MCP : déverrouiller la révolution DeFi pilotée par l'IA, le catalyseur du prochain bull run en chiffrement ?

Titre original : Model Context Protocol (MCP) : Le prochain catalyseur Crypto AI

Auteur original : s4mmy

Source originale :

Compilation : Daisy, Mars Finance

Si vous êtes comme moi, vous vous êtes probablement demandé “Qu’est-ce que le MCP ?!”… Pourquoi tant de gens en parlent-ils ?

La littérature à son sujet est très limitée, ce qui est tout à fait normal ; il n’est né que depuis quatre mois. Par conséquent, j’ai décidé de mener des recherches et de rassembler mes découvertes ici.

Résumé : C’est une avancée majeure dans les cryptomonnaies et l’IA open source. Donc, vous devez y prêter attention ; cela pourrait catalyser la prochaine phase des produits cryptographiques d’agence.

Table des matières

1. Introduction

2. Qu’est-ce que le protocole de contexte de modèle ?

3.Comment le MC fonctionne-t-il pour les agents AI

4. L’avenir des agents : pourquoi le MCP est important

5. Autres mesures similaires à MCP

6. La principale différence avec l’intégration de l’IA traditionnelle

7. Conclusion

1. Introduction

Avec le développement constant des agents IA, devenant plus autonomes et intégrés dans des applications du monde réel, le protocole de contexte de modèle (“MCP”) apparaît comme une technologie révolutionnaire, modifiant la manière dont ces agents interagissent avec des données et des outils externes.

MCP a été lancé par Anthropic à la fin de 2024, positionné comme un cadre standardisé, visant à habiliter les agents IA à communiquer de manière transparente avec diverses sources de données.

Mais depuis que @anthropicai a lancé cette norme de communication, davantage de solutions d’IA l’ont adoptée comme norme.

Pour le dire simplement, c’est : « la façon dont l’IA communique avec les logiciels en temps réel ».

Avec l’avènement des agents à l’avenir - l’ère des systèmes d’IA capables d’exécuter des tâches complexes de manière autonome - est-il possible que le MC soit la clé pour débloquer la prochaine vague d’innovation en IA ?

Peut-être la prochaine vague de hausse des prix des cryptomonnaies et de l’IA ?

Des chatbots aux systèmes autonomes qui transforment divers secteurs, les agents IA sont de plus en plus attendus pour prendre des décisions en temps réel et obtenir des données en temps réel à partir de multiples sources.

Cependant, un principal obstacle demeure : le manque d’un moyen standardisé pour connecter les modèles d’IA à des systèmes externes (tels que des bases de données, des bibliothèques de fichiers ou des outils métier).

C’est là que réside le rôle de MC.

Introduction du protocole de contexte de modèle (MCP) - Il s’agit d’une norme ouverte visant à combler cette lacune en permettant aux agents d’IA d’accéder de manière dynamique et d’interagir avec des sources de données externes.

Il permet aux modèles de langage de grande taille (LLM) d’agir efficacement en tant qu’agents, avec la capacité de déployer des contrats intelligents ou d’exécuter des activités DeFi. C’est une avancée extrêmement importante !

Si vous avez utilisé ChatGPT en tant qu’utilisateur natif de la cryptographie, vous avez peut-être réalisé qu’il est mauvais pour fournir des informations opportunes sur la cryptographie, des informations spécifiques ou des analyses – si jamais il pouvait me dire les prix au comptant actuels des 100 principales cryptomonnaies, je serais très surpris !

MCP peut renforcer les fonctionnalités DeFi alimentées par l’IA, par exemple :

1. “Trouver le meilleur taux de rendement annuel pour USDC et investir 1000 dollars”, ou ;

2. Rééquilibrer le portefeuille d’investissement en fonction des fluctuations du marché.

Cela indique une tendance plus large vers un avenir d’agents, dans lequel les systèmes d’IA seront plus autonomes et utiles.

La différence avec les systèmes d’IA traditionnels est que les systèmes traditionnels sont limités par la nature sans autorisation des rails de cryptographie.

