如果你像我一樣，可能一直在想“到底什麼是MCP？！”...為什麼這麼多人在談論它？
關於它的文獻很有限，這也很正常；它僅在四個月前才誕生。因此，我決定進行研究並將我的發現整理在這裡。
總結：它是加密貨幣和開源AI的一個重大突破。所以你需要關注它；它可能會催化下一個階段的代理加密產品。
目錄
1.引言
2.什麼是模型上下文協議？
3.MCP如何為AI代理工作
4.代理未來：為什麼MCP很重要
5. 其他類似MCP的舉措
6.與傳統AI集成的主要區別
7.結論
1）引言
隨著AI代理不斷發展，變得更加自主並融入到現實世界的應用中，模型上下文協議（“MCP”）作為一個改變遊戲規則的技術出現，改變了這些代理如何與外部數據和工具互動。
MCP由Anthropic在2024年底推出，定位為一個標準化框架，旨在賦能AI代理，使其能夠與多種數據源進行無縫溝通。
但自從 @anthropicai 推出了這一通信標準以來，更多的AI解決方案已經將其採納為現狀。
簡單來說，它就是：“AI與軟件實時溝通的方式”。
隨著代理未來的到來——AI系統獨立執行復雜任務的時代——MCP是否可能是解鎖下一波AI創新的關鍵？
也許是加密與AI價格走勢的下一波上漲？
從聊天機器人到推動各行各業的自主系統，AI代理越來越被期望能夠實時做出決策，並從多種來源獲取實時數據。
然而，一個主要瓶頸依然存在：缺乏一種標準化的方式讓AI模型與外部系統（如數據庫、文件庫或業務工具）進行連接。
這就是MCP的作用所在。
引入模型上下文協議（MCP）——這是一個開放標準，旨在通過使AI代理能夠動態訪問和與外部數據源互動來彌合這一鴻溝。
它使大型語言模型（LLM）能夠有效地充當代理，具備部署智能合約或執行DeFi活動的能力。這是一個非常巨大的突破！
如果你作為加密原生用戶使用過ChatGPT，你可能已經意識到它在提供及時的加密見解、特定信息或分析方面表現糟糕——如果它能告訴我一些前100名加密貨幣的當前現貨價格，我會感到非常驚訝！
MCP能夠增強AI驅動的DeFi功能，比如：
1. “查找USDC的最佳年化收益率，並配置1000美元”，或者；
2. 根據市場波動重新平衡投資組合。
這表明了一個更廣泛的趨勢，朝著代理未來的方向發展，在這個未來中，AI系統將更加獨立和有用。
這與傳統AI系統的區別在於，傳統系統受限於加密 rails的無權限性質。
2）什麼是模型上下文協議（MCP）？
模型上下文協議（“MCP”）由Anthropic在2024年底推出，是一個開源標準，旨在將AI助手，
特別是由大型語言模型（LLM）驅動的AI代理，與外部系統連接，這些系統包含了豐富的實時數據。
可以將它視為一個通用適配器，使AI代理能夠安全且標準化地訪問：
- 內容庫
- 商業工具
- 開發環境，還有！
為什麼你應該關心？
與傳統的AI集成不同，傳統AI集成通常依賴於零散的、定製化的解決方案，而MCP提供了一個統一的框架用於雙向通信。
這意味著AI代理不僅可以從外部來源獲取數據，還可以將更新或操作推送回這些系統，從而實現更動態和自主的行為。
你可以讓一個代理完全自主地更新商業系統或管理你的個人事務！
Anthropic推出MCP的使命是簡化AI集成，幫助開發人員更輕鬆地構建代理工作流，使AI系統能夠獨立且具有上下文地運作。
3）MCP如何為AI代理工作
MCP作為一個集成層，使AI代理能夠根據需求連接到外部服務。以下是它如何運作的詳細解釋：
a) 動態數據訪問：
AI代理使用MCP可以訪問實時或上下文特定的數據，而不僅僅依賴預訓練數據。它們可以從關係型數據庫、文件系統或代碼庫等來源獲取數據。
那些神秘的加密貨幣價格可以實時獲取！甚至 @0rxbt 也在為我們最喜歡的紫色青蛙（即 SkyNet，亦即 @aixbt_agent）玩弄MCP！
b) 雙向通信：
MCP支持雙向交互，這意味著AI代理不僅可以檢索數據，還可以根據分析執行操作——例如更新數據庫或觸發工作流。
c) 標準化框架：
通過提供一個通用協議，MCP消除了定製集成的需求，減少了開發者的複雜性，並確保了各個應用之間的一致性。
