MCP: O motor central da ecologia do agente Web3 AI
O MCP está rapidamente a tornar-se uma parte fundamental do ecossistema Web3 AI Agent. Ele introduz o MCP Server através de uma arquitetura de tipo plug-in, fornecendo novas ferramentas e capacidades para o AI Agent. Semelhante a outros conceitos emergentes no campo do Web3 AI, o MCP (abreviação de Model Context Protocol) tem origem no Web2 AI e agora está a ser reimaginado no ambiente Web3.
A essência do MCP
O MCP é um protocolo aberto que visa padronizar a forma como as aplicações transmitem informações de contexto para modelos de linguagem de grande escala (LLMs). Isso permite uma colaboração mais fluida entre ferramentas, dados e Agentes de IA.
A importância do MCP
Atualmente, os grandes modelos de linguagem enfrentam várias limitações principais:
Não é possível navegar na internet em tempo real
Não é possível aceder diretamente a arquivos locais ou privados
Não é possível interagir autonomamente com software externo
O MCP, agindo como uma camada de interface universal, preenche essas lacunas de capacidade, permitindo que o Agente de IA utilize diversas ferramentas.
Pode-se comparar o MCP a um padrão de interface unificada no campo das aplicações de IA, facilitando a integração da IA com várias fontes de dados e módulos de funcionalidade. Imagine que cada LLM é um dispositivo diferente, utilizando interfaces diferentes. Se você é um desenvolvedor, precisa desenvolver um conjunto de acessórios para cada interface, o que resulta em um custo de manutenção extremamente elevado.
Este é exatamente o problema que os desenvolvedores de ferramentas de IA enfrentam: personalizar plugins para cada plataforma LLM aumenta significativamente a complexidade e limita a escalabilidade. O MCP foi criado para resolver esse problema, estabelecendo padrões unificados para que todos os LLMs e fornecedores de ferramentas utilizem a mesma interface.
Este protocolo padronizado é benéfico para ambas as partes:
Para o Agente AI (cliente): pode conectar-se de forma segura a ferramentas externas e fontes de dados em tempo real.
Para desenvolvedores de ferramentas (servidor): uma única integração, disponível em várias plataformas
O resultado final é um ecossistema de IA mais aberto, interoperável e de baixa fricção.
A diferença entre MCP e API tradicional
O design da API é feito para servir os humanos, e não é priorizado para AI. Cada API tem sua própria estrutura e documentação, os desenvolvedores devem especificar os parâmetros manualmente e ler a documentação da interface. O próprio Agente AI não consegue ler a documentação e deve ser codificado manualmente para se adaptar a cada tipo de API (como REST, GraphQL, RPC, etc.).
O MCP abstrai essas partes não estruturadas através da padronização do formato de chamada de funções na API interna, proporcionando uma maneira de chamada unificada para o Agente. O MCP pode ser visto como uma camada de adaptação da API encapsulada para Agentes Autónomos.
Recentemente, uma conhecida plataforma de serviços em nuvem anunciou que os desenvolvedores podem implantar servidores MCP remotos na sua plataforma com a configuração mínima de equipamento. Isso simplificou bastante o processo de implantação e gestão dos servidores MCP, incluindo autenticação e transmissão de dados, sendo considerado um "deploy com um clique".
Apesar de o MCP parecer pouco atraente por si só, não é de forma alguma insignificante. Como um componente de infraestrutura pura, o MCP não pode ser utilizado diretamente pelos consumidores; o seu valor só se tornará verdadeiramente aparente quando os agentes de IA de nível superior invocarem as ferramentas do MCP e exibirem resultados práticos.
Web3 AI e o Ecossistema MCP
A IA no Web3 também enfrenta os problemas de "falta de dados contextuais" e "ilhas de dados", ou seja, a IA não consegue acessar dados em tempo real na blockchain ou executar logicamente contratos inteligentes nativos.
