MCP: Web3 AI Agent生態的核心基礎設施

在Web3 AI領域，一項名爲MCP(Model Context Protocol)的技術正迅速崛起，成爲AI Agent生態系統的關鍵組成部分。MCP通過類插件架構引入服務器，爲AI Agent賦予新的工具和能力。

MCP概述

MCP是一個開放協議，旨在標準化應用程序向大語言模型(LLMs)傳遞上下文信息的方式。它使工具、數據與AI Agent之間能夠更加無縫地協作。

MCP的重要性

當前大語言模型面臨幾個核心限制：

• 無法實時瀏覽互聯網
• 無法直接訪問本地或私人文件
• 無法自主與外部軟件交互

MCP通過充當通用接口層，彌補了這些能力空缺，使AI Agent能夠使用各種工具。可以將MCP類比爲AI應用領域的統一接口標準，讓AI更容易對接各種數據源和功能模塊。

這種標準化協議對AI Agent和工具開發者雙方都有利:

• AI Agent可以安全地接入外部工具與實時數據源
• 工具開發者只需一次接入，即可跨平台使用

最終結果是一個更開放、可互操作、低摩擦的AI生態系統。

MCP與傳統API的區別

傳統API設計主要面向人類使用，而非AI優先。每個API都有各自的結構和文檔，開發者必須手動指定參數、閱讀接口文檔。AI Agent本身無法閱讀文檔，必須被硬編碼以適配每種API。

MCP通過標準化API內部的函數調用格式，抽象掉這些非結構化的部分，爲Agent提供統一的調用方式。可以將MCP視爲Autonomous Agent的API適配層封裝。

Web3 AI與MCP生態

Web3中的AI同樣面臨"缺乏上下文數據"和"數據孤島"的問題。AI無法訪問鏈上實時數據或原生執行智能合約邏輯。

基於MCP和A2A協議的新一代AI Agent基礎設施和應用正在興起，專爲Web3場景設計，讓Agent能夠訪問多鏈數據，並原生交互DeFi協議。

項目案例

DeMCP

DeMCP是一個去中心化MCP Server的市集，專注於原生加密工具與確保MCP工具的主權。其優勢包括:

• 使用TEE(可信執行環境)確保MCP工具未被篡改
• 使用代幣激勵機制，鼓勵開發者貢獻MCP服務器
• 提供MCP聚合器與微支付功能，降低使用門檻

DeepCore

DeepCore提供MCP Server註冊系統，專注於加密領域，並進一步擴展到A2A(Agent-to-Agent)協議。

A2A是一項開放協議，旨在實現不同AI代理之間的安全通信、協作和任務協調。它支持企業級AI協作，例如讓不同公司的AI代理協同處理任務。

簡言之:

• MCP:爲Agent提供工具訪問能力
• A2A:爲Agent提供彼此協同的能力

區塊鏈與MCP服務器的結合

MCP Server集成區塊鏈技術有多種好處:

1. 通過加密原生激勵機制獲取長尾數據
2. 防御"工具投毒"攻擊
3. 引入質押/懲罰機制，結合鏈上聲譽系統構建MCP服務器的信任體系
4. 提升系統容錯性與實時性
5. 促進開源創新

未來趨勢與行業影響

隨着基礎設施的成熟，"開發者先行"公司的競爭優勢將從API設計轉向提供更豐富、多樣化、易組合的工具集。

未來，每個應用都可能成爲MCP客戶端，每個API都可能是MCP服務器。這可能催生新的價格機制:Agent可根據執行速度、成本效率、相關性等動態選擇工具，形成由加密與區塊鏈賦能的更高效Agent服務經濟體系。

最終，Agent是MCP能力的承載體與放大器，而區塊鏈與加密機制則爲這一智能網路構建起可信、高效、可組合的經濟系統。