Judul Asli: Model Context Protocol (MCP): Katalis AI Crypto Selanjutnya
Penulis asli: s4mmy
Sumber asli:
Kompetisi: Daisy, Mars Finance
Jika kamu seperti saya, mungkin kamu selalu berpikir “Apa sebenarnya MCP?!”… Mengapa begitu banyak orang membicarakannya?
Literatur tentang hal itu sangat terbatas, dan itu juga sangat wajar; itu baru lahir empat bulan yang lalu. Oleh karena itu, saya memutuskan untuk melakukan penelitian dan menyusun temuan saya di sini.
Ringkasan: Ini adalah terobosan besar dalam cryptocurrency dan AI open-source. Jadi, Anda perlu memperhatikannya; Itu bisa mengkatalisasi fase berikutnya dari produk crypto proxy.
Daftar
- Pendahuluan
2.Apa itu protokol konteks model?
3.MCP bagaimana bekerja untuk agen AI
-
Agen Masa Depan: Mengapa MCP Sangat Penting
-
Tindakan lain yang mirip dengan MCP
-
Perbedaan utama dari integrasi AI tradisional
-
Kesimpulan
1）Pendahuluan
Seiring dengan perkembangan agen AI yang semakin mandiri dan terintegrasi ke dalam aplikasi dunia nyata, protokol konteks model (“MCP”) muncul sebagai teknologi yang mengubah permainan, mengubah cara agen ini berinteraksi dengan data dan alat eksternal.
MCP diluncurkan oleh Anthropic pada akhir 2024, diposisikan sebagai kerangka standar yang bertujuan memberdayakan agen AI untuk dapat berkomunikasi secara mulus dengan berbagai sumber data.
Namun, sejak @anthropicai meluncurkan standar komunikasi ini, lebih banyak solusi AI telah mengadopsinya sebagai norma.
Singkatnya, itu adalah: “Cara AI berkomunikasi dengan perangkat lunak secara real-time.”
Dengan kedatangan agen di masa depan—era di mana sistem AI dapat menjalankan tugas kompleks secara mandiri—apakah MCP mungkin menjadi kunci untuk membuka gelombang inovasi AI berikutnya?
Mungkin ini adalah gelombang kenaikan harga berikutnya untuk cryptocurrency dan AI?
Dari chatbot hingga sistem otonom yang mendorong berbagai industri, agen AI semakin diharapkan dapat membuat keputusan secara real-time dan mendapatkan data real-time dari berbagai sumber.
Namun, hambatan utama tetap ada: kurangnya cara standar untuk model AI untuk berinteraksi dengan sistem eksternal, seperti database, repositori, atau alat bisnis.
Inilah peran MCP.
Memperkenalkan Protokol Konteks Model (MCP) — ini adalah standar terbuka yang dirancang untuk menjembatani kesenjangan ini dengan memungkinkan agen AI mengakses secara dinamis dan berinteraksi dengan sumber data eksternal.
Ini memungkinkan model bahasa besar (LLM) untuk bertindak sebagai agen secara efektif, dengan kemampuan untuk menerapkan kontrak pintar atau menjalankan aktivitas DeFi. Ini adalah terobosan yang sangat besar!
Jika Anda adalah pengguna asli kripto yang pernah menggunakan ChatGPT, Anda mungkin sudah menyadari bahwa ia berkinerja buruk dalam memberikan wawasan kripto yang tepat waktu, informasi spesifik, atau analisis—jika ia bisa memberi tahu saya beberapa harga spot terkini dari 100 cryptocurrency teratas, saya akan sangat terkejut!
MCP dapat meningkatkan fungsi DeFi yang didorong oleh AI, seperti:
-
“Cari suku bunga tahunan terbaik untuk USDC dan alokasikan 1000 dolar”, atau;
-
Menyesuaikan kembali portofolio investasi berdasarkan fluktuasi pasar.
Ini menunjukkan tren yang lebih luas, bergerak ke arah masa depan yang berorientasi pada agen, di mana sistem AI akan menjadi lebih mandiri dan berguna.
Ini berbeda dari sistem AI tradisional, yang dibatasi oleh sifat rel terenkripsi tanpa izin.
2）Apa itu Protokol Konteks Model (MCP)?
Protokol Konteks Model (“MCP”) diluncurkan oleh Anthropic pada akhir 2024, adalah standar sumber terbuka yang bertujuan untuk mengintegrasikan asisten AI,
Terutama agen AI yang didorong oleh model bahasa besar (LLM), yang terhubung dengan sistem eksternal yang berisi data waktu nyata yang kaya.
