception des API est destinée à servir les humains, et non à être priorisée par l'IA. Chaque API a sa propre structure et documentation, les développeurs doivent spécifier manuellement les paramètres et lire la documentation de l'interface. L'Agent IA lui-même ne peut pas lire la documentation, il doit être codé en dur pour s'adapter à chaque type d'API (comme REST, GraphQL, RPC, etc.).
MCP abstrait ces parties non structurées en standardisant le format d'appel de fonction à l'intérieur de l'API, fournissant ainsi une méthode d'appel unifiée pour les Agents. On peut considérer le MCP comme une couche d'adaptation API encapsulée pour les Agents Autonomes.
Récemment, une plateforme de services cloud bien connue a annoncé que les développeurs pouvaient déployer des serveurs MCP distants sur sa plateforme avec une configuration minimale des appareils. Cela a considérablement simplifié le processus de déploiement et de gestion des serveurs MCP, y compris l'authentification et le transfert de données, ce qui peut être qualifié de "déploiement en un clic".
Bien que le MCP lui-même semble peu attrayant, il n'est en aucun cas insignifiant. En tant que composant d'infrastructure pur, le MCP ne peut pas être utilisé directement par les consommateurs, c'est seulement lorsque les agents d'IA de niveau supérieur invoquent les outils MCP et montrent des résultats concrets que sa valeur se révélera réellement.
Web3 AI et le paysage écologique de MCP
L'IA dans le Web3 fait également face aux problèmes de "manque de données contextuelles" et de "data silos", c'est-à-dire que l'IA ne peut pas accéder aux données en temps réel sur la blockchain ou exécuter la logique des contrats intelligents de manière native.
Dans le passé, certains projets ont tenté de construire des réseaux de collaboration multi-agents, mais ont finalement rencontré le dilemme de "reproduire la roue" en raison de leur dépendance à des API centralisées et à des intégrations sur mesure. Chaque fois qu'une source de données était intégrée, il fallait réécrire la couche d'adaptation, ce qui a entraîné une explosion des coûts de développement. Pour résoudre ce goulot d'étranglement, la prochaine génération d'agents AI a besoin d'une architecture plus modulaire et de type Lego, afin de faciliter l'intégration transparente de plugins et d'outils tiers.
Ainsi, une nouvelle génération d'infrastructures et d'applications d'agent IA basée sur le protocole MCP et A2A est en plein essor, conçue spécialement pour les scénarios Web3, permettant à l'agent d'accéder aux données multi-chaînes et d'interagir de manière native avec les protocoles DeFi.
Cas de projet : DeMCP et DeepCore
DeMCP est un marché décentralisé pour les serveurs MCP, axé sur les outils cryptographiques natifs et la souveraineté des outils MCP.
Ses avantages incluent :
Utiliser TEE (Environnement d'Exécution de Confiance) pour s'assurer que l'outil MCP n'a pas été modifié.
Utiliser un mécanisme d'incitation par des tokens pour encourager les développeurs à contribuer aux serveurs MCP.
Fournir des fonctionnalités d'agrégateur MC et de micropaiement, réduire le seuil d'utilisation.
Un autre projet, DeepCore, propose également un système d'enregistrement de serveur MCP, se concentrant sur le domaine de la cryptographie et s'étendant davantage au protocole A2A (Agent-à-Agent).
A2A est un protocole ouvert conçu pour permettre une communication, une collaboration et une coordination des tâches sécurisées entre différents agents d'IA. A2A prend en charge la collaboration d'IA de niveau entreprise, par exemple en permettant aux agents d'IA de différentes entreprises de travailler ensemble sur des tâches.
En bref :
MC : Fournir aux Agents la capacité d'accès aux outils.
A2A : Fournir aux agents la capacité de collaborer entre eux.
La valeur de la blockchain pour les serveurs MCP
L'intégration de la technologie blockchain dans le serveur MCP présente de nombreux avantages :
Obtenir des données de long tail grâce à un mécanisme d'incitation natif en cryptographie, encourager la communauté à contribuer des ensembles de données rares.
Défendre contre les attaques de "poisoning d'outils", c'est-à-dire des outils malveillants déguisés en plugins légitimes pour tromper l'Agent
Introduire un mécanisme de mise en jeu/de pénalité, combiné à un système de réputation en chaîne pour construire le système de confiance du serveur MCP.
Améliorer la tolérance aux pannes et la réactivité du système, éviter les points de défaillance uniques des systèmes centralisés.
Favoriser l'innovation open source, permettre aux petits développeurs de publier des sources de données telles que les données ESG, enrichir la diversité de l'écosystème.
Actuellement, la plupart des infrastructures de serveur MCP effectuent toujours la correspondance des outils en analysant les mots-clés en langage naturel des utilisateurs. À l'avenir, l'Agent AI sera capable de rechercher de manière autonome les outils MCP nécessaires pour atteindre des objectifs de tâches complexes.
