MCP: El nuevo núcleo emergente del ecosistema Web3 AI Agent
MCP se está convirtiendo rápidamente en una parte clave del ecosistema de Agentes de IA de Web3. Introduce el MCP Server a través de una arquitectura similar a los plugins, proporcionando nuevas herramientas y capacidades para los Agentes de IA. Al igual que otros conceptos emergentes en el campo de la IA de Web3, MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) tiene su origen en la IA de Web2 y ahora está siendo reimaginado en el entorno de Web3.
Definición e importancia de MC
MCP es un protocolo abierto que estandariza la forma en que las aplicaciones transmiten información contextual a los modelos de lenguaje grande (LLMs). Esto permite una colaboración más seamless entre herramientas, datos y agentes de IA.
Las limitaciones centrales que enfrentan los modelos de lenguaje actuales incluyen:
No se puede navegar por Internet en tiempo real
No se puede acceder directamente a archivos locales o privados
No puede interactuar de forma independiente con software externo
MCP actúa como una capa de interfaz universal, llenando estos vacíos de capacidad y permitiendo que el Agente de IA utilice diversas herramientas. Se puede comparar MCP con el USB-C en el campo de las aplicaciones de IA: un estándar de interfaz unificado que facilita la conexión de la IA a diversas fuentes de datos y módulos de funcionalidad.
Este protocolo estandarizado beneficia a ambas partes:
Para el Agente de IA (cliente): se puede conectar de manera segura a herramientas externas y fuentes de datos en tiempo real.
Para desarrolladores de herramientas (servidor): una integración, disponible en múltiples plataformas.
El resultado final es un ecosistema de IA más abierto, interoperable y de bajo fricción.
Diferencias entre MCP y API tradicionales
El diseño de la API está destinado a servir a los humanos, no es AI-first. Cada API tiene su propia estructura y documentación, los desarrolladores deben especificar manualmente los parámetros y leer la documentación de la interfaz. El agente de IA no puede leer la documentación, debe ser codificado de manera rígida para adaptarse a cada tipo de API (como REST, GraphQL, RPC, etc.).
MCP abstrae estas partes no estructuradas mediante la estandarización del formato de llamada de funciones en la API interna, proporcionando un método de llamada unificado para el Agente. Se puede considerar a MCP como una capa de adaptación de API encapsulada para el Agente Autónomo.
Web3 AI x MCP ecosistema
La IA en Web3 también enfrenta problemas de "falta de datos contextuales" y "islas de datos", es decir, la IA no puede acceder a datos en tiempo real en la cadena o ejecutar lógicamente contratos inteligentes de forma nativa.
En el pasado, algunos proyectos intentaron construir redes de colaboración multi-Agent, pero finalmente cayeron en la trampa de "volver a inventar la rueda" debido a la dependencia de API centralizadas e integraciones personalizadas. Cada vez que se conectaba una fuente de datos, era necesario reescribir la capa de adaptación, lo que provocaba un aumento drástico en los costos de desarrollo. Para solucionar este cuello de botella, la próxima generación de Agentes AI necesita una arquitectura más modular y tipo Lego, que facilite la integración sin problemas de complementos y herramientas de terceros.
Está surgiendo una nueva generación de infraestructura y aplicaciones de AI Agent basada en el protocolo MCP y A2A, diseñada específicamente para escenarios de Web3, que permite a los agentes acceder a datos de múltiples cadenas y interactuar de manera nativa con protocolos DeFi.
Casos de proyecto
DeMCP
DeMCP es un mercado de servidores MCP descentralizados, enfocado en herramientas criptográficas nativas y en garantizar la soberanía de las herramientas MCP. Sus ventajas incluyen:
Utilizar TEE (Entorno de Ejecución Confiable) para asegurar que la herramienta MCP no haya sido alterada.
Utilizar un mecanismo de incentivos basado en tokens para alentar a los desarrolladores a contribuir con los servidores MCP.
Proporcionar funciones de agregador MCP y micropagos, reduciendo la barrera de entrada.
DeepCore
DeepCore también ofrece un sistema de registro de servidor MCP, enfocado en el campo de la criptografía, y se expande aún más hacia otro estándar abierto propuesto por Google: el protocolo A2A (Agent-to-Agent).
