1. MCコンセプトの紹介

人工知能の分野では、従来のチャットボットは一般的な会話モデルに大きく依存しており、パーソナライズされたキャラクター設定が欠けていたため、応答が単調に見え、人間味に欠けることがよくあります。この問題に対処するために、開発者は「キャラクター設定」の概念を導入し、AIに特定の役割、性格、トーンを与えて、ユーザーの期待に合わせた応答を行えるようにしました。しかし、豊富な「キャラクター設定」があっても、AIは単なる受動的なレスポンダーにとどまり、積極的にタスクを実行したり、複雑な操作を実行したりすることはできません。そこで、オープンソースプロジェクト「Auto-GPT」が誕生しました。Auto-GPTを使用すると、開発者はAI用の一連のツールと機能を定義し、これらのツールをシステムに登録できます。ユーザーがリクエストを行うと、Auto-GPTは事前に設定されたルールとツールに基づいて対応する操作指示を生成し、タスクを自動的に実行し、結果を返します。このアプローチにより、AI は受動的な会話者から能動的なタスク指向の AI に変わります。

Auto-GPTは、ある程度AIの自律的な実行を実現する一方で、ツールの呼び出し形式に一貫性がなかったり、プラットフォーム間の互換性が悪いなどの問題に直面しています。これらの問題に対処するために、AIが開発プロセスで直面する主な課題、特に外部ツールとの統合の複雑さに取り組むことを目的としたMCP(Model Context Protocol)が登場しました。MCP の主な目標は、統一された通信標準を提供することで AI と外部ツール間の対話を簡素化し、AI がさまざまな外部サービスを簡単に呼び出せるようにすることです。従来、大規模なモデルで複雑なタスク (天気のクエリや Web ページへのアクセスなど) を実行できるようにするには、開発者は大量のコードとツールの命令を記述する必要があり、開発の難易度と時間コストが大幅に増加しました。しかし、MCPプロトコルは、標準化されたインターフェースと通信仕様を定義することでこのプロセスを大幅に簡素化し、AIモデルが外部ツールとより迅速かつ効果的に対話できるようにします。

MCPとAIエージェントの融合

MCPと暗号化されたAIエージェントは互いを補完し合っており、主な違いはAIエージェントがブロックチェーン操作の自動化、スマートコントラクトの実行、暗号資産の管理に焦点を当て、プライバシー保護と分散型アプリケーションの統合を強調している点です。MCPはAIエージェントと外部システムとの相互作用をより簡素化し、標準化されたプロトコルとコンテキスト管理を提供することで、クロスプラットフォーム間の相互運用性と柔軟性を高めています。暗号化されたAIエージェントはMCPプロトコルを介してより効率的なクロスプラットフォームの統合と運用を実現できるため、その実行能力を強化しています。

以前は、AIエージェントには、スマートコントラクトによる取引の実行やウォレットの管理など、特定の実行機能がありました。ただし、通常、これらの機能は事前に定義されており、柔軟性と適応性に欠けています。MCPのコアバリューは、AIエージェントがブロックチェーンデータ、スマートコントラクト、オフチェーンサービスなどの外部ツールと対話するための統一された通信標準を提供することにあります。この標準化は、従来の開発におけるインターフェースの断片化の問題に対処し、AIエージェントがマルチチェーンのデータやツールとシームレスに統合できるようにし、自律的な実行機能を大幅に向上させます。例えば、DeFi AIエージェントはMCPを使用して、市場データにリアルタイムでアクセスし、投資ポートフォリオを自動的に最適化することができます。さらに、MCPは、複数のAIエージェント間のコラボレーションなど、AIエージェントの新たな方向性を切り開きます:MCPを通じて、AIエージェントは機能分業に基づいて協力し、オンチェーンデータ分析、市場予測、リスク管理などの複雑なタスクを組み合わせて完了し、全体的な効率と信頼性を向上させます。オンチェーン取引の自動化:MCPは、さまざまな取引およびリスク管理エージェントをリンクして、スリッページ、取引の損耗、MEVなどの問題に対処し、より安全で効率的なオンチェーン資産管理を実現します。

3つ、関連プロジェクト

1. MC

DeMCPは分散型のMCPネットワークです。AIエージェント向けの独自開発オープンソースMCPサービスを提供し、商用収益を共有するための展開プラットフォームをMCP開発者に提供し、主要な大規模言語モデル（LLM）へのワンストップアクセスを実現します。開発者は安定コイン（USDT、USDC）をサポートしてサービスにアクセスできます。5月8日現在、そのトークンDMCPの時価総額は約$1.62Mです。

