Artikel ini menggali kombinasi Web3 dan MCP (Model Context Protocol), menganalisis bagaimana MCP bertindak sebagai "steker universal" untuk menghubungkan AI dengan dunia blockchain secara mulus, dan memperkenalkan proyek aplikasi terkait dan arah pengembangan di masa depan. (Ringkasan: DA Labs mengungkapkan rahasia "transfer dompet panas dan dingin" Binance memprediksi sinyal tersembunyi koin meme) (Suplemen latar belakang: Laporan Penelitian DA Labs" Ekologi abstrak harus memainkan tiga permainan berantai, dengan cepat mengumpulkan poin airdrop penyergapan XP) Sejak Agen AI membentuk gelombang narasi tambahan di pasar crypto tahun lalu, banyak orang berspekulasi tentang di mana hotspot AI hyped berikutnya akan menjadi suci, dan MCP, yang baru-baru ini menerima banyak perhatian di lingkaran AI Web2, adalah salah satu arah yang cocok untuk fokus. Titik sakit AI Web3 di masa lalu adalah bahwa model tidak dapat mengakses data dunia blockchain dengan mulus, dan aplikasi blockchain tidak dapat memanfaatkan sepenuhnya kemampuan AI. Tetapi munculnya protokol standar terbuka MCP (Model Context Protocol) memberikan solusi elegan untuk masalah ini. MCP dikembangkan oleh Anthropic, model bahasa besar Claude, yang memecahkan dilema "pulau data" yang telah lama melanda banyak pengembang, dan menciptakan kemungkinan baru untuk kombinasi mendalam AI dan blockchain. Artikel ini akan mengeksplorasi bagaimana protokol MCP bekerja di dunia Web3, proyek apa yang saat ini mengeksplorasi area ini, dan ke mana arahnya di masa depan. Ringkasan aplikasi terkait MCP Web2 (Sumber:a16z) MCP: "Steker universal" model besar Sebelum membahas kombinasi MCP dan Web3, kita perlu memahami apa sebenarnya MCP itu. Secara sederhana, MCP adalah protokol standar terbuka yang memungkinkan model bahasa besar (LLM) untuk berintegrasi secara mulus dengan sumber dan alat data eksternal. Untuk menggunakan metafora seperti kehidupan, MCP seperti "steker universal" yang memungkinkan model AI terhubung ke berbagai layanan dan sistem yang berbeda. Dalam pengembangan aplikasi AI tradisional, setiap kali model AI perlu dihubungkan ke sumber data atau alat baru, pengembang perlu menulis kode khusus untuk membuat koneksi itu. Ini seperti perlu menyolder steker baru setiap kali Anda ingin menggunakan alat baru. Munculnya MCP seperti standarisasi colokan listrik, memungkinkan model AI apa pun mengakses berbagai layanan melalui antarmuka standar ini. Arsitektur teknis MCP terdiri dari tiga komponen utama: Klien MCP: biasanya asisten atau antarmuka AI, seperti Claude Desktop atau editor Kursor. MCP Server: Layanan yang menyediakan fungsi tertentu, seperti menanyakan data, melaksanakan transaksi, atau berinteraksi dengan kontrak pintar. Protokol MCP: Mendefinisikan cara komunikasi standar antara klien dan server. Arsitektur ini membuat MCP sangat skalabel dan cocok. Klien MCP dapat terhubung ke beberapa server MCP, dan server MCP dapat digunakan oleh beberapa klien. Misalnya, Anda dapat menggunakan Claude Desktop, klien MCP, untuk menginstal server MCP yang berbeda yang memungkinkannya menanyakan informasi blockchain yang ingin Anda ketahui, mentransfer token, dan bahkan menyebarkan kontrak pintar. Aplikasi MCP di Dunia Web3 Kompleksitas ekosistem Web3 selalu menjadi jurang yang sulit dilintasi oleh rata-rata pengguna. Dari memilih dompet yang tepat, memahami mekanisme biaya Gas, hingga berpartisipasi dalam operasi on-chain, dan sebagainya, setiap langkah membutuhkan pengetahuan sebelumnya. Munculnya MCP adalah alat yang hebat untuk mengubah situasi ini, dan berikut adalah dua arah aplikasi: Manajemen dompet pintar dan operasi