A2A es un protocolo abierto diseñado para lograr la comunicación, colaboración y coordinación de tareas seguras entre diferentes agentes de IA. A2A admite la colaboración de IA a nivel empresarial, como permitir que los agentes de IA de diferentes empresas trabajen juntos para manejar tareas.
En pocas palabras:
MCP: Proporciona herramientas de acceso para agentes
A2A: Proporcionar a los Agentes la capacidad de colaborar entre sí
La combinación del servidor MCP y la blockchain
La integración de la tecnología blockchain en el servidor MCP tiene múltiples beneficios:
Obtener datos de cola larga a través de un mecanismo de incentivos nativos encriptados, fomentando la contribución de la comunidad a conjuntos de datos escasos.
Defender contra ataques de "tool poisoning", es decir, herramientas maliciosas disfrazadas de complementos legítimos que engañan al Agente.
Introducir un mecanismo de staking/castigo, combinando un sistema de reputación en la cadena para construir el sistema de confianza del servidor MCP.
Mejorar la tolerancia a fallos del sistema y la inmediatez, evitando el fallo de punto único en sistemas centralizados
Promover la innovación de código abierto, permitiendo a pequeños desarrolladores publicar fuentes de datos como ESG, enriqueciendo la diversidad del ecosistema.
Tendencias Futuras e Impacto en la Industria
Cada vez más personas en la industria de las criptomonedas comienzan a darse cuenta del potencial de MCP para conectar la IA con la blockchain. A medida que la infraestructura madura, la ventaja competitiva de las empresas "desarrolladores primero" también se trasladará del diseño de API a: quién puede ofrecer un conjunto de herramientas más rico, diverso y fácil de combinar.
En el futuro, cada aplicación podría convertirse en un cliente MCP y cada API podría ser un servidor MCP. Esto podría dar lugar a nuevos mecanismos de precios: los agentes podrían seleccionar dinámicamente herramientas según la velocidad de ejecución, la eficiencia de costos, la relevancia, etc., formando un sistema económico de servicios de agentes más eficiente, potenciado por Crypto y blockchain como medio.
MCP en sí no está dirigido directamente a los usuarios finales, es una capa de protocolo de bajo nivel. El verdadero valor y potencial de MCP solo puede ser realmente visto cuando un Agente de IA lo integre y lo transforme en aplicaciones prácticas.
Finalmente, el Agente es el portador y amplificador de las capacidades de MCP, mientras que la blockchain y los mecanismos criptográficos construyen un sistema económico confiable, eficiente y compuesto para esta red inteligente.
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ApeWithNoChain
· hace7h
web3 ha vuelto a ser un nuevo concepto de moda.
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DarkPoolWatcher
· hace21h
Esta mcp es una nueva botella con vino viejo, ¿verdad?
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NeverPresent
· 08-16 03:25
La trampa lógica es un poco rígida.
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CryingOldWallet
· 08-16 03:23
¿Quién dice que no es otra máquina de tomar a la gente por tonta?
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ImpermanentPhobia
· 08-16 03:16
Otra vez vienen a engañar con el dinero de VC.
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quiet_lurker
· 08-16 03:09
Realmente es un poco exagerado, ¿no?
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SnapshotStriker
· 08-16 03:06
Llegó, llegó, otro para tomar a la gente por tonta.
Protocolo MCP: la infraestructura básica central del ecosistema Web3 AI Agent
MCP: El nuevo núcleo emergente del ecosistema Web3 AI Agent
MCP se está convirtiendo rápidamente en una parte clave del ecosistema de Agentes de IA de Web3. Introduce el MCP Server a través de una arquitectura similar a los plugins, proporcionando nuevas herramientas y capacidades para los Agentes de IA. Al igual que otros conceptos emergentes en el campo de la IA de Web3, MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) tiene su origen en la IA de Web2 y ahora está siendo reimaginado en el entorno de Web3.
Definición e importancia de MC
MCP es un protocolo abierto que estandariza la forma en que las aplicaciones transmiten información contextual a los modelos de lenguaje grande (LLMs). Esto permite una colaboración más seamless entre herramientas, datos y agentes de IA.
