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解读 MCP 协议:Crypto AI 下一个催化剂?

访客 区块链 2025-03-29 14浏览 0
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作者:s4mmy,去中心化AI研究员;翻译:果米财情xiaozou

你是否和我一样在疑惑:MCP究竟是什么?为什么这么多人都在谈论MPC?

可供学习参考的文献的确很少,但这也说得通——因为MPC是四个月前才出现的。所以我决定进行深入研究,并将收获通过本文整理如下。

简言之:MPC是加密与开源AI领域的重大突破,建议你时刻保持关注,因为它很可能催化自主加密产品的下一轮爆发。

本文目录

1.引言

2. 模型上下文协议(MPC)是什么?

3. MCP如何赋能AI智能体?

4. 自主化未来:MCP的意义

5. 其他MCP类举措

6. 区别于传统AI集成的关键差异

7. 结论

1. 引言

随着AI智能体日益自主化并融入现实应用,模型上下文协议("MCP")正在重塑智能体与外部数据的交互方式。Anthropic于2024年末推出的MCP标准化框架,正成为AI智能体无缝对接多元数据源的基础设施。

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自该通信标准问世以来,已有更多AI解决方案将其采纳为行业规范。简言之,MCP定义了"AI与软件实时对话的方式"。

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在AI系统即将自主解决复杂任务的自主化未来中,MCP能否成为解锁下一波AI创新的密钥?

或将成为Crypto × AI领域价格走势新引擎?

从聊天机器人到驱动行业的自主系统,AI智能体正被寄予实时决策的厚望,这需要其动态获取各类实时数据源。

但长期存在的瓶颈在于:缺乏AI模型连接数据库/文件库/商业工具等外部系统的标准化方案——这正是MCP的破局点。

模型上下文协议(MCP)作为开放标准应运而生,它使大型语言模型(LLM)能真正成为具备部署智能合约或执行DeFi活动能力的智能体,这堪称重大突破!加密用户都深有体会:ChatGPT在实时加密数据分析方面表现糟糕,甚至可能无法准确提供市值前100代币的现货价格。

而MCP将增强AI驱动DeFi的应用,例如:寻找USDC最佳年化收益并配置1000美元,或根据市场波动自动再平衡投资组合。

这标志着AI系统正朝着更具自主性和实用性的方向演进,与加密基础设施的无许可特性形成鲜明互补。

2. 模型上下文协议(MPC)是什么?

Anthropic于2024年末推出的MCP是连接AI助手(特别是LLM驱动的智能体)与实时数据源的开源标准。

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可将其视为安全标准化的"万能适配器",使AI智能体能够接入:内容存储库/商业工具/开发环境等。

其核心价值在于:不同于依赖碎片化定制方案的传统AI集成,MCP提供双向通信的统一框架——智能体不仅能获取外部数据,还能向源系统推送更新或操作,实现真正的动态自主行为。

Anthropic旨在通过MCP简化AI集成,让开发者更便捷地构建具备情境感知能力的自主工作流。

3. MCP如何赋能AI智能体?

MCP作为集成层,使AI智能体能按需连接外部服务。

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其运作机制包含:

a)动态数据访问:突破预训练数据限制,实时获取关系型数据库/文件系统/代码库等源的上下文数据;

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b)双向通信:支持检索数据与触发操作(如更新数据库/启动工作流)的双向交互;

c)标准化框架:通过通用协议消除定制化集成需求,降低开发复杂度。这或许能解决多链与多编程语言的兼容性问题,使智能体成为新的聚合层。

4. 自主化未来:MCP的意义

AI智能体不再仅仅是反应系统;它们正在成为主动的、目标导向的能够自主决策的实体。然而,要想让AI智能体真正发挥作用,它们需要摆脱训练数据的限制,并与现实世界流畅地互动。而这正是MPC的用武之地。

典型案例如Anthropic文档所示:管理软件开发流程的智能体可通过MCP实时拉取最新代码、分析缺陷并向项目管理工具推送报告。

下图展示了Claude通过MCP集成直接连接GitHub创建代码库并提交PR:

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MCP允许AI智能体通过访问实时数据来适应不断变化的环境,使其更具响应性更加智能。下图展示了它与GitHub、Web API、Slack、邮件等的集成和通信。

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这正是DavidSacks所述"获胜智能体"所需的基础设施。

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标准化协议将加速开发者的自主工作流构建,无论是自动化业务流程、管理供应链还是辅助科研,MCP都为实现这一愿景提供了关键基础设施。

5. 其他MCP类举措

除Anthropic外,多家巨头已布局标准化AI集成协议:

* PerplexityMCP

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* OpenAI Agent SDK的MCP插件(最新发布)

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* Stripe MCP集成

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还有更多的MCP服务器正在开发中,以促进更加无缝的AI通信。

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业内CEO们普遍承认这类协议对AI智能体发展的重要性。

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这些举措表明自主AI需要标准化、可扩展的数据集成方案。虽然MCP凭借开源特性与普适性保持领先,但xAI/Google/Meta等巨头的入局印证了这一领域的关键价值。

6. 区别于传统AI集成的关键差异

与传统的AI集成相比,为什么MCP(及其同类产品)会脱颖而出?传统的集成通常依赖自定义API或中间件,解决方案是碎片化的难以扩展的。

MCP提供了通用标准,降低了复杂性并确保了一致性。下图明确体现了这一点:

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开源协作:与中心化AI公司的孤立方法形成鲜明对比,MCP的开源性促进了整个行业的协作。

这是加密货币的一个主要价值主张。

下面是一个简单的对比图表:

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以下是加密领域应用的进一步示例:

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加密领域应用已初见端倪:(1)DeFAI解决方案如HeyAnon/Limitus/Giza;(2)类似aixbt的链上分析工具。随着MCP在加密与AI生态的深度集成,更多创新必将涌现。

7. 结论

MCP标志着迈向自主AI未来的关键一步——在这个未来中,自主系统能够与周围环境无缝交互。

通过提供连接AI智能体与外部数据源的标准化框架,MCP解决了AI发展中的关键瓶颈,催生出更智能、更具适应性和可扩展性的解决方案。

整个行业对MCP类协议的接纳,正推动着我们共同向这一自主化愿景迈进。

然而挑战犹存:MCP及其同类协议的成功将取决于广泛采用程度、协议间的互操作性,以及能否跟上AI领域的快速演进。

随着AI智能体在我们生活中扮演越来越重要的角色,MCP类框架将成为连接AI与现实应用的桥梁。

无论MCP最终成为实际标准还是仅作为进一步创新的催化剂,它都已引发关于自主AI和自主加密产品所需基础设施的重要讨论。

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