MCP+AIエージェント：人工知能アプリケーションのための新しいフレームワーク

著者：BitMart Research ソース：中

I.MCPコンセプトの紹介

前回までの内容人工知能の分野では、従来のチャットボットは一般的な対話モデルに依存しており、パーソナライズされたキャラクター設定がないため、応答が単一的で人間味のないものになりがちでした。この問題を解決するために、開発者たちは「ペルソナ」という概念を導入しました。これは、AIに特定の役割、性格、声のトーンを与えることで、ユーザーの期待に合った応答をさせるという考え方です。しかし、豊富なペルソナがあっても、AIはまだ受動的な応答者に過ぎず、能動的にタスクを実行したり、複雑な操作を行ったりすることはできない。そこで、開発者がAIのための一連のツールや機能を定義し、システムに登録できるオープンソースプロジェクト「Auto-GPT」が開発された。ユーザーがリクエストすると、Auto-GPTは事前に定義されたルールとツールに基づいて対応する操作命令を生成し、タスクを自動的に実行して結果を返す。

Auto-GPTは、AIの自律的な実行をある程度実現しているものの、ツールの呼び出し形式が一貫していない、クロスプラットフォームの互換性が低い、といった問題を抱えている。これらの問題を解決するために、AIが開発プロセスで直面する主な課題、特に外部ツールとの統合の複雑さを解決することを目的としたMCP（Model Context Protocol）が誕生しました。MCPの中心的な目標は、AIが外部ツールとやりとりする方法を簡素化し、統一された通信規格を提供することで、AIがさまざまな外部サービスを簡単に呼び出せるようにすることです。統一された通信規格を提供することで、AIは様々な外部サービスを簡単に呼び出すことができます。従来、大規模なモデルに天気の問い合わせやWebページへのアクセスなどの複雑なタスクを実行させるためには、開発者は大量のコードとツールの記述を記述する必要があり、開発の難易度と時間的コストが大幅に増加していた。MCPプロトコルは、標準化されたインターフェースと通信仕様を定義することで、このプロセスを大幅に簡素化し、AIモデルがより迅速かつ効率的に外部ツールとやり取りできるようにします。

MCPとAIエージェントの統合

MCPと暗号AIエージェントは互いに補完的であり、両者の違いは、AIエージェントが主にブロックチェーンの自動運用、スマートコントラクトの実行、暗号AIエージェントに焦点を当てていることです。両者の違いは、AI Agentがブロックチェーンの自動化、スマートコントラクトの実行、暗号資産管理に重点を置き、プライバシー保護と分散型アプリケーションの統合に重点を置いているのに対し、MCPはAI Agentと外部システムとのインタラクションを簡素化し、標準化されたプロトコルとコンテキスト管理を提供し、クロスプラットフォームの相互運用性と柔軟性を高めることに重点を置いている点です。暗号化されたAIエージェントは、MCPプロトコルを介してより効率的に統合され、プラットフォーム間で操作できるため、その実行能力が強化されます。

これまでのAIエージェントは、スマートコントラクトによる取引の実行やウォレットの管理など、いくつかの実行機能を備えていました。MCPの中核的価値は、AIエージェントが外部ツール（ブロックチェーンデータ、スマートコントラクト、オフチェーンサービスなどを含む）と相互作用するための統一された通信規格を提供することです。この標準化により、従来の開発におけるインターフェースの断片化という問題が解決され、AIエージェントがマルチチェーンのデータやツールとシームレスにインターフェースできるようになり、AIエージェントの自律実行能力が大幅に強化されます。例えば、DeFi AIエージェントは、MCPを通じてリアルタイムで市場データを取得し、投資ポートフォリオを自動的に最適化することができます。さらに、MCPはAIエージェントに全く新しい方向性を切り開きます。すなわち、複数のAIエージェントの連携です。MCPを通じて、AIエージェントはそれぞれの機能に応じて互いに連携し、オンチェーンデータ分析、市場予測、リスクコントロール管理などの複雑なタスクを完了するために組み合わせることができ、全体的な効率性と信頼性を向上させることができます。オンチェーン取引の自動化：MCPはあらゆる種類の取引エージェントとリスクコントロールエージェントを接続し、スリッページ、取引の消耗、MEVなどの問題を解決することで、より安全で効率的なオンチェーン資産管理を実現します。

