MCPとAIエージェント：人工知能アプリケーションの新しいパラダイム

I. MCPコンセプト分析

人工知能の分野では、従来のチャットボットはしばしば個性や主体性に欠けています。この問題を解決するために、開発者は「キャラクター」概念を導入し、AIに特定の役割と性格を持たせました。しかし、この改善でもAIを主体的なタスク実行者にすることはできませんでした。その後、Auto-GPTの登場により、AIは事前に設定されたルールやツールに基づいて自動的にタスクを実行できるようになりましたが、ツール呼び出し形式の統一性の欠如やクロスプラットフォームの互換性の悪さなどの問題に直面しています。

これらの課題に対処するために、モデルコンテキストプロトコル（MCP）が登場しました。MCPは、AIと外部ツールとの相互作用を簡素化することを目的としており、統一された通信標準を提供することで、AIがさまざまな外部サービスを効率的に呼び出すことを可能にします。このプロトコルは、開発の難易度と時間コストを大幅に削減し、AIモデルが外部ツールとより迅速かつ効果的に相互作用できるようにします。

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二、MCPとAIエージェントの相乗効果

MCPとAIエージェントの間に相互補完の関係が形成されました。AIエージェントは主にブロックチェーンの自動化操作、スマートコントラクトの実行、暗号資産管理に焦点を当て、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ます。一方、MCPはAIエージェントと外部システムとのインタラクションを簡素化し、標準化されたプロトコルとコンテキスト管理を提供して、クロスプラットフォームの相互運用性と柔軟性を強化することに取り組んでいます。

MCPの導入はAIエージェントの実行能力を大幅に向上させました。例えば、DeFi系AIエージェントはMCPを通じてリアルタイムで市場データを取得し、自動的にポートフォリオを最適化することができます。さらに、MCPはAIエージェント間の協力に新たな道を開き、彼らが機能によって分業し、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共同で達成できるようにします。

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三、関連プロジェクトの概要

1. DeMCP：AIエージェントのために独自に開発したオープンソースのMCPサービスを提供する分散型MCPネットワークであり、開発者に商業収益共有プラットフォームを提供します。

2. DARK：Solanaに基づいて構築されたMCPネットワークで、信頼できる実行環境（TEE）で動作します。その最初のアプリケーションは、AIエージェントに効率的なツール統合能力を提供することを目的としています。

3. Cookie.fun：Web3エコシステムにおけるAIエージェントに特化したプラットフォームで、包括的なAIエージェント指数と分析ツールを提供しています。最近の更新では、開発者に便利なエージェント展開環境を提供する専用のMCPサーバーが導入されました。

4. SkyAI：BNBチェーンに基づいて構築されたWeb3データインフラプロジェクトで、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の構築に取り組んでいます。現在はマルチチェーンデータアクセスをサポートしており、今後はさらに多くのブロックチェーンネットワークに拡張する予定です。

第四に、開発の見通しと課題

MCPプロトコルはAIとブロックチェーンの融合による新しいパラダイムとして、データインタラクションの効率を向上させ、開発コストを削減し、安全性とプライバシー保護を強化するなどの面で大きな潜在能力を示しています。しかし、現在MCPに基づくプロジェクトの多くは依然として概念実証段階にあり、製品開発サイクルが長く、実際の応用が遅れているなどの課題に直面しています。

それにもかかわらず、MCPプロトコルは依然として広範な市場発展の見通しを示しています。AI技術の進歩とMCPプロトコルの成熟が進むにつれて、将来的にはDeFiやDAOなどの分野でより広範な応用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、自動取引を実行して市場分析の効率と正確性を向上させることができます。

MCPプロトコルの非中央集権的特性は、AIモデルに対して透明で追跡可能な運用プラットフォームを提供し、AI資産の非中央集権化と資産化のプロセス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融合における重要な助けとして、MCPプロトコルは次世代AIエージェントの発展を推進する鍵となるエンジンになる可能性があります。しかし、このビジョンを実現するには、技術統合、安全性、ユーザー体験などの多方面の課題を解決する必要があります。

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