lintas rantai Secara tradisional, mengelola aset multi-rantai memerlukan penggunaan dompet dan antarmuka yang berbeda, dan peralihan itu mahal dan rawan kesalahan. Sistem dompet pintar terintegrasi MCP menggabungkan aset multi-rantai melalui satu antarmuka, memungkinkan pengguna untuk mengoptimalkan alokasi aset secara percakapan. Misalnya, ketika pengguna bertanya, "Bagaimana seharusnya portofolio dioptimalkan?" Sistem berbasis MCP dapat menganalisis distribusi aset saat ini dan memberikan rekomendasi alokasi aset yang sesuai dan disesuaikan dengan mempertimbangkan kondisi pasar saat ini, selera risiko pengguna, dan bahkan tren data on-chain. Sistem ini juga membantu pengguna memahami logika di balik rekomendasi ini, membuat proses pengambilan keputusan lebih transparan. Arah aplikasi ini sangat cocok untuk produk antarmuka tunggal seperti UniversalX yang menggunakan teknologi abstraksi rantai, yang dapat memperkaya lapisan produk. Model Keterlibatan DeFi Adaptif Hambatan untuk masuk dalam ekosistem DeFi selalu tinggi – pengguna perlu memahami konsep kompleks seperti suku bunga pinjaman, kerugian tidak permanen, rasio jaminan, dan banyak lagi. Munculnya MCP menciptakan kemungkinan "keterlibatan adaptif," yang berarti bahwa sistem secara otomatis menyesuaikan kompleksitas antarmuka berdasarkan tingkat pengalaman pengguna, toleransi risiko, dan tujuan keuangan. Untuk pemula DeFi, sistem ini menawarkan opsi pengoperasian yang disederhanakan dan deskripsi risiko terperinci; Untuk veteran, sistem ini menawarkan opsi strategi lanjutan dan analisis pasar yang mendalam. Pendekatan adaptif ini memungkinkan semua orang mulai dari pemula hingga trader profesional untuk mendapatkan pengalaman yang paling sesuai untuk mereka. Proyek terkait Web3 dan MCP APRO APRO adalah salah satu proyek paling komprehensif untuk aplikasi Web3 dan MCP, dan tujuan dari proyek ini adalah untuk menciptakan solusi lengkap dari keamanan data hingga verifikasi waktu nyata. Tidak seperti proyek yang hanya menyediakan server MCP, arsitektur teknis APRO berlapis-lapis: Lapisan kerangka kerja: Bekerja sama dengan DeepSeek, ElizaOS, Virtuals, dll. untuk memberikan dukungan pengembangan bagi agen AI Lapisan teknologi: Gabungkan BNB Greenfield, Phala Network, Mind Network, dan teknologi utama lainnya untuk membangun infrastruktur keamanan Lapisan protokol: melalui ATTP dan AI Oracle Membuat Pipeline Data Tepercaya Arsitektur dual-engine APRO, ATTPs dan AI Oracle, adalah salah satu parit utama portofolio mereka. ATTPs (Agent Text Transfer Protocol Secure) adalah protokol transfer data AI berbasis blockchain pertama di dunia, yang memastikan bahwa data tidak dirusak dan diverifikasi melalui mekanisme verifikasi multi-layer (zero-knowledge proof, Merkle tree, konsensus blockchain). AI Oracle, sebagai "pemeriksa fakta real-time" LLM, memecahkan masalah bahwa model besar seperti GPT tidak dapat memperoleh informasi tepercaya secara real-time. Keunggulan lain APRO adalah kombinasinya dengan BNB Greenfield. BNB Greenfield adalah jaringan penyimpanan terdesentralisasi tempat Anda dapat dengan bebas membuat, menyimpan, dan bertukar data, dan berintegrasi secara mulus dengan BNB Smart Chain untuk mengembalikan hak data kepada pengguna. Melihat ini, Anda harus membayangkan penerapan APRO plus BNB Greenfield: AI Oracle mengumpulkan data dari berbagai sumber→ mengenkripsi ATTP, dan mengirimkan data ke Greenfield untuk disimpan. Ada tiga kemampuan utama: Penyimpanan data terdesentralisasi: Semua data mentah disimpan langsung di Greenfield,...