2. Qu’est-ce que le protocole de contexte du modèle (MCP) ?

Lancé par Anthropic fin 2024, le Model Context Protocol (« MCP ») est un standard open-source conçu pour intégrer des assistants d’IA,

En particulier, les agents AI alimentés par de grands modèles de langage (LLM) se connectent à des systèmes externes qui contiennent des données en temps réel riches.

On peut le considérer comme un adaptateur universel permettant aux agents IA d’accéder de manière sécurisée et standardisée à :

Bibliothèque de contenu

Outils commerciaux

Environnement de développement, encore !

Pourquoi devriez-vous vous en soucier ?

Contrairement à l’intégration traditionnelle de l’IA, qui repose généralement sur des solutions disparates et personnalisées, le MCP fournit un cadre unifié pour la communication bidirectionnelle.

Cela signifie que les agents IA peuvent non seulement obtenir des données de sources externes, mais aussi renvoyer des mises à jour ou des opérations vers ces systèmes, permettant ainsi un comportement plus dynamique et autonome.

Vous pouvez permettre à un agent de mettre à jour complètement le système commercial ou de gérer vos affaires personnelles !

La mission d’Anthropic avec le MCP est de simplifier l’intégration de l’IA, aidant les développeurs à construire plus facilement des flux de travail d’agents, permettant aux systèmes d’IA de fonctionner de manière autonome et contextuelle.

3. Comment MCP fonctionne pour les agents IA

MCP en tant que couche d’intégration permet aux agents IA de se connecter aux services externes selon les besoins. Voici une explication détaillée de son fonctionnement :

a) Accès dynamique aux données :

Les agents d’IA utilisant MCP peuvent accéder à des données en temps réel ou contextuellement spécifiques, et ne se contentent pas de s’appuyer sur des données pré-entraînées. Ils peuvent obtenir des données à partir de sources telles que des bases de données relationnelles, des systèmes de fichiers ou des dépôts de code.

Les prix mystérieux des cryptomonnaies peuvent être consultés en temps réel ! Même @0rxbt s’amuse avec notre grenouille violette préférée (c’est-à-dire SkyNet, à savoir @aixbt_agent) en manipulant MCP !

b) Communication bidirectionnelle :

MCP prend en charge l’interaction bidirectionnelle, ce qui signifie que les agents AI peuvent non seulement récupérer des données, mais également exécuter des actions en fonction de l’analyse - par exemple, mettre à jour une base de données ou déclencher un flux de travail.

c) Cadre de normalisation :

En fournissant un protocole commun, MCP élimine le besoin d’intégrations personnalisées, réduit la complexité des développeurs et garantit la cohérence entre les applications.

Peut-être que c’est la solution aux problèmes des différentes blockchains et des divers langages de programmation ! Peut-être que le proxy deviendra la couche d’agrégation ?!

4. L’avenir des agents : Pourquoi le MCP est-il important

Les agents IA ne sont plus de simples systèmes passifs ; ils deviennent des entités proactives et orientées vers des objectifs, capables de prendre des décisions de manière autonome.

Cependant, pour que les agents IA soient réellement utiles, ils doivent surmonter les limites des données d’entraînement et être capables d’interagir de manière fluide avec le monde réel.

C’est là que réside le rôle de MCP.

Un excellent exemple d’application de MCP provient de la documentation d’Anthropic :

Supposons qu’un agent IA soit chargé de gérer le pipeline de développement logiciel.

Avec le MCP, les agents peuvent :

Tirer le dernier code du dépôt.

Analyser les bugs dans le code

Puis le rapport est envoyé à l’outil de gestion de projet de l’équipe - tout cela se fait en temps réel.

Ci-dessous (merci à @alexalbert__) est montré comment Claude d’Anthropic se connecte directement à GitHub, crée un nouveau dépôt et initie une PR (pull request) via l’intégration MCP :

MCP permet aux agents IA de s’adapter à un environnement en constante évolution en accédant à des données en temps réel, les rendant ainsi plus réactifs et intelligents.

Ci-dessous, nous montrons l’intégration et la communication de MCP avec GitHub, Web API, Slack, e-mail, etc.

MCP fournit une solution à la déclaration de @davidsacks sur ce à quoi pourrait ressembler un agent “gagnant” :

Mais peut-être que l’infrastructure qui relie les agents au monde réel est la clé du succès !

