MCP dan AI Agent: Kerangka Baru untuk Aplikasi Kecerdasan Buatan

I. Pengantar Konsep MCP

Di bidang kecerdasan buatan, chatbot tradisional sering kali kekurangan pengaturan yang dipersonalisasi, yang mengakibatkan respons yang monoton dan membosankan. Untuk mengatasi masalah ini, para pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberikan AI peran dan kepribadian tertentu. Namun, meskipun demikian, AI masih hanya merupakan responden pasif dan tidak dapat secara proaktif menjalankan tugas yang kompleks.

Untuk mengatasi batasan ini, proyek Auto-GPT muncul. Ini memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan alat dan fungsi untuk AI, sehingga AI dapat secara otomatis menjalankan tugas berdasarkan aturan yang telah ditentukan. Meskipun Auto-GPT telah mencapai tingkat otonomi tertentu, masih ada masalah seperti format pemanggilan alat yang tidak seragam dan kompatibilitas lintas platform yang buruk.

Untuk menghadapi tantangan ini, MCP (Model Context Protocol) lahir. MCP bertujuan untuk menyederhanakan cara interaksi AI dengan alat eksternal, melalui standar komunikasi yang seragam, sehingga AI dapat dengan mudah memanggil berbagai layanan eksternal. Standarisasi ini sangat menyederhanakan proses pengembangan, meningkatkan efisiensi, dan memungkinkan model AI untuk berinteraksi dengan alat eksternal dengan lebih cepat dan efektif.

Dua, Efek Sinergi antara MCP dan AI Agent

MCP dan AI Agent saling melengkapi. AI Agent terutama fokus pada operasi otomatisasi blockchain, eksekusi kontrak pintar, dan manajemen aset kripto, dengan penekanan pada perlindungan privasi dan integrasi aplikasi terdesentralisasi. MCP, di sisi lain, berfokus pada penyederhanaan interaksi antara AI Agent dan sistem eksternal, menyediakan protokol standar dan manajemen konteks, serta meningkatkan interoperabilitas dan fleksibilitas lintas platform.

MCP membuka arah pengembangan baru untuk AI Agent, seperti kolaborasi antar AI Agent. Melalui MCP, AI Agent dapat dibagi berdasarkan fungsi, bersama-sama 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 jenis transaksi dan Agent manajemen risiko, membantu mengatasi masalah slippage, trading friction, MEV, dan lainnya, untuk mencapai manajemen aset on-chain yang lebih aman dan efisien.

Tiga, Tinjauan Proyek Terkait

1. DeMCP: Jaringan MCP terdesentralisasi, menyediakan layanan MCP open-source yang dikembangkan sendiri untuk AI Agent, serta platform penyebaran yang berbagi keuntungan komersial untuk para pengembang.

2. DARK: Jaringan MCP di bawah lingkungan eksekusi terpercaya (TEE) yang dibangun di atas Solana. Aplikasi pertamanya sedang dalam pengembangan, bertujuan untuk menyediakan kemampuan integrasi alat yang efisien untuk AI Agent.

3. Cookie.fun: Platform yang fokus pada AI Agent di ekosistem Web3, menyediakan indeks dan alat analisis AI Agent yang komprehensif. Pembaruan terbaru meluncurkan server MCP khusus, menyediakan layanan MCP khusus untuk agen pintar yang siap pakai untuk pengembang dan non-teknisi.

4. SkyAI: Proyek infrastruktur data Web3 yang dibangun di atas BNB Chain, membangun infrastruktur AI asli blockchain melalui perluasan MCP. Saat ini mendukung dataset agregasi dari BNB Chain dan Solana, dan berencana untuk mendukung layanan data MCP dari Ethereum mainnet dan Base chain di masa depan.

Empat, Prospek Perkembangan Masa Depan

Protokol MCP menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, mengurangi biaya pengembangan, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi, terutama dalam bidang keuangan terdesentralisasi yang memiliki prospek aplikasi yang luas. Namun, saat ini sebagian besar proyek berbasis MCP masih berada pada tahap pembuktian konsep dan belum meluncurkan produk yang matang, yang menyebabkan harga tokennya mengalami tren penurunan.

Di masa depan, protokol MCP diharapkan dapat diterapkan lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan lainnya. Agen AI dapat memperoleh data on-chain secara real-time melalui protokol MCP, melaksanakan perdagangan otomatis, serta meningkatkan efisiensi dan akurasi analisis pasar. Karakteristik desentralisasi dari protokol MCP dapat memberikan platform operasi yang transparan dan dapat dilacak untuk model AI, mendorong desentralisasi dan proses pengaktifan aset AI.

Namun, untuk mewujudkan visi ini, masih perlu mengatasi berbagai tantangan seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna. Seiring teknologi semakin matang dan aplikasi semakin meluas, protokol MCP diharapkan menjadi mesin penggerak penting bagi perkembangan generasi berikutnya dari Agen AI, membuka jalan baru untuk aplikasi kecerdasan buatan.