MCP dan AI Agent: Kerangka Baru untuk Aplikasi Kecerdasan Buatan

I. Pengenalan Konsep MCP

Robot chat tradisional di bidang kecerdasan buatan sering kali kurang memiliki pengaturan karakter yang dipersonalisasi, yang menyebabkan respons yang monoton dan kurangnya kehangatan manusia. Untuk mengatasi masalah ini, para pengembang memperkenalkan konsep "pengaturan karakter", memberikan AI karakter, kepribadian, dan nada tertentu. Namun, meskipun memiliki "pengaturan karakter" yang kaya, AI tetap hanya menjadi responden pasif, tidak mampu menjalankan tugas secara proaktif atau melakukan operasi yang kompleks.

Untuk memungkinkan AI menjalankan tugas secara mandiri, proyek sumber terbuka Auto-GPT muncul. Ini memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan serangkaian alat dan fungsi untuk AI, dan mendaftarkan alat-alat tersebut ke dalam sistem. Ketika pengguna mengajukan permintaan, Auto-GPT akan menghasilkan instruksi operasi berdasarkan aturan dan alat yang telah ditentukan, secara otomatis menjalankan tugas dan mengembalikan hasil. Ini mengubah AI dari sekadar penjawab pasif menjadi pelaksana tugas yang aktif.

Meskipun Auto-GPT telah mencapai tingkat otonomi tertentu dalam menjalankan AI, masih terdapat masalah seperti format pemanggilan alat yang tidak seragam dan kompatibilitas lintas platform yang buruk. Untuk mengatasi tantangan ini, MCP (Model Context Protocol, protokol konteks model) 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 kompleks, pengembang perlu menulis banyak kode dan penjelasan alat, yang secara signifikan meningkatkan kesulitan pengembangan dan biaya waktu. Protokol MCP dengan mendefinisikan antarmuka dan standar komunikasi yang terstandarisasi, secara signifikan menyederhanakan proses ini, memungkinkan model AI untuk berinteraksi dengan alat eksternal dengan lebih cepat dan efektif.

Dua, Integrasi MCP dan AI Agent

MCP dan AI Agent memiliki hubungan yang saling melengkapi. AI Agent terutama fokus pada operasi otomatisasi blockchain, pelaksanaan kontrak pintar, dan manajemen aset kripto, menekankan perlindungan privasi dan integrasi aplikasi terdesentralisasi. MCP, di sisi lain, berfokus pada penyederhanaan interaksi AI Agent dengan sistem eksternal, menyediakan protokol standar dan manajemen konteks, serta meningkatkan interoperabilitas dan fleksibilitas lintas platform. AI Agent dapat melakukan integrasi dan operasi lintas platform yang lebih efisien melalui protokol MCP, meningkatkan kemampuan eksekusi.

Meskipun AI Agent tradisional memiliki kemampuan eksekusi tertentu, seperti mengeksekusi transaksi melalui kontrak pintar, mengelola dompet, dll., 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 AI Agent dan alat eksternal (termasuk data blockchain, kontrak pintar, layanan off-chain, dll.). Standarisasi ini menyelesaikan masalah fragmentasi antarmuka dalam pengembangan tradisional, memungkinkan AI Agent untuk terhubung dengan data dan alat multi-rantai secara mulus, serta secara signifikan memperkuat kemampuan eksekusi mandirinya.

Misalnya, AI Agent kelas 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 dengan pembagian fungsi, menyelesaikan analisis data on-chain, prediksi pasar, manajemen risiko, dan tugas kompleks lainnya, meningkatkan efisiensi dan keandalan secara keseluruhan. Dalam otomatisasi perdagangan on-chain, MCP menghubungkan berbagai agen perdagangan dan manajemen risiko, menyelesaikan masalah seperti slippage, slippage perdagangan, dan MEV, untuk mewujudkan manajemen aset on-chain yang lebih aman dan efisien.

Tiga, Proyek Terkait

1. DeMCP

DeMCP adalah jaringan MCP terdesentralisasi yang bertujuan untuk menyediakan layanan MCP open-source yang dikembangkan sendiri bagi AI Agent, menyediakan platform penyebaran yang berbagi pendapatan komersial untuk pengembang MCP, dan mewujudkan akses satu atap ke model bahasa besar mainstream (LLM). Pengembang dapat memperoleh layanan melalui stablecoin. Hingga 8 Mei, kapitalisasi pasar tokennya DMCP sekitar 1,62 juta dolar.