Cependant, le projet MCP en est encore à ses débuts. La plupart des plateformes restent des marchés de plugins centralisés, où les équipes de projet rassemblent manuellement des outils de serveur tiers depuis GitHub et développent certains plugins en interne, ce qui n'est essentiellement pas très différent des marchés de plugins Web2, la seule différence étant l'accent mis sur les scénarios Web3.
Tendances futures et impact sur l'industrie
De plus en plus de professionnels de l'industrie de la crypto commencent à réaliser le potentiel de MCP pour connecter l'IA et la blockchain. Avec la maturité de l'infrastructure, l'avantage concurrentiel des entreprises "d'abord les développeurs" se déplacera également de la conception d'API vers : qui peut fournir un ensemble d'outils plus riche, diversifié et facilement combinable.
À l'avenir, chaque application pourrait devenir un client MCP, chaque API pourrait être un serveur MCP. Cela pourrait donner naissance à de nouveaux mécanismes de prix : les agents pourraient choisir dynamiquement des outils en fonction de la vitesse d'exécution, de l'efficacité des coûts, de la pertinence, etc., formant ainsi un système économique de services d'agents plus efficace, habilité par la cryptographie et la blockchain.
Bien sûr, le MCP lui-même n'est pas directement destiné aux utilisateurs finaux, c'est un protocole de couche sous-jacente. En d'autres termes, la véritable valeur et le potentiel du MCP ne peuvent être réellement vus que lorsque l'Agent IA l'intègre et le transforme en applications fonctionnelles.
En fin de compte, l'Agent est le porteur et l'amplificateur des capacités MCP, tandis que la blockchain et le mécanisme cryptographique construisent un système économique fiable, efficace et combinable pour ce réseau intelligent.
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PumpStrategist
· Il y a 10h
Le risque est à nos pieds.
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PoolJumper
· Il y a 18h
Les percées technologiques sont essentielles.
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MemeCoinSavant
· Il y a 18h
Basé sur le protocole MCP fr
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MetaverseVagabond
· Il y a 18h
Ce protocole est trop bull.
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RektHunter
· Il y a 18h
MCP à chaque hausse, il faut poursuivre les prix à la hausse.
MCP : Le moteur central de l'écosystème Web3 AI Agent et les tendances de développement futur
MCP: Le moteur central de l'écosystème Web3 AI Agent
MCP devient rapidement une composante clé de l'écosystème des agents AI Web3. Il introduit le serveur MCP via une architecture de type plugin, fournissant de nouveaux outils et capacités aux agents AI. Comme d'autres concepts émergents dans le domaine des AI Web3, MCP (abréviation de Model Context Protocol) provient de l'AI Web2 et est maintenant réimaginé dans un environnement Web3.
L'essence de MC
MCP est un protocole ouvert visant à standardiser la manière dont les applications transmettent des informations contextuelles aux grands modèles de langage (LLMs). Cela permet une collaboration plus fluide entre les outils, les données et l'agent IA.
L'importance de MCP
Actuellement, les grands modèles de langage font face à plusieurs limitations majeures :
MCP agit en tant que couche d'interface universelle, comblant ces lacunes de capacité, permettant à l'Agent IA d'utiliser divers outils.
On peut comparer le MCP à une norme d'interface unifiée dans le domaine des applications d'IA, facilitant ainsi l'intégration de diverses sources de données et modules fonctionnels. Imaginez que chaque LLM est un appareil différent, utilisant des interfaces différentes. Si vous êtes développeur, vous devez créer un ensemble d'accessoires pour chaque interface, ce qui entraîne des coûts de maintenance très élevés.
C'est exactement le problème auquel sont confrontés les développeurs d'outils d'IA : personnaliser des plugins pour chaque plateforme LLM augmente considérablement la complexité et limite l'évolutivité. MCP a été créé pour résoudre ce problème en établissant des normes unifiées, permettant à tous les LLM et fournisseurs d'outils d'utiliser la même interface.
Ce protocole standardisé est bénéfique pour les deux parties :
Le résultat final est un écosystème d'IA plus ouvert, interopérable et à faible friction.
La différence entre MCP et l'API traditionnelle
La conception des API est destinée à servir les humains, et non à être priorisée par l'IA. Chaque API a sa propre structure et documentation, les développeurs doivent spécifier manuellement les paramètres et lire la documentation de l'interface. L'Agent IA lui-même ne peut pas lire la documentation, il doit être codé en dur pour s'adapter à chaque type d'API (comme REST, GraphQL, RPC, etc.).
MCP abstrait ces parties non structurées en standardisant le format d'appel de fonction à l'intérieur de l'API, fournissant ainsi une méthode d'appel unifiée pour les Agents. On peut considérer le MCP comme une couche d'adaptation API encapsulée pour les Agents Autonomes.