No passado, alguns projetos tentaram construir redes de colaboração multi-agente, mas acabaram caindo na armadilha de "reinventar a roda" devido à dependência de APIs centralizadas e integrações personalizadas. Cada vez que um novo fonte de dados é integrado, é necessário reescrever a camada de adaptação, resultando em um aumento significativo nos custos de desenvolvimento. Para resolver esse gargalo, a próxima geração de Agentes de IA precisa de uma arquitetura mais modular e semelhante a LEGO, que facilite a integração sem costura de plugins e ferramentas de terceiros.
Assim, uma nova geração de infraestrutura e aplicações de Agentes de IA baseada no protocolo MCP e A2A está a emergir, projetada especificamente para cenários Web3, permitindo que os Agentes acessem dados multi-chain e interajam nativamente com protocolos DeFi.
Projeto de Caso: DeMCP e DeepCore
DeMCP é um mercado de Servidor MCP descentralizado, focado em ferramentas de criptografia nativas e na garantia da soberania das ferramentas MCP.
As suas vantagens incluem:
Usar TEE (Ambiente de Execução Confiável) para garantir que a ferramenta MCP não tenha sido adulterada.
Usar um mecanismo de incentivo de token para encorajar os desenvolvedores a contribuir para o servidor MCP
Fornecer um agregador MCP e funcionalidades de micro pagamentos, reduzindo a barreira de entrada.
Outro projeto, DeepCore, também oferece um sistema de registro MCP Server, focado no campo da criptografia, e se expande ainda mais para o protocolo A2A (Agent-to-Agent).
A2A é um protocolo aberto, destinado a realizar comunicação, colaboração e coordenação de tarefas seguras entre diferentes agentes de IA. A2A suporta colaboração em IA em nível empresarial, permitindo que agentes de IA de diferentes empresas trabalhem juntos em tarefas.
Em resumo:
MCP: fornece aos Agentes a capacidade de acesso a ferramentas
A2A: Fornecer aos Agentes a capacidade de colaborar entre si
O valor da blockchain para o servidor MCP
As vantagens de integrar a tecnologia blockchain no servidor MCP são várias:
Obter dados de cauda longa através de um mecanismo de incentivo nativo criptográfico, incentivando a contribuição da comunidade para conjuntos de dados escassos
Defender ataques de "injeção de ferramentas", ou seja, ferramentas maliciosas disfarçadas como plugins legítimos para enganar o Agent
Introduzir um mecanismo de staking/punição, combinando com um sistema de reputação on-chain para construir o sistema de confiança do servidor MCP.
Aumentar a tolerância a falhas do sistema e a sua capacidade de resposta em tempo real, evitando o ponto único de falha dos sistemas centralizados.
Promover a inovação de código aberto, permitindo que pequenos desenvolvedores publiquem fontes de dados como ESG, enriquecendo a diversidade ecológica.
Atualmente, a maioria da infraestrutura do servidor MCP ainda faz correspondência de ferramentas através da análise de prompts em linguagem natural do usuário. No futuro, o Agente de IA será capaz de pesquisar autonomamente as ferramentas MCP necessárias para completar objetivos de tarefas complexas.
No entanto, o projeto MCP ainda está em estágio inicial. A maioria das plataformas ainda é um mercado de plugins centralizado, onde a equipe do projeto organiza manualmente ferramentas de servidor de terceiros do GitHub e desenvolve alguns plugins internamente, o que, essencialmente, não difere muito do mercado de plugins Web2, sendo a única diferença o foco em cenários Web3.
Tendências Futuras e Impacto na Indústria
Cada vez mais profissionais da indústria de criptomoedas começam a perceber o potencial do MCP na conexão entre a IA e a blockchain. Com o amadurecimento da infraestrutura, a vantagem competitiva das empresas "developer-first" também se deslocará do design de API para: quem pode oferecer um conjunto de ferramentas mais rico, diversificado e fácil de combinar.
No futuro, cada aplicação pode tornar-se um cliente MCP, e cada API pode ser um servidor MCP. Isso pode dar origem a novos mecanismos de preços: o Agente pode escolher dinamicamente ferramentas com base na velocidade de execução, eficiência de custos, relevância, etc., formando um sistema econômico de serviços de Agente mais eficiente, capacitado por criptomoedas e blockchain como meio.