Las limitaciones centrales que enfrentan los modelos de lenguaje actuales incluyen:
MCP actúa como una capa de interfaz universal, llenando estos vacíos de capacidad y permitiendo que el Agente de IA utilice diversas herramientas. Se puede comparar MCP con el USB-C en el campo de las aplicaciones de IA: un estándar de interfaz unificado que facilita la conexión de la IA a diversas fuentes de datos y módulos de funcionalidad.
Este protocolo estandarizado beneficia a ambas partes:
El resultado final es un ecosistema de IA más abierto, interoperable y de bajo fricción.
Diferencias entre MCP y API tradicionales
El diseño de la API está destinado a servir a los humanos, no es AI-first. Cada API tiene su propia estructura y documentación, los desarrolladores deben especificar manualmente los parámetros y leer la documentación de la interfaz. El agente de IA no puede leer la documentación, debe ser codificado de manera rígida para adaptarse a cada tipo de API (como REST, GraphQL, RPC, etc.).
MCP abstrae estas partes no estructuradas mediante la estandarización del formato de llamada de funciones en la API interna, proporcionando un método de llamada unificado para el Agente. Se puede considerar a MCP como una capa de adaptación de API encapsulada para el Agente Autónomo.
Web3 AI x MCP ecosistema
La IA en Web3 también enfrenta problemas de "falta de datos contextuales" y "islas de datos", es decir, la IA no puede acceder a datos en tiempo real en la cadena o ejecutar lógicamente contratos inteligentes de forma nativa.
En el pasado, algunos proyectos intentaron construir redes de colaboración multi-Agent, pero finalmente cayeron en la trampa de "volver a inventar la rueda" debido a la dependencia de API centralizadas e integraciones personalizadas. Cada vez que se conectaba una fuente de datos, era necesario reescribir la capa de adaptación, lo que provocaba un aumento drástico en los costos de desarrollo. Para solucionar este cuello de botella, la próxima generación de Agentes AI necesita una arquitectura más modular y tipo Lego, que facilite la integración sin problemas de complementos y herramientas de terceros.
Está surgiendo una nueva generación de infraestructura y aplicaciones de AI Agent basada en el protocolo MCP y A2A, diseñada específicamente para escenarios de Web3, que permite a los agentes acceder a datos de múltiples cadenas y interactuar de manera nativa con protocolos DeFi.
Casos de proyecto
DeMCP
DeMCP es un mercado de servidores MCP descentralizados, enfocado en herramientas criptográficas nativas y en garantizar la soberanía de las herramientas MCP. Sus ventajas incluyen:
DeepCore
DeepCore también ofrece un sistema de registro de servidor MCP, enfocado en el campo de la criptografía, y se expande aún más hacia otro estándar abierto propuesto por Google: el protocolo A2A (Agent-to-Agent).
A2A es un protocolo abierto diseñado para lograr la comunicación, colaboración y coordinación de tareas seguras entre diferentes agentes de IA. A2A admite la colaboración de IA a nivel empresarial, como permitir que los agentes de IA de diferentes empresas trabajen juntos para manejar tareas.
En pocas palabras:
La combinación del servidor MCP y la blockchain
La integración de la tecnología blockchain en el servidor MCP tiene múltiples beneficios:
Tendencias Futuras e Impacto en la Industria
Cada vez más personas en la industria de las criptomonedas comienzan a darse cuenta del potencial de MCP para conectar la IA con la blockchain. A medida que la infraestructura madura, la ventaja competitiva de las empresas "desarrolladores primero" también se trasladará del diseño de API a: quién puede ofrecer un conjunto de herramientas más rico, diverso y fácil de combinar.
En el futuro, cada aplicación podría convertirse en un cliente MCP y cada API podría ser un servidor MCP. Esto podría dar lugar a nuevos mecanismos de precios: los agentes podrían seleccionar dinámicamente herramientas según la velocidad de ejecución, la eficiencia de costos, la relevancia, etc., formando un sistema económico de servicios de agentes más eficiente, potenciado por Crypto y blockchain como medio.
MCP en sí no está dirigido directamente a los usuarios finales, es una capa de protocolo de bajo nivel. El verdadero valor y potencial de MCP solo puede ser realmente visto cuando un Agente de IA lo integre y lo transforme en aplicaciones prácticas.
Finalmente, el Agente es el portador y amplificador de las capacidades de MCP, mientras que la blockchain y los mecanismos criptográficos construyen un sistema económico confiable, eficiente y compuesto para esta red inteligente.