Récemment, une plateforme de services cloud bien connue a annoncé que les développeurs pouvaient déployer des serveurs MCP distants sur sa plateforme avec une configuration minimale des appareils. Cela a considérablement simplifié le processus de déploiement et de gestion des serveurs MCP, y compris l'authentification et le transfert de données, ce qui peut être qualifié de "déploiement en un clic".
Bien que le MCP lui-même semble peu attrayant, il n'est en aucun cas insignifiant. En tant que composant d'infrastructure pur, le MCP ne peut pas être utilisé directement par les consommateurs, c'est seulement lorsque les agents d'IA de niveau supérieur invoquent les outils MCP et montrent des résultats concrets que sa valeur se révélera réellement.
Web3 AI et le paysage écologique de MCP
L'IA dans le Web3 fait également face aux problèmes de "manque de données contextuelles" et de "data silos", c'est-à-dire que l'IA ne peut pas accéder aux données en temps réel sur la blockchain ou exécuter la logique des contrats intelligents de manière native.
Dans le passé, certains projets ont tenté de construire des réseaux de collaboration multi-agents, mais ont finalement rencontré le dilemme de "reproduire la roue" en raison de leur dépendance à des API centralisées et à des intégrations sur mesure. Chaque fois qu'une source de données était intégrée, il fallait réécrire la couche d'adaptation, ce qui a entraîné une explosion des coûts de développement. Pour résoudre ce goulot d'étranglement, la prochaine génération d'agents AI a besoin d'une architecture plus modulaire et de type Lego, afin de faciliter l'intégration transparente de plugins et d'outils tiers.
Ainsi, une nouvelle génération d'infrastructures et d'applications d'agent IA basée sur le protocole MCP et A2A est en plein essor, conçue spécialement pour les scénarios Web3, permettant à l'agent d'accéder aux données multi-chaînes et d'interagir de manière native avec les protocoles DeFi.
Cas de projet : DeMCP et DeepCore
DeMCP est un marché décentralisé pour les serveurs MCP, axé sur les outils cryptographiques natifs et la souveraineté des outils MCP.
Ses avantages incluent :
Un autre projet, DeepCore, propose également un système d'enregistrement de serveur MCP, se concentrant sur le domaine de la cryptographie et s'étendant davantage au protocole A2A (Agent-à-Agent).
A2A est un protocole ouvert conçu pour permettre une communication, une collaboration et une coordination des tâches sécurisées entre différents agents d'IA. A2A prend en charge la collaboration d'IA de niveau entreprise, par exemple en permettant aux agents d'IA de différentes entreprises de travailler ensemble sur des tâches.
En bref :
La valeur de la blockchain pour les serveurs MCP
L'intégration de la technologie blockchain dans le serveur MCP présente de nombreux avantages :
Actuellement, la plupart des infrastructures de serveur MCP effectuent toujours la correspondance des outils en analysant les mots-clés en langage naturel des utilisateurs. À l'avenir, l'Agent AI sera capable de rechercher de manière autonome les outils MCP nécessaires pour atteindre des objectifs de tâches complexes.
Cependant, le projet MCP en est encore à ses débuts. La plupart des plateformes restent des marchés de plugins centralisés, où les équipes de projet rassemblent manuellement des outils de serveur tiers depuis GitHub et développent certains plugins en interne, ce qui n'est essentiellement pas très différent des marchés de plugins Web2, la seule différence étant l'accent mis sur les scénarios Web3.
Tendances futures et impact sur l'industrie
De plus en plus de professionnels de l'industrie de la crypto commencent à réaliser le potentiel de MCP pour connecter l'IA et la blockchain. Avec la maturité de l'infrastructure, l'avantage concurrentiel des entreprises "d'abord les développeurs" se déplacera également de la conception d'API vers : qui peut fournir un ensemble d'outils plus riche, diversifié et facilement combinable.
À l'avenir, chaque application pourrait devenir un client MCP, chaque API pourrait être un serveur MCP. Cela pourrait donner naissance à de nouveaux mécanismes de prix : les agents pourraient choisir dynamiquement des outils en fonction de la vitesse d'exécution, de l'efficacité des coûts, de la pertinence, etc., formant ainsi un système économique de services d'agents plus efficace, habilité par la cryptographie et la blockchain.
Bien sûr, le MCP lui-même n'est pas directement destiné aux utilisateurs finaux, c'est un protocole de couche sous-jacente. En d'autres termes, la véritable valeur et le potentiel du MCP ne peuvent être réellement vus que lorsque l'Agent IA l'intègre et le transforme en applications fonctionnelles.
En fin de compte, l'Agent est le porteur et l'amplificateur des capacités MCP, tandis que la blockchain et le mécanisme cryptographique construisent un système économique fiable, efficace et combinable pour ce réseau intelligent.