MCP與AI Agent:人工智能應用的新框架

一、MCP的概念

在人工智能領域，傳統聊天機器人往往缺乏個性化和人情味。爲解決這一問題，開發者引入了"人設"概念，爲AI賦予特定角色和性格。然而，即使有了豐富的"人設"，AI仍然只是被動回應者，無法主動執行復雜任務。

爲了讓AI成爲主動的任務執行者，開源項目Auto-GPT應運而生。它允許開發者爲AI定義工具和函數，使AI能根據預設規則自動執行任務。但Auto-GPT仍面臨工具調用格式不統一、跨平台兼容性差等問題。

爲解決這些挑戰，模型上下文協議（MCP）應運而生。MCP旨在簡化AI與外部工具的交互，通過提供統一的通信標準，使AI能夠輕鬆調用各種外部服務。這大大降低了開發難度和時間成本，讓AI模型能更快速、高效地與外部工具交互。

二、MCP與AI Agent的結合

MCP與AI Agent相輔相成。AI Agent專注於區塊鏈操作、智能合約執行和加密資產管理，強調隱私保護和去中心化應用集成。而MCP則側重於簡化AI Agent與外部系統的交互，提供標準化協議和上下文管理，增強跨平台互操作性。

MCP爲AI Agent與外部工具（如區塊鏈數據、智能合約、鏈下服務等）的交互提供了統一標準。這解決了傳統開發中接口碎片化的問題，使AI Agent能無縫對接多鏈數據和工具，大幅增強自主執行能力。例如，DeFi類AI Agent可通過MCP實時獲取市場數據並自動優化投資組合。

此外，MCP還爲AI Agent開闢了新方向：多個AI Agent協作。通過MCP，AI Agent可按職能分工，協同完成鏈上數據分析、市場預測、風控管理等復雜任務，提升整體效率與可靠性。在鏈上交易自動化方面，MCP能串聯各類交易與風控Agent，解決交易中的滑點、交易磨損、MEV等問題，實現更安全、高效的鏈上資產管理。

三、相關項目

1. DeMCP

DeMCP是一個去中心化的MCP網路，爲AI Agent提供自研開源的MCP服務，爲開發者提供商業收益共享的部署平台，並實現主流大型語言模型的一站式接入。開發人員可通過支持穩定幣獲取服務。

2. DARK

DARK是基於Solana構建的可信執行環境（TEE）下的MCP網路。其首款應用程序正在開發中，旨在通過TEE和MCP協議爲AI Agent提供高效的工具集成能力，讓開發者能快速接入多種工具和外部服務。

3. Cookie.fun

Cookie.fun是專注於Web3生態中AI Agent的平台，提供AI Agent指數和分析工具。該平台展示AI Agent的心智影響力、智能跟隨能力、用戶互動和鏈上數據等指標，幫助用戶評估不同AI Agent的表現。

4. SkyAI

SkyAI是基於BNB Chain構建的Web3數據基礎設施項目，旨在通過擴展MCP構建區塊鏈原生的AI基礎架構。該平台爲基於Web3的AI應用提供可擴展且可互操作的數據協議，簡化開發流程，推動AI在區塊鏈環境中的實際應用。

四、未來發展

MCP協議在提升數據交互效率、降低開發成本、增強安全性和隱私保護等方面展現了巨大潛力，尤其在去中心化金融等場景中具備廣泛應用前景。然而，當前大多數基於MCP的項目仍處於概念驗證階段，尚未推出成熟產品，導致其代幣價格出現下跌。這反映出市場對MCP項目的信任危機，主要源於漫長的產品開發週期和缺乏實際應用落地。

未來，MCP協議有望在DeFi、DAO等領域實現更廣泛應用。AI代理可通過MCP協議實時獲取鏈上數據，執行自動化交易，提升市場分析效率和準確性。MCP協議的去中心化特性有望爲AI模型提供透明、可追溯的運行平台，推動AI資產的去中心化和資產化進程。

然而，要實現這一願景仍需解決技術整合、安全性、用戶體驗等多方面挑戰。隨着技術不斷成熟和應用場景拓展，MCP協議有望成爲推動下一代AI Agent的重要引擎，但仍需克服諸多障礙才能實現其全部潛力。