Claro, o MCP em si não se destina diretamente aos utilizadores finais, é uma camada de protocolo subjacente. Ou seja, o verdadeiro valor e potencial do MCP só pode ser realmente visto quando o Agente de IA o integra e o transforma em aplicações práticas.
No final, o Agent é o portador e amplificador da capacidade MCP, enquanto a blockchain e os mecanismos criptográficos constroem um sistema econômico confiável, eficiente e combinável para esta rede inteligente.
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PumpStrategist
· 10h atrás
O risco já está aos seus pés
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PoolJumper
· 18h atrás
A quebra de tecnologia é fundamental
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MemeCoinSavant
· 18h atrás
Baseado no protocolo MCP fr
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MetaverseVagabond
· 18h atrás
Este protocolo é tão bull!
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RektHunter
· 18h atrás
MCP sempre que subir, perseguir a subida dos preços
MCP: O motor central da ecologia Web3 AI Agent e as tendências de desenvolvimento futuro
MCP: O motor central da ecologia do agente Web3 AI
O MCP está rapidamente a tornar-se uma parte fundamental do ecossistema Web3 AI Agent. Ele introduz o MCP Server através de uma arquitetura de tipo plug-in, fornecendo novas ferramentas e capacidades para o AI Agent. Semelhante a outros conceitos emergentes no campo do Web3 AI, o MCP (abreviação de Model Context Protocol) tem origem no Web2 AI e agora está a ser reimaginado no ambiente Web3.
A essência do MCP
O MCP é um protocolo aberto que visa padronizar a forma como as aplicações transmitem informações de contexto para modelos de linguagem de grande escala (LLMs). Isso permite uma colaboração mais fluida entre ferramentas, dados e Agentes de IA.
A importância do MCP
Atualmente, os grandes modelos de linguagem enfrentam várias limitações principais:
O MCP, agindo como uma camada de interface universal, preenche essas lacunas de capacidade, permitindo que o Agente de IA utilize diversas ferramentas.
Pode-se comparar o MCP a um padrão de interface unificada no campo das aplicações de IA, facilitando a integração da IA com várias fontes de dados e módulos de funcionalidade. Imagine que cada LLM é um dispositivo diferente, utilizando interfaces diferentes. Se você é um desenvolvedor, precisa desenvolver um conjunto de acessórios para cada interface, o que resulta em um custo de manutenção extremamente elevado.
Este é exatamente o problema que os desenvolvedores de ferramentas de IA enfrentam: personalizar plugins para cada plataforma LLM aumenta significativamente a complexidade e limita a escalabilidade. O MCP foi criado para resolver esse problema, estabelecendo padrões unificados para que todos os LLMs e fornecedores de ferramentas utilizem a mesma interface.
Este protocolo padronizado é benéfico para ambas as partes:
O resultado final é um ecossistema de IA mais aberto, interoperável e de baixa fricção.
A diferença entre MCP e API tradicional
O design da API é feito para servir os humanos, e não é priorizado para AI. Cada API tem sua própria estrutura e documentação, os desenvolvedores devem especificar os parâmetros manualmente e ler a documentação da interface. O próprio Agente AI não consegue ler a documentação e deve ser codificado manualmente para se adaptar a cada tipo de API (como REST, GraphQL, RPC, etc.).
O MCP abstrai essas partes não estruturadas através da padronização do formato de chamada de funções na API interna, proporcionando uma maneira de chamada unificada para o Agente. O MCP pode ser visto como uma camada de adaptação da API encapsulada para Agentes Autónomos.
Recentemente, uma conhecida plataforma de serviços em nuvem anunciou que os desenvolvedores podem implantar servidores MCP remotos na sua plataforma com a configuração mínima de equipamento. Isso simplificou bastante o processo de implantação e gestão dos servidores MCP, incluindo autenticação e transmissão de dados, sendo considerado um "deploy com um clique".
