# MCP:Web3 AI AgentエコシステムのコアインフラストラクチャMCPはWeb3 AIエージェントエコシステムの重要な構成要素となりつつあります。プラグインのようなアーキテクチャを通じてMCPサーバーを導入し、AIエージェントに新しいツールと能力を与えています。Web3 AI分野の他の新興概念と同様に、MCP(Model Context Protocol)はWeb2 AIに起源を持ち、現在Web3環境で再定義されています。! [MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-1c42693f17cb3e2db1c1837d5877175b)## MCPの性質と重要性MCPは、アプリケーションが大規模言語モデル(LLMs)にコンテキスト情報を渡す方法を標準化するためのオープンプロトコルです。これにより、ツール、データ、およびAIエージェント間でよりシームレスに協力できるようになります。現在の大規模言語モデルが直面している核心的な制限には、以下が含まれます:- インターネットをリアルタイムで閲覧できません- ローカルまたはプライベートファイルに直接アクセスできません- 外部ソフトウェアと自律的に相互作用できないMCPは汎用インターフェース層として機能し、上記の能力の欠如を補い、AIエージェントがさまざまなツールを使用できるようにします。MCPはAIアプリケーション分野の統一インターフェース標準に例えることができ、AIがさまざまなデータソースや機能モジュールに接続しやすくなります。この標準化プロトコルは、双方に利益をもたらします:- AIエージェント(クライアント):外部ツールやリアルタイムデータソースに安全に接続できます。- ツール開発者(サーバー側)へ:一度の接続で、クロスプラットフォームで利用可能最終的な結果は、よりオープンで相互運用可能な、低摩擦のAIエコシステムです。! [MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-65b018dcee0f47b8618d0ee078010dc5)## MCP と従来の API の違いAPIの設計は人間のためのものであり、AIファーストではありません。各APIにはそれぞれの構造とドキュメントがあり、開発者は手動でパラメータを指定し、インターフェースのドキュメントを読む必要があります。しかし、AIエージェント自体はドキュメントを読むことができず、各API(REST、GraphQL、RPCなど)に適合させるためにハードコーディングされなければなりません。MCPは標準化されたAPI内部の関数呼び出し形式を通じて、これらの非構造化部分を抽象化し、エージェントに統一された呼び出し方法を提供します。MCPはAutonomous AgentのためにAPI適合レイヤーとして封装されていると考えることができます。! [MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-971072fbdc73c81c62a1435a8fb383cb)## Web3 AI x MCPエコシステム図Web3におけるAIも「コンテキストデータの不足」と「データの孤島」という問題に直面しています。つまり、AIはオンチェーンのリアルタイムデータやネイティブに実行されるスマートコントラクトのロジックにアクセスできないのです。MCPおよびA2Aプロトコルに基づく次世代AIエージェントのインフラとアプリケーションが登場しており、Web3シーンに特化して設計されており、エージェントがマルチチェーンデータにアクセスし、DeFiプロトコルとネイティブに相互作用できるようにしています。! [MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-4666e7215ef0b9cfc9f345406f17375f)## プロジェクトケース:DeMCPとDeepCoreDeMCPは、ネイティブ暗号ツールとMCPツールの主権を確保することに焦点を当てた分散型MCPサーバーのマーケットプレイスです。その利点には、- TEE(信頼できる実行環境)を使用してMCPツールが改ざんされていないことを保証します。- トークンインセンティブメカニズムを使用して、開発者にMCPサーバーへの貢献を促します。- MCPアグリゲーターとマイクロペイメント機能を提供し、利用のハードルを下げるDeepCoreは、暗号分野に特化したMCPサーバー登録システムを提供しており、Googleが提唱した別のオープン標準であるA2A(エージェント間)プロトコルにさらに拡張しています。A2Aは、異なるAIエージェント(Agent)間の安全な通信、協力、タスク調整を実現するためのオープンプロトコルです。A2Aは、異なる企業のAIエージェントが協力してタスクを処理するなど、企業向けのAIコラボレーションをサポートします。簡単に言うと:- MCP:エージェントにツールアクセス機能を提供する- A2A:エージェント同士の協調能力を提供します! [MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-6a265efe72f10bbbdd211bd1c635ae1e)## MCPサーバーとブロックチェーンの結合MCPサーバーはブロックチェーン技術を統合することで、さまざまな利点があります。1. 暗号化されたネイティブインセンティブメカニズムを通じてロングテールデータを取得し、コミュニティが希少なデータセットに貢献することを奨励する2. "ツールポイズニング"攻撃を防御する、つまり悪意のあるツールが合法的なプラグインに偽装してエージェントを誤導すること3. ステーキング/ペナルティメカニズムを導入し、オンチェーンの評判システムと組み合わせてMCPサーバーの信頼システムを構築する4. システムの耐障害性とリアルタイム性を向上させ、中央集権システムの単一障害点を回避する。5. オープンソースの革新を促進し、小規模な開発者がESGデータソースなどを公開できるようにし、エコシステムの多様性を豊かにします。! [MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7996a0220cc2cc07ceeae5c38793e27f)## 未来のトレンドと業界への影響インフラの成熟に伴い、「開発者優先」企業の競争優位性はAPI設計から、より豊かで多様性があり、組み合わせやすいツールセットを提供できるかに移行します。将来、すべてのアプリケーションはMCPクライアントになり得、すべてのAPIはMCPサーバーになり得る。