解读 MCP 协议：Crypto AI 下一个催化剂?

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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。

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"。

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。

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。

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；

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：

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。

这正是DavidSacks所述"获胜智能体"所需的基础设施。

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

* OpenAI Agent SDK的MCP插件(最新发布)

* Stripe MCP集成

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。

业内CEO们普遍承认这类协议对AI智能体发展的重要性。

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：

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：

以下是加密领域应用的进一步示例：

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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