Anda dapat menganggapnya sebagai adaptor universal yang memungkinkan agen AI untuk mengakses dengan aman dan terstandarisasi:
Kumpulan Konten
alat bisnis
Lingkungan pengembangan, ada!
Mengapa Anda harus peduli?
Berbeda dengan integrasi AI tradisional, yang biasanya bergantung pada solusi yang terpisah dan disesuaikan, MCP menyediakan kerangka kerja yang terintegrasi untuk komunikasi dua arah.
Ini berarti bahwa agen AI tidak hanya dapat mengakses data dari sumber eksternal, tetapi juga dapat mengirimkan pembaruan atau operasi kembali ke sistem tersebut, sehingga menghasilkan perilaku yang lebih dinamis dan otonom.
Anda dapat memungkinkan seorang agen untuk sepenuhnya secara mandiri memperbarui sistem bisnis atau mengelola urusan pribadi Anda!
Misi Anthropic meluncurkan MCP adalah untuk menyederhanakan integrasi AI, membantu pengembang untuk lebih mudah membangun alur kerja agen, sehingga sistem AI dapat beroperasi secara mandiri dan kontekstual.
3）Bagaimana MCP bekerja untuk agen AI
MCP sebagai lapisan integrasi, memungkinkan agen AI untuk terhubung ke layanan eksternal sesuai kebutuhan. Berikut adalah penjelasan rinci tentang cara kerjanya:
a) Akses data dinamis:
AI agen menggunakan MCP dapat mengakses data waktu nyata atau data spesifik konteks, bukan hanya bergantung pada data yang telah dilatih sebelumnya. Mereka dapat mengambil data dari sumber seperti basis data relasional, sistem file, atau repositori kode.
Harga cryptocurrency yang misterius itu dapat diakses secara real-time! Bahkan @0rxbt juga sedang bermain-main dengan MCP untuk katak ungu favorit kita (yaitu SkyNet, juga dikenal sebagai @aixbt_agent)!
b) Komunikasi dua arah:
MCP mendukung interaksi dua arah, yang berarti agen AI tidak hanya dapat mengambil data, tetapi juga dapat melakukan tindakan berdasarkan analisis—misalnya, memperbarui database atau memicu alur kerja.
c) Kerangka Standarisasi:
Dengan menyediakan protokol umum, MCP menghilangkan kebutuhan akan integrasi khusus, mengurangi kompleksitas bagi pengembang, dan memastikan konsistensi antar aplikasi.
Mungkin ini adalah solusi untuk masalah berbagai blockchain dan berbagai bahasa pemrograman! Mungkin proxy akan menjadi lapisan agregasi?!
- Masa Depan Perwakilan: Mengapa MCP Sangat Penting
Agen AI tidak lagi sekadar sistem pasif; mereka sedang menjadi entitas yang proaktif dan berorientasi pada tujuan, mampu membuat keputusan secara mandiri.
Namun, agar agen AI benar-benar berguna, mereka perlu melampaui batasan data pelatihan dan mampu berinteraksi dengan dunia nyata secara lancar.
Inilah fungsi dari MCP.
Sebuah contoh luar biasa tentang aplikasi MCP berasal dari dokumentasi Anthropic:
Misalkan sebuah agen AI bertanggung jawab untuk mengelola saluran pengembangan perangkat lunak.
Melalui MCP, agen dapat:
Mengambil kode terbaru dari repositori kode
Menganalisis bug dalam kode
Kemudian laporan didorong kembali ke alat manajemen proyek tim—semuanya dilakukan secara real-time.
Berikut (terima kasih @alexalbert__) menunjukkan Claude dari Anthropic yang terhubung langsung ke GitHub, membuat repositori baru dan memulai PR (permintaan tarik) melalui integrasi MCP:
MCP memungkinkan agen AI beradaptasi dengan lingkungan yang berubah dengan mengakses data waktu nyata, membuatnya menjadi lebih responsif dan cerdas.
Di bawah ini ditunjukkan integrasi dan komunikasi MCP dengan GitHub, Web API, Slack, email, dan lainnya.
MCP menyediakan solusi untuk pernyataan @davidsacks tentang apa yang mungkin menjadi agen “menang”:
Tetapi mungkin, infrastruktur yang menghubungkan agen dengan dunia nyata adalah kunci untuk menang!