2.DARK

DARKは、Solana上に構築されたTrusted Execution Environment (TEE)内のMCPネットワークです。トークン$DARKはBinance Alphaに上場しており、2021年5月8日現在の時価総額は約11.81百万ドルです。現在、DARKの最初のアプリケーションは開発段階にあり、TEEおよびMCPプロトコルを介してAIエージェント向けの効率的なツール統合機能を提供します。これにより、開発者は簡単な構成を通じてさまざまなツールや外部サービスに迅速にアクセスできます。製品はまだ完全にリリースされていませんが、ユーザーはメール登録を通じて初期体験段階に参加し、テストを行いフィードバックを提供することができます。

3.Cookie.fun

Cookie.funは、Web3エコシステムにおけるAIAgentに特化したプラットフォームであり、ユーザーに包括的なAIエージェントインデックスと分析ツールを提供することを目指しています。このプラットフォームは、認知影響、知的なフォローアップ能力、ユーザーインタラクション、AIエージェントのオンチェーンデータなどの指標を表示することにより、ユーザーが異なるAIエージェントのパフォーマンスを理解し評価するのを支援します。4月24日、Cookie.API 1.0アップデートにより、開発者や非技術者向けに設計されたプラグアンドプレイのインテリジェントエージェント専用のMCPサーバーが導入されました。これには構成の必要がありません。

情報源:X

4.SkyAI

SkyAIは、BNBチェーン上に構築されたWeb3データインフラプロジェクトであり、MCPの拡大を通じて、ブロックチェーンネイティブのAIインフラストラクチャを構築することを目指しています。このプラットフォームは、Web3ベースのAIアプリケーション向けにスケーラブルで相互運用可能なデータプロトコルを提供し、マルチチェーンデータアクセス、AIエージェント展開、プロトコルレベルのユーティリティを統合することで開発プロセスを簡素化し、ブロックチェーン環境におけるAIの実用化を推進しています。現在、SkyAIはBNBチェーンとSolanaからの集約データセットをサポートしており、データ量は100億行を超えています。また、近日中にはEthereumメインネットとBase ChainをサポートするMCPデータサーバーを立ち上げる予定です。そのトークンSkyAIは、Binance Alphaに上場しており、2021年5月8日現在の時価総額は約4,270万ドルです。

4. 未来の発展

MCPプロトコルは、AIとブロックチェーンの統合の新しい物語として、特に分散型金融やその他のシナリオにおいて、データインタラクション効率の向上、開発コストの削減、セキュリティとプライバシー保護の強化などに大きな可能性を示しており、幅広い応用の見通しがあります。しかし、ほとんどのMCPベースのプロジェクトはまだ概念検証段階にあり、成熟した製品がないため、オンライン化後のトークン価格の継続的な下落につながっています。例えば、DeMCPトークンの価格は、オンラインになってから1ヶ月も経たないうちに74%も下落しました。この現象は、主に製品開発サイクルの長期化と実用化の確立の欠如により、MCPプロジェクトに対する市場の信頼危機を反映しています。したがって、製品開発の進行を加速し、トークンと実際の製品との密接な接続を確保し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる方法が、現在のMCPプロジェクトが直面している主要な問題になります。さらに、暗号化されたエコシステムでのMCPプロトコルの促進は、依然として技術統合の課題に直面しています。異なるブロックチェーンとDAppsの間でスマートコントラクトのロジックとデータ構造が異なるため、統一され標準化されたMCPサーバーには、依然として大量の開発リソースが必要です。

上記の課題にもかかわらず、MCPプロトコル自体は依然として市場開発の大きな可能性を示しています。AI技術の継続的な進歩とMCPプロトコルの漸進的な成熟により、DeFi、DAOなどの分野でより広範なアプリケーションを実現することが期待されています。例えば、AIエージェントは、MCPプロトコルを通じてリアルタイムでオンチェーンデータを取得し、自動化された取引を実行し、市場分析の効率と精度を高めることができます。さらに、MCPプロトコルの分散性は、AIモデルの透明で追跡可能な運用プラットフォームを提供し、AI資産の分散化と証券化を促進することが期待されています。AIとブロックチェーンの統合のための重要な補助力として、MCPプロトコルは、テクノロジーの継続的な成熟とアプリケーションシナリオの拡大により、次世代のAIエージェントを推進する重要なエンジンになると期待されています。しかし、このビジョンを達成するためには、技術統合、セキュリティ、ユーザーエクスペリエンスなど、さまざまな課題に対処する必要があります。

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