これにより、新しい価格メカニズムが生まれる可能性がある:エージェントは、実行速度、コスト効率、関連性などに基づいてツールを動的に選択し、Cryptoとブロックチェーンを媒介として活用することで、より効率的なエージェントサービス経済体系が形成される。もちろん、MCP自体はエンドユーザーに直接向けられたものではなく、基盤となるプロトコル層です。MCPの真の価値と潜在能力は、AIエージェントがそれを統合し、実用的なアプリケーションに変換することで初めて見えてきます。最終的に、エージェントはMCP能力の担い手であり、増幅器であり、ブロックチェーンと暗号メカニズムがこのスマートネットワークに信頼性が高く、効率的で、組み合わせ可能な経済システムを構築します。! [MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-43a4455f63e65747633ce167a512d3e5)! [MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7f06065b005215154cc3acb05dd6b098)
MCP:Web3 AIエージェントエコシステムを構築するための重要なインフラストラクチャ
MCP:Web3 AI Agentエコシステムのコアインフラストラクチャ
MCPはWeb3 AIエージェントエコシステムの重要な構成要素となりつつあります。プラグインのようなアーキテクチャを通じてMCPサーバーを導入し、AIエージェントに新しいツールと能力を与えています。Web3 AI分野の他の新興概念と同様に、MCP(Model Context Protocol)はWeb2 AIに起源を持ち、現在Web3環境で再定義されています。
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MCPの性質と重要性
MCPは、アプリケーションが大規模言語モデル(LLMs)にコンテキスト情報を渡す方法を標準化するためのオープンプロトコルです。これにより、ツール、データ、およびAIエージェント間でよりシームレスに協力できるようになります。
現在の大規模言語モデルが直面している核心的な制限には、以下が含まれます:
MCPは汎用インターフェース層として機能し、上記の能力の欠如を補い、AIエージェントがさまざまなツールを使用できるようにします。MCPはAIアプリケーション分野の統一インターフェース標準に例えることができ、AIがさまざまなデータソースや機能モジュールに接続しやすくなります。
この標準化プロトコルは、双方に利益をもたらします:
最終的な結果は、よりオープンで相互運用可能な、低摩擦のAIエコシステムです。
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MCP と従来の API の違い
APIの設計は人間のためのものであり、AIファーストではありません。各APIにはそれぞれの構造とドキュメントがあり、開発者は手動でパラメータを指定し、インターフェースのドキュメントを読む必要があります。しかし、AIエージェント自体はドキュメントを読むことができず、各API(REST、GraphQL、RPCなど)に適合させるためにハードコーディングされなければなりません。
MCPは標準化されたAPI内部の関数呼び出し形式を通じて、これらの非構造化部分を抽象化し、エージェントに統一された呼び出し方法を提供します。MCPはAutonomous AgentのためにAPI適合レイヤーとして封装されていると考えることができます。
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Web3 AI x MCPエコシステム図
Web3におけるAIも「コンテキストデータの不足」と「データの孤島」という問題に直面しています。つまり、AIはオンチェーンのリアルタイムデータやネイティブに実行されるスマートコントラクトのロジックにアクセスできないのです。
MCPおよびA2Aプロトコルに基づく次世代AIエージェントのインフラとアプリケーションが登場しており、Web3シーンに特化して設計されており、エージェントがマルチチェーンデータにアクセスし、DeFiプロトコルとネイティブに相互作用できるようにしています。
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プロジェクトケース:DeMCPとDeepCore
DeMCPは、ネイティブ暗号ツールとMCPツールの主権を確保することに焦点を当てた分散型MCPサーバーのマーケットプレイスです。その利点には、
DeepCoreは、暗号分野に特化したMCPサーバー登録システムを提供しており、Googleが提唱した別のオープン標準であるA2A(エージェント間)プロトコルにさらに拡張しています。
A2Aは、異なるAIエージェント(Agent)間の安全な通信、協力、タスク調整を実現するためのオープンプロトコルです。A2Aは、異なる企業のAIエージェントが協力してタスクを処理するなど、企業向けのAIコラボレーションをサポートします。
簡単に言うと:
! MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン
MCPサーバーとブロックチェーンの結合
MCPサーバーはブロックチェーン技術を統合することで、さまざまな利点があります。
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未来のトレンドと業界への影響
インフラの成熟に伴い、「開発者優先」企業の競争優位性はAPI設計から、より豊かで多様性があり、組み合わせやすいツールセットを提供できるかに移行します。
将来、すべてのアプリケーションはMCPクライアントになり得、すべてのAPIはMCPサーバーになり得る。これにより、新しい価格メカニズムが生まれる可能性がある:エージェントは、実行速度、コスト効率、関連性などに基づいてツールを動的に選択し、Cryptoとブロックチェーンを媒介として活用することで、より効率的なエージェントサービス経済体系が形成される。
もちろん、MCP自体はエンドユーザーに直接向けられたものではなく、基盤となるプロトコル層です。MCPの真の価値と潜在能力は、AIエージェントがそれを統合し、実用的なアプリケーションに変換することで初めて見えてきます。
最終的に、エージェントはMCP能力の担い手であり、増幅器であり、ブロックチェーンと暗号メカニズムがこのスマートネットワークに信頼性が高く、効率的で、組み合わせ可能な経済システムを構築します。
! MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン
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