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Apakah MCP yang menghubungkan segala sesuatu ditambah Web3 bisa menjadi narasi AI seratus kali lipat berikutnya?
Artikel ini menggali kombinasi Web3 dan MCP (Model Context Protocol), menganalisis bagaimana MCP bertindak sebagai "steker universal" untuk menghubungkan AI dengan dunia blockchain secara mulus, dan memperkenalkan proyek aplikasi terkait dan arah pengembangan di masa depan. (Ringkasan: DA Labs mengungkapkan rahasia "transfer dompet panas dan dingin" Binance memprediksi sinyal tersembunyi koin meme) (Suplemen latar belakang: Laporan Penelitian DA Labs" Ekologi abstrak harus memainkan tiga permainan berantai, dengan cepat mengumpulkan poin airdrop penyergapan XP) Sejak Agen AI membentuk gelombang narasi tambahan di pasar crypto tahun lalu, banyak orang berspekulasi tentang di mana hotspot AI hyped berikutnya akan menjadi suci, dan MCP, yang baru-baru ini menerima banyak perhatian di lingkaran AI Web2, adalah salah satu arah yang cocok untuk fokus. Titik sakit AI Web3 di masa lalu adalah bahwa model tidak dapat mengakses data dunia blockchain dengan mulus, dan aplikasi blockchain tidak dapat memanfaatkan sepenuhnya kemampuan AI. Tetapi munculnya protokol standar terbuka MCP (Model Context Protocol) memberikan solusi elegan untuk masalah ini. MCP dikembangkan oleh Anthropic, model bahasa besar Claude, yang memecahkan dilema "pulau data" yang telah lama melanda banyak pengembang, dan menciptakan kemungkinan baru untuk kombinasi mendalam AI dan blockchain. Artikel ini akan mengeksplorasi bagaimana protokol MCP bekerja di dunia Web3, proyek apa yang saat ini mengeksplorasi area ini, dan ke mana arahnya di masa depan. Ringkasan aplikasi terkait MCP Web2 (Sumber:a16z) MCP: "Steker universal" model besar Sebelum membahas kombinasi MCP dan Web3, kita perlu memahami apa sebenarnya MCP itu. Secara sederhana, MCP adalah protokol standar terbuka yang memungkinkan model bahasa besar (LLM) untuk berintegrasi secara mulus dengan sumber dan alat data eksternal. Untuk menggunakan metafora seperti kehidupan, MCP seperti "steker universal" yang memungkinkan model AI terhubung ke berbagai layanan dan sistem yang berbeda. Dalam pengembangan aplikasi AI tradisional, setiap kali model AI perlu dihubungkan ke sumber data atau alat baru, pengembang perlu menulis kode khusus untuk membuat koneksi itu. Ini seperti perlu menyolder steker baru setiap kali Anda ingin menggunakan alat baru. Munculnya MCP seperti standarisasi colokan listrik, memungkinkan model AI apa pun mengakses berbagai layanan melalui antarmuka standar ini. Arsitektur teknis MCP terdiri dari tiga komponen utama: Klien MCP: biasanya asisten atau antarmuka AI, seperti Claude Desktop atau editor Kursor. MCP Server: Layanan yang menyediakan fungsi tertentu, seperti menanyakan data, melaksanakan transaksi, atau berinteraksi dengan kontrak pintar. Protokol MCP: Mendefinisikan cara komunikasi standar antara klien dan server. Arsitektur ini membuat MCP sangat skalabel dan cocok. Klien MCP dapat terhubung ke beberapa server MCP, dan server MCP dapat digunakan oleh beberapa klien. Misalnya, Anda dapat menggunakan Claude Desktop, klien MCP, untuk menginstal server MCP yang berbeda yang memungkinkannya menanyakan informasi blockchain yang ingin Anda ketahui, mentransfer token, dan bahkan menyebarkan kontrak pintar. Aplikasi MCP di Dunia Web3 Kompleksitas ekosistem Web3 selalu menjadi jurang yang sulit dilintasi oleh rata-rata pengguna. Dari memilih dompet yang tepat, memahami mekanisme biaya Gas, hingga berpartisipasi dalam operasi on-chain, dan sebagainya, setiap langkah membutuhkan pengetahuan sebelumnya. Munculnya MCP adalah alat yang hebat untuk mengubah