3. 関連プロジェクト

1.AIエージェントのための自己開発オープンソースMCPサービスを提供し、MCP開発者のための商業収益分配型展開プラットフォームを提供し、主流の大規模言語モデル（LLM）へのワンストップ・アクセスを可能にすることに専念しています。開発者は安定したコイン（USDT、USDC）をサポートすることでサービスにアクセスできる。5月8日現在、トークンDMCPの時価総額は約162万ドル

2.ビルドトークン$DARKはCoin Alphaで入手可能で、5月8日現在の時価総額は約$1181万ドル。現在開発中のDARKの最初のアプリケーションは、TEEとMCPプロトコルを介した効率的なツール統合機能をAIエージェントに提供し、開発者は簡単な設定によって複数のツールや外部サービスに素早くアクセスできるようになる。この製品はまだ完全にはリリースされていませんが、ユーザーは電子メールを介してウェイティングリストに登録し、テストに参加してフィードバックを提供することで、初期段階の体験に参加することができます。

3.Cookie.fun

Cookie.funは、Web3エコシステムにおけるAIAgentに特化したプラットフォームで、ユーザーに次のようなものを提供するよう設計されています。包括的なAIエージェントのインデックスと分析ツールを提供します。4月24日のCookie.API1.0アップデートでは、独自のMCPサーバーが導入されました。このサーバーは、AIエージェント専用のプラグアンドプレイMCPサーバーで構成され、開発者や非技術者向けに設計されており、設定は不要です。これは開発者や技術者でない人々のために設計されており、設定は不要です。

4.SkyAI

SkyAIはBNBチェーンに基づくWeb3データインフラプロジェクトで、MCPを拡張することでブロックチェーンネイティブなAIインフラを構築することを目的としています。このプラットフォームは、Web3ベースのAIアプリケーション向けにスケーラブルで相互運用可能なデータプロトコルを提供し、ブロックチェーン環境におけるAIの実用化を推進するために、マルチチェーンのデータアクセス、AIエージェントの展開、プロトコルレベルのユーティリティを統合することで開発プロセスを簡素化する計画です。現在、SkyAIはBNB ChainとSolanaの100億行以上のデータを集約したデータセットをサポートしており、将来的にはEtherのメインネットワークとBase chainをサポートするMCPデータサーバーも稼働する予定です。同社のトークンであるSkyAIはCoinSafe Alphaに上場しており、5月8日現在の時価総額は約4270万ドルとなっている。

4、今後の展開

MCPプロトコルは、AIとブロックチェーンの融合の新たな物語として、特に分散型金融やその他のシナリオにおいて、データ相互作用の効率化、開発コストの低減、セキュリティとプライバシー保護の強化に大きな可能性を示している。特に、分散型金融やその他のシナリオにおいて、幅広い応用が期待されている。しかし、ほとんどのMCPベースのプロジェクトはまだ概念実証の段階にあり、成熟した製品をローンチするまでに至っていないため、ローンチ後のトークン価格は継続的に下落しており、例えばDeMCPトークンの価格はローンチ後1ヶ月足らずで74％も下落しています。この現象は、MCPプロジェクトに対する市場の信頼危機を反映しており、その主な原因は、製品開発サイクルの長さと、現場での実用化の欠如にある。そのため、いかに製品開発を加速させるか、トークンと実際の製品との密接なつながりを確保するか、さらにユーザー体験を向上させるかが、MCPプロジェクトが直面する中核的な課題となる。さらに、暗号エコシステムにおけるMCPプロトコルの推進は、依然として技術統合の課題に直面している。異なるブロックチェーンやDApps間でスマートコントラクトのロジックやデータ構造に違いがあるため、統一され標準化されたMCPサーバーにはまだ大きな開発リソースが必要です。

こうした課題にもかかわらず、MCPプロトコル自体は市場発展の大きな可能性を示しています。AI技術の継続的な進歩とMCPプロトコルの段階的な成熟により、将来的にはDeFi、DAO、その他の分野でより幅広い応用が期待されています。例えば、AIエージェントはMCPプロトコルを通じてリアルタイムでオンチェーンデータを取得し、自動取引を実行し、市場分析の効率と精度を向上させることができる。また、MCPプロトコルの分散型機能は、AIモデルに透明で追跡可能な運用プラットフォームを提供し、AI資産の分散化と資産化を促進することが期待されています。AIとブロックチェーンの統合の重要な補助力として、MCPプロトコルは、技術の成熟が進み、適用シーンが拡大するにつれて、次世代AIエージェントを推進する重要なエンジンになることが期待されています。しかし、このビジョンを実現するためには、技術統合、セキュリティ、ユーザーエクスペリエンスなどの課題に取り組む必要がある。