MCPとAIエージェント：人工知能アプリケーションの新しいフレームワーク

1. MCPの概念の紹介

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、個性化設定が欠如しているため、応答が単調で退屈なものとなっています。この問題を解決するために、開発者は「人設」という概念を導入し、AIに特定の役割、性格、口調を与えることで、応答をユーザーの期待により近づけています。しかし、豊富な「人設」を持っていても、AIは依然として受動的な応答者であり、タスクを積極的に実行したり、複雑な操作を行ったりすることはできません。

この制限を克服するために、Auto-GPTプロジェクトが登場しました。これは、開発者がAIのためにツールと関数を定義し、それをシステムに登録することを可能にします。ユーザーがリクエストを行うと、Auto-GPTは事前に設定されたルールとツールに基づいて操作指示を生成し、タスクを自動的に実行して結果を返します。これにより、AIは受動的な対話者から能動的なタスク実行者に変わります。

Auto-GPTはある程度AIの自主実行を実現しましたが、ツール呼び出し形式の不統一性やクロスプラットフォームの互換性の低さといった問題に直面しています。これらの課題を解決するために、MCP（モデルコンテキストプロトコル）が登場しました。MCPは、AIと外部ツールのインタラクション方法を簡素化することを目的としており、統一された通信標準を提供することで、AIがさまざまな外部サービスを容易に呼び出せるようにします。従来、大規模モデルが複雑なタスクを実行するためには、開発者が大量のコードやツールの説明を作成する必要があり、開発の難易度と時間コストが大幅に増加していました。MCPプロトコルは標準化されたインターフェースと通信規則を定義することにより、このプロセスを大幅に簡素化し、AIモデルが外部ツールとより迅速かつ効果的にインタラクションできるようにします。

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二、MCとAIエージェントの協調関係

MCPとAIエージェントの間には相互補完の関係があります。AIエージェントは主にブロックチェーンの自動化操作、スマートコントラクトの実行、暗号資産の管理に焦点を当て、プライバシー保護と分散型アプリケーションの統合を強調します。一方、MCPはAIエージェント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強化します。

従来のAIエージェントは、スマートコントラクトを介して取引を実行したり、ウォレットを管理したりするなど、一定の実行能力を備えています。しかし、これらの機能は通常事前に定義されていて、柔軟性や適応性に欠けています。MCPのコアバリューは、AIエージェントと外部ツール（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）との相互作用に統一された通信基準を提供することにあります。この標準化は、従来の開発におけるインターフェースの断片化の問題を解決し、AIエージェントがマルチチェーンデータやツールとシームレスに接続できるようにし、その自律的な実行能力を大幅に強化します。

例えば、DeFi系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、ポートフォリオを自動的に最適化します。さらに、MCPはAIエージェントに新たな方向性を開き、複数のAIエージェントが協力することができます：MCPを通じて、AIエージェントは職能に応じて協力し、オンチェーンデータ分析、市場予測、リスク管理などの複雑なタスクを組み合わせて実行し、全体的な効率と信頼性を向上させます。オンチェーン取引の自動化において、MCPはさまざまな取引およびリスク管理エージェントを連携させ、取引におけるスリッページ、取引摩耗、MEVなどの問題を解決し、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。

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三、関連プロジェクトの紹介

1. DeMCPの

DeMCPは、AIエージェントに自社開発のオープンソースMCPサービスを提供することに専念した分散型MCPネットワークであり、MCP開発者に商業利益共有のデプロイメントプラットフォームを提供し、主流の大型言語モデルへのワンストップアクセスを実現します。開発者は安定コインを通じてサービスを取得できます。

2. 暗い

DARKはSolanaに基づいて構築された信頼できる実行環境(TEE)下のMCPネットワークです。その最初のアプリケーションは現在開発中で、TEEおよびMCPプロトコルを通じてAIエージェントに効率的なツール統合機能を提供することを目的としており、開発者が簡単な設定を通じてさまざまなツールや外部サービスに迅速にアクセスできるようにします。

3. Cookie.fun

Cookie.funは、Web3エコシステムに特化したAIエージェントのプラットフォームで、ユーザーに包括的なAIエージェントインデックスと分析ツールを提供します。このプラットフォームは、AIエージェントのメンタルインパクト、インテリジェントフォロー能力、ユーザーインタラクション、オンチェーンデータなどの指標を示し、ユーザーが異なるAIエージェントのパフォーマンスを理解し評価するのを助けます。最近、Cookie.funは専用のMCPサーバーを導入し、プラグアンドプレイのスマートエージェント専用MCPサーバーを含み、開発者や非技術者向けに設計されており、設定は一切不要です。

4. スカイアイ

SkyAIはBNB Chainに基づいて構築されたWeb3データ基盤プロジェクトで、MCPを拡張することによってブロックチェーンネイティブの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アプリケーションに対して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、多チェーンデータアクセス、AIエージェントのデプロイ、および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し、ブロックチェーン環境におけるAIの実際の応用を推進する計画です。現在、SkyAIはBNB ChainとSolanaからの集約データセットをサポートしており、将来的にはEthereumメインネットとBaseチェーンのMCPデータサーバーのサポートも予定しています。

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第四に、将来の開発見通し

MCPプロトコルはAIとブロックチェーンの融合における新しいナarrティブとして、データの相互作用効率を向上させ、開発コストを削減し、安全性とプライバシー保護を強化するなどの面で巨大な潜在能力を示しています。特に、分散型金融などのシーンにおいて広範な応用の可能性があります。しかし、現在のところMCPに基づくプロジェクトの大多数は概念実証段階にあり、成熟した製品をまだリリースしていないため、そのトークン価格は上場後に継続的に下落しています。これは、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、主に長期の製品開発サイクルと実際の応用の欠如に起因しています。

したがって、製品開発の進捗を加速し、トークンと実際の製品との密接な関連を確保し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることが、現在のMCPプロジェクトが直面している核心的な問題となっています。また、MCPプロトコルの暗号エコシステムにおける普及は、技術統合の課題にも直面しています。異なるブロックチェーンとDApp間のスマートコントラクトのロジックとデータ構造に違いがあるため、統一標準化されたMCPサーバーには依然として多くの開発リソースが必要です。

挑戦に直面しながらも、MCPプロトコル自体は依然として巨大な市場成長の可能性を示しています。AI技術の進歩とMCPプロトコルの成熟が進む中で、将来的にはDeFiやDAOなどの分野でより広範な応用が期待されます。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、自動取引を実行することで、市場分析の効率と正確性を向上させることができます。さらに、MCPプロトコルの分散型特性は、AIモデルに透明性と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のプロセスを推進することが期待されます。

MCPプロトコルはAIとブロックチェーンの融合における重要な補助的な力として、技術が成熟し応用シーンが拡大する中で、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可能性があります。しかし、このビジョンを実現するためには、技術統合、安全性、ユーザーエクスペリエンスなどの多くの課題を解決する必要があります。