MCP和AI Agent：人工智能應用的新框架

一、MCP概念介紹

人工智能領域的傳統聊天機器人多依賴通用對話模型，缺乏個性化角色設定，導致回應單一且缺乏人情味。爲解決這一問題，開發者引入"人設"概念，爲AI賦予特定角色、性格和語氣，使其回應更貼近用戶期望。然而，即便AI具備豐富"人設"，它仍只是被動回應者，無法主動執行任務或進行復雜操作。

爲此，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，並將其註冊到系統中。用戶提出請求時，Auto-GPT根據預設規則和工具生成操作指令，自動執行任務並返回結果，使AI從被動對話者轉變爲主動任務執行者。

盡管Auto-GPT在一定程度上實現了AI的自主執行，但仍面臨工具調用格式不統一、跨平台兼容性差等問題。爲解決這些問題，MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）應運而生。MCP旨在簡化AI與外部工具的交互方式，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。傳統上，要使大規模模型執行復雜任務，開發者需編寫大量代碼和工具說明，極大提高了開發難度和時間成本。MCP協議通過定義標準化接口和通信規範，顯著簡化了這一過程，允許AI模型更快速、有效地與外部工具交互。

二、MCP與AI Agent的融合

MCP與加密AI Agent相輔相成。AI Agent主要聚焦於區塊鏈自動化操作、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。MCP則側重於簡化AI Agent與外部系統交互，提供標準化協議和上下文管理，增強跨平台互操作性和靈活性。加密AI Agent可通過MCP協議進行更高效的跨平台集成和操作，提升執行能力。

此前的AI Agent具備一定執行能力，如通過智能合約執行交易、管理錢包等。然而這些功能通常是預定義的，缺乏靈活性和適應性。MCP的核心價值在於爲AI Agent與外部工具（包括區塊鏈數據、智能合約、鏈下服務等）的交互提供統一通信標準。這種標準化解決了傳統開發中接口碎片化問題，使AI Agent能無縫對接多鏈數據和工具，並大幅強化自主執行能力。例如，DeFi類AI Agent通過MCP可實時獲取市場數據並自動優化投資組合。

此外，MCP爲AI Agent開闢了全新方向，即多個AI Agent協作：通過MCP，AI Agent可按職能分工協作，組合完成鏈上數據分析、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串聯各類交易與風控Agent，解決交易中滑點、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MCP網路，致力於爲AI Agent提供自研開源的MCP服務，爲MCP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(LLM)的一站式接入。開發人員可通過支持穩定幣獲取服務。截至5月8日，其代幣DMCP市值約$1.62M。

2. DARK

DARK是一個在可信執行環境(TEE)下的MCP網路，基於Solana構建。其首款應用程序正在開發階段，將通過TEE和MCP協議爲AI Agent提供高效的工具集成能力，讓開發者能通過簡單配置快速接入多種工具和外部服務。盡管產品尚未全面發布，用戶可通過郵箱候補方式加入早期體驗階段，參與測試並提供反饋。

3. Cookie.fun

Cookie.fun是專注於Web3生態中AIAgent的平台，旨在爲用戶提供全面的AI Agent指數和分析工具。該平台通過展示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，幫助用戶了解和評估不同AI Agent的表現。4月24日，Cookie.API1.0更新推出了專屬MCP服務器，包含即插即用的智能體專用MCP服務器，專爲開發者和非技術人員設計，無需任何配置。

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來構建區塊鏈原生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，計劃通過集成多鏈數據訪問、AI代理部署和協議級實用程序，簡化開發流程，推動AI在區塊鏈環境中的實際應用。目前，SkyAI支持來自BNB Chain和Solana的聚合數據集，數據量已超過100億行，未來還將上線支持以太坊主網和Base鏈的MCP數據服務器。

四、未來發展

MCP協議作爲AI與區塊鏈融合的新敘事，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，導致其代幣價格在上線後出現持續下跌。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。

如何加快產品開發進度、確保代幣與實際產品之間的緊密關聯，以及提升用戶體驗，將是當前MCP項目面臨的核心問題。此外，MCP協議在加密生態系統中的推廣仍面臨技術整合挑戰。由於不同區塊鏈和DApp之間的智能合約邏輯和數據結構存在差異，統一標準化的MCP服務器仍需投入大量開發資源。

盡管面臨上述挑戰，MCP協議本身仍展現出巨大市場發展潛力。隨着AI技術不斷進步和MCP協議逐步成熟，未來有望在DeFi、DAO等領域實現更廣泛應用。例如，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。此外，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。

MCP協議作爲AI與區塊鏈融合的重要輔助力量，隨着技術不斷成熟和應用場景拓展，有望成爲推動下一代AI Agent的重要引擎。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。