Melalui protokol standar, pengembang dapat lebih cepat membangun alur kerja agen tanpa perlu menciptakan ulang roda untuk setiap integrasi baru.
Inti dari agen masa depan adalah sistem AI yang dapat bertindak secara independen untuk mencapai tujuan yang kompleks—apapun itu:
Proses bisnis otomatis
Mengelola Rantai Pasokan
bahkan membantu penelitian ilmiah
MCP adalah langkah penting untuk mewujudkan visi ini, menyediakan infrastruktur bagi agen AI untuk berinteraksi secara bermakna dengan dunia.
5）Tindakan lain yang mirip dengan MCP
Anthropic bukan satu-satunya peserta yang menyadari perlunya standar protokol integrasi AI.
Baru-baru ini, beberapa protokol dan perusahaan besar telah meluncurkan atau mengadopsi kerangka kerja yang mirip dengan MCP untuk mendukung perkembangan masa depan.
i) Perplexity MCP：
ii) OpenAI Agents SDK MCP：
Baru-baru ini (sebenarnya kemarin), OpenAI merilis plugin MCP untuk Agents SDK mereka:
iii) Integrasi Stripe MCP:
……masih banyak server MCP yang sedang dikembangkan untuk membuat komunikasi AI lebih mulus:
CEO yang berbeda dari Anthropic juga mengakui pentingnya dalam memajukan masa depan agen AI:
Langkah-langkah ini menyoroti tren yang semakin berkembang: pengakuan bahwa AI agen memerlukan solusi integrasi data yang distandarisasi dan dapat diskalakan.
Sementara MCP tetap menjadi pemimpin karena sifatnya yang open-source dan penerapannya yang luas, dimasukkannya pemain kunci seperti xAI, Google, dan Meta semakin menggarisbawahi pentingnya ruang ini.
6）Perbedaan kunci dengan AI tradisional
Mengapa MCP (dan teknologi serupa) lebih unggul dibandingkan dengan metode integrasi AI tradisional?
Integrasi tradisional biasanya melibatkan API kustom atau middleware, yang mengakibatkan solusi terfragmentasi dan sulit untuk diperluas.
MCP menyediakan standar umum yang mengurangi kompleksitas dan memastikan konsistensi. Grafik perbandingan ini memperlihatkan perbedaannya dengan jelas:
Kolaborasi Sumber Terbuka: Sifat sumber terbuka dari MCP mendorong kolaborasi di seluruh industri, yang kontras dengan pendekatan tertutup dari perusahaan AI terpusat.
Ini adalah proposisi nilai yang signifikan untuk cryptocurrency.
Berikut adalah perbandingan cepat:
Berikut adalah beberapa contoh aplikasi tingkat tinggi di bidang cryptocurrency:
Kami telah mulai melihat dorongan pada solusi (1) DeFAI, seperti @danielesesta, @heyanonai, @LimitusIntel, atau @gizatechxyz, serta melalui alat kustom seperti @aixbt_agent untuk menyelesaikan masalah analisis on-chain.
Dengan integrasi MCP yang lebih luas dalam ekosistem cryptocurrency dan AI, diharapkan akan ada lebih banyak aplikasi yang muncul!
7）Kesimpulan
MCP mewakili langkah penting menuju masa depan AI yang diwakili, di mana sistem otonom dapat berinteraksi dengan dunia di sekitarnya secara mulus.
Dengan menyediakan kerangka kerja yang distandarisasi, MCP menghubungkan agen AI dengan sumber data eksternal, mengatasi kendala kunci dalam pengembangan AI, dan mendorong solusi yang lebih cerdas, adaptif, dan dapat diskalakan.
Adopsi yang lebih luas dari protokol seperti MCP — menandakan dorongan kolektif menuju visi perantara ini.
Namun, masih ada tantangan.
Keberhasilan MCP dan teknologi serupa akan bergantung pada adopsi yang luas, interoperabilitas antar protokol, serta kemampuan untuk mengikuti perkembangan lingkungan AI yang cepat.
Seiring kita menuju masa depan di mana agen AI memainkan peran yang semakin penting dalam kehidupan, kerangka kerja seperti MCP akan menjadi jembatan yang menghubungkan AI dengan aplikasi dunia nyata.
Apakah MCP menjadi standar de facto atau hanya sebagai katalis untuk inovasi lebih lanjut, telah memicu diskusi penting tentang infrastruktur yang diperlukan untuk produk AI dan cryptocurrency yang terdistribusi.