situasi ini, dan berikut adalah dua arah aplikasi: Manajemen dompet pintar dan operasi lintas rantai Secara tradisional, mengelola aset multi-rantai memerlukan penggunaan dompet dan antarmuka yang berbeda, dan peralihan itu mahal dan rawan kesalahan. Sistem dompet pintar terintegrasi MCP menggabungkan aset multi-rantai melalui satu antarmuka, memungkinkan pengguna untuk mengoptimalkan alokasi aset secara percakapan. Misalnya, ketika pengguna bertanya, "Bagaimana seharusnya portofolio dioptimalkan?" Sistem berbasis MCP dapat menganalisis distribusi aset saat ini dan memberikan rekomendasi alokasi aset yang sesuai dan disesuaikan dengan mempertimbangkan kondisi pasar saat ini, selera risiko pengguna, dan bahkan tren data on-chain. Sistem ini juga membantu pengguna memahami logika di balik rekomendasi ini, membuat proses pengambilan keputusan lebih transparan. Arah aplikasi ini sangat cocok untuk produk antarmuka tunggal seperti UniversalX yang menggunakan teknologi abstraksi rantai, yang dapat memperkaya lapisan produk. Model Keterlibatan DeFi Adaptif Hambatan untuk masuk dalam ekosistem DeFi selalu tinggi – pengguna perlu memahami konsep kompleks seperti suku bunga pinjaman, kerugian tidak permanen, rasio jaminan, dan banyak lagi. Munculnya MCP menciptakan kemungkinan "keterlibatan adaptif," yang berarti bahwa sistem secara otomatis menyesuaikan kompleksitas antarmuka berdasarkan tingkat pengalaman pengguna, toleransi risiko, dan tujuan keuangan. Untuk pemula DeFi, sistem ini menawarkan opsi pengoperasian yang disederhanakan dan deskripsi risiko terperinci; Untuk veteran, sistem ini menawarkan opsi strategi lanjutan dan analisis pasar yang mendalam. Pendekatan adaptif ini memungkinkan semua orang mulai dari pemula hingga trader profesional untuk mendapatkan pengalaman yang paling sesuai untuk mereka. Proyek terkait Web3 dan MCP APRO APRO adalah salah satu proyek paling komprehensif untuk aplikasi Web3 dan MCP, dan tujuan dari proyek ini adalah untuk menciptakan solusi lengkap dari keamanan data hingga verifikasi waktu nyata. Tidak seperti proyek yang hanya menyediakan server MCP, arsitektur teknis APRO berlapis-lapis: Lapisan kerangka kerja: Bekerja sama dengan DeepSeek, ElizaOS, Virtuals, dll. untuk memberikan dukungan pengembangan bagi agen AI Lapisan teknologi: Gabungkan BNB Greenfield, Phala Network, Mind Network, dan teknologi utama lainnya untuk membangun infrastruktur keamanan Lapisan protokol: melalui ATTP dan AI Oracle Membuat Pipeline Data Tepercaya Arsitektur dual-engine APRO, ATTPs dan AI Oracle, adalah salah satu parit utama portofolio mereka. ATTPs (Agent Text Transfer Protocol Secure) adalah protokol transfer data AI berbasis blockchain pertama di dunia, yang memastikan bahwa data tidak dirusak dan diverifikasi melalui mekanisme verifikasi multi-layer (zero-knowledge proof, Merkle tree, konsensus blockchain). AI Oracle, sebagai "pemeriksa fakta real-time" LLM, memecahkan masalah bahwa model besar seperti GPT tidak dapat memperoleh informasi tepercaya secara real-time. Keunggulan lain APRO adalah kombinasinya dengan BNB Greenfield. BNB Greenfield adalah jaringan penyimpanan terdesentralisasi tempat Anda dapat dengan bebas membuat, menyimpan, dan bertukar data, dan berintegrasi secara mulus dengan BNB Smart Chain untuk mengembalikan hak data kepada pengguna. Melihat ini, Anda harus membayangkan penerapan APRO plus BNB Greenfield: AI Oracle mengumpulkan data dari berbagai sumber→ mengenkripsi ATTP, dan mengirimkan data ke Greenfield untuk disimpan. Ada tiga kemampuan utama: Penyimpanan data terdesentralisasi: Semua data mentah disimpan langsung di Greenfield,...