2. GELAP

DARK adalah jaringan MCP yang dibangun di atas lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) yang berbasis Solana. Token $DARK telah diluncurkan di beberapa platform perdagangan, dengan nilai pasar sekitar 11,81 juta dolar AS per 8 Mei. Saat ini, aplikasi pertama DARK sedang dalam pengembangan, yang akan menyediakan kemampuan integrasi alat yang efisien untuk AI Agent melalui protokol TEE dan MCP, memungkinkan pengembang untuk dengan mudah mengonfigurasi dan cepat mengakses berbagai alat dan layanan eksternal. Meskipun produk ini belum sepenuhnya diluncurkan, pengguna dapat bergabung dalam tahap pengalaman awal melalui metode pendaftaran email, berpartisipasi dalam pengujian dan memberikan umpan balik.

3. Cookie.fun

Cookie.fun adalah platform yang fokus pada AI Agent dalam ekosistem Web3, bertujuan untuk menyediakan indeks dan alat analisis AI Agent yang komprehensif bagi pengguna. Platform ini membantu pengguna memahami dan mengevaluasi kinerja berbagai AI Agent dengan menunjukkan pengaruh mental AI Agent, kemampuan untuk mengikuti dengan cerdas, interaksi pengguna, dan data on-chain. Pada tanggal 24 April, pembaruan Cookie.API1.0 diluncurkan dengan server MCP eksklusif, yang mencakup server MCP khusus untuk agen yang dapat dipasang dan digunakan, dirancang khusus untuk pengembang dan non-teknis tanpa memerlukan 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 dapat diskalakan dan dapat saling beroperasi untuk aplikasi AI berbasis Web3, berencana untuk menyederhanakan proses pengembangan dengan mengintegrasikan akses data multi-chain, penyebaran agen AI, dan utilitas tingkat protokol, sehingga mendorong penerapan praktis AI dalam lingkungan blockchain. Saat ini, SkyAI mendukung kumpulan data agregat dari BNB Chain dan Solana, dengan jumlah data yang telah melebihi 10 miliar baris, dan di masa depan akan meluncurkan server data MCP yang mendukung jaringan utama Ethereum dan Base chain. Token SkyAI telah diluncurkan di suatu platform perdagangan, dengan kapitalisasi pasar sekitar 42,7 juta dolar AS per 8 Mei.

Empat, Pengembangan Masa Depan

Protokol MCP sebagai narasi baru dalam penggabungan 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 menyebabkan harga tokennya mengalami penurunan berkelanjutan setelah peluncuran. Ini mencerminkan krisis kepercayaan pasar terhadap proyek MCP, yang terutama disebabkan oleh lamanya siklus pengembangan produk dan kurangnya penerapan yang nyata.

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

Meskipun menghadapi tantangan di atas, protokol MCP itu sendiri tetap menunjukkan potensi perkembangan pasar yang besar. Seiring kemajuan teknologi AI dan kematangan protokol MCP, di masa depan diharapkan dapat mencapai aplikasi yang lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan lainnya. Misalnya, agen AI dapat memperoleh data on-chain secara real-time melalui protokol MCP, melakukan perdagangan otomatis, dan meningkatkan efisiensi serta akurasi analisis pasar. Selain itu, karakteristik desentralisasi protokol MCP diharapkan dapat menyediakan platform operasi yang transparan dan dapat ditelusuri untuk model AI, mendorong desentralisasi dan proses aset dari aset AI.

Protokol MCP sebagai kekuatan pendukung penting dalam integrasi AI dan blockchain, seiring dengan kematangan teknologi yang terus berkembang dan perluasan skenario aplikasi, diharapkan dapat menjadi mesin penggerak penting untuk agen AI generasi berikutnya. Namun, untuk mewujudkan visi ini, tantangan dalam integrasi teknologi, keamanan, pengalaman pengguna, dan berbagai aspek lainnya masih perlu diatasi.