Apesar de o MCP parecer pouco atraente por si só, não é de forma alguma insignificante. Como um componente de infraestrutura pura, o MCP não pode ser utilizado diretamente pelos consumidores; o seu valor só se tornará verdadeiramente aparente quando os agentes de IA de nível superior invocarem as ferramentas do MCP e exibirem resultados práticos.
Web3 AI e o Ecossistema MCP
A IA no Web3 também enfrenta os problemas de "falta de dados contextuais" e "ilhas de dados", ou seja, a IA não consegue acessar dados em tempo real na blockchain ou executar logicamente contratos inteligentes nativos.
No passado, alguns projetos tentaram construir redes de colaboração multi-agente, mas acabaram caindo na armadilha de "reinventar a roda" devido à dependência de APIs centralizadas e integrações personalizadas. Cada vez que um novo fonte de dados é integrado, é necessário reescrever a camada de adaptação, resultando em um aumento significativo nos custos de desenvolvimento. Para resolver esse gargalo, a próxima geração de Agentes de IA precisa de uma arquitetura mais modular e semelhante a LEGO, que facilite a integração sem costura de plugins e ferramentas de terceiros.
Assim, uma nova geração de infraestrutura e aplicações de Agentes de IA baseada no protocolo MCP e A2A está a emergir, projetada especificamente para cenários Web3, permitindo que os Agentes acessem dados multi-chain e interajam nativamente com protocolos DeFi.
Projeto de Caso: DeMCP e DeepCore
DeMCP é um mercado de Servidor MCP descentralizado, focado em ferramentas de criptografia nativas e na garantia da soberania das ferramentas MCP.
As suas vantagens incluem:
Outro projeto, DeepCore, também oferece um sistema de registro MCP Server, focado no campo da criptografia, e se expande ainda mais para o protocolo A2A (Agent-to-Agent).
A2A é um protocolo aberto, destinado a realizar comunicação, colaboração e coordenação de tarefas seguras entre diferentes agentes de IA. A2A suporta colaboração em IA em nível empresarial, permitindo que agentes de IA de diferentes empresas trabalhem juntos em tarefas.
Em resumo:
O valor da blockchain para o servidor MCP
As vantagens de integrar a tecnologia blockchain no servidor MCP são várias:
Atualmente, a maioria da infraestrutura do servidor MCP ainda faz correspondência de ferramentas através da análise de prompts em linguagem natural do usuário. No futuro, o Agente de IA será capaz de pesquisar autonomamente as ferramentas MCP necessárias para completar objetivos de tarefas complexas.
No entanto, o projeto MCP ainda está em estágio inicial. A maioria das plataformas ainda é um mercado de plugins centralizado, onde a equipe do projeto organiza manualmente ferramentas de servidor de terceiros do GitHub e desenvolve alguns plugins internamente, o que, essencialmente, não difere muito do mercado de plugins Web2, sendo a única diferença o foco em cenários Web3.
Tendências Futuras e Impacto na Indústria
Cada vez mais profissionais da indústria de criptomoedas começam a perceber o potencial do MCP na conexão entre a IA e a blockchain. Com o amadurecimento da infraestrutura, a vantagem competitiva das empresas "developer-first" também se deslocará do design de API para: quem pode oferecer um conjunto de ferramentas mais rico, diversificado e fácil de combinar.
No futuro, cada aplicação pode tornar-se um cliente MCP, e cada API pode ser um servidor MCP. Isso pode dar origem a novos mecanismos de preços: o Agente pode escolher dinamicamente ferramentas com base na velocidade de execução, eficiência de custos, relevância, etc., formando um sistema econômico de serviços de Agente mais eficiente, capacitado por criptomoedas e blockchain como meio.
Claro, o MCP em si não se destina diretamente aos utilizadores finais, é uma camada de protocolo subjacente. Ou seja, o verdadeiro valor e potencial do MCP só pode ser realmente visto quando o Agente de IA o integra e o transforma em aplicações práticas.
No final, o Agent é o portador e amplificador da capacidade MCP, enquanto a blockchain e os mecanismos criptográficos constroem um sistema econômico confiável, eficiente e combinável para esta rede inteligente.