Grâce à des protocoles standardisés, les développeurs peuvent créer des flux de travail d’agents plus rapidement, sans avoir à réinventer la roue pour chaque nouvelle intégration.

Le cœur de la représentation future est que le système d’IA puisse agir de manière autonome pour atteindre des objectifs complexes — que ce soit :

processus d’affaires automatisés

Gestion de la chaîne d’approvisionnement

même aider à la recherche scientifique

MCP est une étape importante pour réaliser cette vision, fournissant l’infrastructure nécessaire aux agents IA pour interagir de manière significative avec le monde.

5. Autres initiatives similaires à MC

Anthropic n’est pas le seul participant à reconnaître la nécessité de standardiser les protocoles d’intégration de l’IA.

Récemment, plusieurs grands protocoles et entreprises ont lancé ou adopté un cadre similaire à MCP pour soutenir le développement futur :

i) Perplexity MC :

ii) OpenAI Agents SDK MC :

Récemment (en fait hier), OpenAI a publié son plugin MCP pour le SDK Agents :

iii) Intégration Stripe MC :

…… Il existe également un certain nombre de serveurs MCP en cours de développement pour rendre la communication de l’IA plus transparente :

Les PDG, contrairement à Anthropic, reconnaissent également son importance dans la promotion de l’avenir des agents IA :

Ces initiatives mettent en évidence une tendance croissante : reconnaître que l’IA d’agent nécessite des solutions d’intégration de données standardisées et évolutives.

Bien que le MCP reste le leader grâce à sa nature open source et à sa large applicabilité, l’entrée de participants importants tels que xAI, Google et Meta souligne encore l’importance de ce domaine.

6）Différences clés avec l’intégration de l’IA traditionnelle

Pourquoi MCP (et des technologies similaires) présente-t-il des avantages par rapport aux méthodes d’intégration de l’IA traditionnelles ?

L’intégration traditionnelle implique généralement des API personnalisées ou des logiciels intermédiaires, ce qui entraîne une fragmentation des solutions et rend difficile l’extensibilité.

MCP fournit une norme générique qui réduit la complexité et assure la cohérence. Ce tableau comparatif montre clairement ses différences :

Collaboration open source : La nature open source de MCP favorise la collaboration dans l’ensemble du secteur, contrastant fortement avec l’approche fermée des entreprises d’IA centralisées.

C’est une proposition de valeur majeure pour les cryptomonnaies.

Voici une comparaison rapide :

Voici quelques exemples d’applications de haut niveau dans le domaine des cryptomonnaies :

Nous avons déjà commencé à voir des avancées sur les solutions DeFAI, comme @danielesesta, @heyanonai, @LimitusIntel ou @gizatechxyz, ainsi que des outils personnalisés comme @aixbt_agent pour résoudre les problèmes d’analyse en chaîne.

Avec l’intégration de MCP dans un écosystème de cryptomonnaie et d’IA plus large, davantage d’applications devraient apparaître !

7. Conclusion

MCP représente une étape importante vers un avenir d’IA autonome, où les systèmes autonomes peuvent interagir sans effort avec le monde qui les entoure.

En fournissant un cadre standardisé, MCP relie les agents IA à des sources de données externes, résolvant ainsi un goulot d’étranglement clé dans le développement de l’IA et favorisant des solutions plus intelligentes, adaptables et évolutives.

Une adoption plus large de protocoles similaires au MCP dans l’industrie - marquant un effort collectif vers cette vision d’agent.

Cependant, des défis subsistent.

Le succès de MCP et des technologies similaires dépendra de l’adoption généralisée, de l’interopérabilité entre les protocoles et de la capacité à suivre l’environnement AI en rapide évolution.

Alors que nous nous dirigeons vers un avenir où les agents IA jouent un rôle de plus en plus important dans la vie, des cadres comme MC deviendront le pont reliant l’IA aux applications du monde réel.

Que le MCP devienne ou non la norme de facto, ou qu’il serve simplement de catalyseur pour une innovation supplémentaire, il a déjà suscité des discussions clés sur l’infrastructure nécessaire pour les produits d’IA et de cryptomonnaie d’agence.