也許這是解決不同區塊鏈和多種編程語言問題的方案！或許代理將成為聚合層？！
4）代理未來：為什麼MCP很重要
AI代理不再僅僅是被動系統；它們正在成為主動的、目標導向的實體，能夠自主做出決策。
然而，為了使AI代理真正有用，它們需要突破訓練數據的侷限，能夠與現實世界進行流暢的互動。
這正是MCP的作用所在。
一個關於MCP應用的優秀示例來自Anthropic的文檔：
假設一個AI代理負責管理軟件開發管道。
通過MCP，代理可以：
- 從代碼庫中拉取最新代碼
- 分析代碼中的bug
- 然後將報告推送回團隊的項目管理工具——這一切都是實時完成的。
下面（感謝@alexalbert__）展示了Anthropic的Claude直接連接到GitHub，創建一個新倉庫並通過MCP集成發起一個PR（拉取請求）：
MCP允許AI代理通過訪問實時數據來適應變化的環境，使它們變得更加響應靈敏和智能。
下方展示了MCP與GitHub、Web API、Slack、電子郵件等的集成與通信。
MCP為@davidsacks關於“獲勝”代理可能是什麼樣的聲明提供瞭解決方案：
但或許，連接代理與現實世界的基礎設施才是制勝的關鍵！
通過標準化協議，開發者可以更快地構建代理工作流，而無需為每個新集成重新發明輪子。
代理未來的核心是AI系統能夠獨立行動以實現複雜目標——無論是：
- 自動化業務流程
- 管理供應鏈
- 甚至協助科學研究
MCP是實現這一願景的重要一步，為AI代理提供了與世界有意義互動的基礎設施。
5）其他類似MCP的舉措
Anthropic並不是唯一一個認識到需要標準化AI集成協議的參與者。
最近，幾個大型協議和公司推出或採納了類似MCP的框架，以支持代理未來的發展：
i) Perplexity MCP：
ii) OpenAI Agents SDK MCP：
最近（實際上是昨天），OpenAI發佈了自己針對Agents SDK的MCP插件：
iii) Stripe MCP集成：
……還有許多MCP服務器正在開發中，以使AI通信更加無縫：
與Anthropic不同的CEO們也在承認其在推進AI代理未來中的重要性：
這些舉措凸顯了一個日益增長的趨勢：認識到代理AI需要標準化、可擴展的數據集成解決方案。
儘管MCP由於其開源性質和廣泛適用性仍然是領頭羊，但像xAI、Google和Meta等重要參與者的加入，進一步強調了這一領域的重要性。
6）與傳統AI集成的關鍵區別
為什麼MCP（及其類似技術）相比傳統AI集成方式更具優勢？
傳統的集成通常涉及自定義API或中間件，導致解決方案碎片化，難以擴展。
MCP提供了一個通用標準，減少了複雜性，確保了一致性。這張比較圖將其區別展現得一目瞭然：
開源協作：MCP的開源性質促進了整個行業的協作，這與集中式AI公司的封閉式方法形成了鮮明對比。
這對加密貨幣來說是一個重大價值主張。
以下是一個快速對比：
以下是一些在加密貨幣領域的高層次應用示例：
我們已經開始看到在（1）DeFAI解決方案上的推動，例如 @danielesesta 的 @heyanonai、@LimitusIntel 或 @gizatechxyz，以及通過像 @aixbt_agent 這樣的定製工具來解決鏈上分析問題。
隨著MCP在更廣泛的加密貨幣和AI生態系統中的進一步集成，預計將有更多應用出現！
7）結論
MCP代表了邁向代理AI未來的重要一步，在這個未來中，自主系統可以與周圍的世界無縫互動。
通過提供一個標準化框架，將AI代理與外部數據源連接，MCP解決了AI開發中的關鍵瓶頸，推動了更智能、可適應和可擴展的解決方案。
更廣泛行業對類似MCP協議的採納——標誌著向這一代理願景的集體推動。
然而，仍然存在挑戰。
MCP及其類似技術的成功將取決於廣泛的採用、協議之間的互操作性，以及跟上快速發展的AI環境的能力。
隨著我們邁向一個AI代理在生活中扮演越來越重要角色的未來，像MCP這樣的框架將成為連接AI與現實世界應用的橋樑。
無論MCP是否成為事實上的標準，還是僅僅作為進一步創新的催化劑，它已經引發了關於代理AI和代理加密貨幣產品所需基礎設施的關鍵討論。
