原題: モデル コンテキスト プロトコル (MCP): 次世代の暗号 AI 触媒
原著者: @S4mmyEth、AI エージェント アナリスト
原訳: zhouzhou、BlockBeats

編集者注: この論文では、AI エージェントを外部データ ソースに接続し、AI システムの自律性とインテリジェンスを促進するように設計された標準化されたフレームワークであるモデル コンテキスト プロトコル (MCP) を紹介します。 MCP は、現実世界と相互作用する AI システムのボトルネックを解決し、DeFi などの分野での操作の自動化を可能にします。この記事では、暗号通貨と AI エコシステムにとっての MCP の重要性と、広範な採用や相互運用性などの課題にもかかわらず、MCP がエージェントベースの AI の開発をどのように推進するかについて説明します。

以下は元のテキストです (元のコンテンツは読みやすく理解しやすいように再構成されています)。

私と同じように、あなたも「MCP って一体何?」と疑問に思っているかもしれません。なぜこれほど多くの人が MCP について話しているのでしょうか?現在、MCP に関する情報はほとんどありませんが、これは驚くことではありません。MCP は誕生してまだ 4 か月しか経っていないからです。そこで、私はそれを調査し、調査結果をまとめることにしました。

要するに、これは暗号通貨とオープンソース AI における大きな進歩となる可能性があり、注目に値します。これにより、AI エージェントを中核とする新しい一連の暗号化製品の開発が促進される可能性があります。

目次

·はじめに

·モデル コンテキスト プロトコル (MCP) とは何ですか?

·MCP は AI エージェントをどのように強化しますか?

·エージェント時代の未来: MCP の重要性

·その他の MCP のようなプロジェクト

·従来の AI 統合方法との主な違い

·結論

はじめに

AI エージェントがより自律的になり、現実世界のアプリケーションに深く統合されるにつれて、モデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、エージェントが外部データやツールと対話する方法に革命をもたらしています。 2024 年後半に Anthropic によって開始される MCP は、AI エージェントがさまざまなデータ ソースにシームレスに接続して、より効率的なインタラクションを可能にする標準化されたフレームワークになることを目指しています。

しかし、@anthropicai がこの通信標準を開始して以来、ますます多くの AI ソリューションがこれをデフォルトとして使用し始めています。簡単に言えば、「AI がソフトウェアとリアルタイムで対話する方法」です。

エージェンシー時代、つまり AI システムが複雑なタスクを独立して実行できるようになる未来の到来により、MCP は AI イノベーションの次の波を推進する鍵となるでしょうか?おそらく、これは Crypto x AI トラックにおける新たな市場ラウンドを誘発することになるのでしょうか?

チャットボットから業界を牽引する自動化システムまで、AI エージェントはリアルタイムで意思決定を行い、複数のデータ ソースから最新の情報を引き出すことがますます求められています。しかし、根本的なボトルネックはまだ残っています。AI モデルには、データベース、ファイル リポジトリ、エンタープライズ レベルのツールなどの外部システムに接続するための標準化された方法が欠けているのです。ここで MCP が役立ちます。

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) の紹介

MCP は、このギャップを埋め、AI エージェントが外部データ ソースに動的にアクセスして対話できるようにすることを目的としたオープン スタンダードです。これにより、大規模な言語モデルにエージェント機能を持たせることができ、スマートコントラクトを実行するだけでなく、DeFi 操作に参加することもできます。これは間違いなく大きな進歩です。暗号通貨業界のユーザーであれば、ChatGPT は暗号通貨市場のリアルタイム情報と分析の点ではほとんど役に立たず、上位 100 の暗号通貨の一部のスポット価格を正確に提供することさえできない可能性があることを深く理解しているはずです。

MCP は、たとえば「USDC の最適な APY を見つけて 1,000 ドルを割り当てる」といった DeFi を強化する AI の機能を強化し、市場の変動に応じて投資ポートフォリオを自動的に調整することができます。

これは、AI エージェントがより自律的で効率的な未来に向かっていることを示しており、この変化は従来の AI システムとは異なり、暗号エコシステムの許可のない性質に沿ったものとなっています。

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) とは何ですか?

2024 年後半に Anthropic が立ち上げたモデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、AI アシスタント、特に大規模な言語モデルによって駆動される AI エージェントを接続し、リアルタイム データにアクセスして活用できるように設計されたオープン ソース標準です。

MCP は、AI エージェントが次のものへのアクセスを安全かつ標準化できるようにするユニバーサル アダプターと考えることができます。

コンテンツ リポジトリ、エンタープライズ ツール、開発環境など。

なぜこれが重要なのでしょうか?

従来の AI 統合では断片化されたカスタマイズされたソリューションに依存することが多いのに対し、MCP は双方向の通信を可能にする統合フレームワークを提供します。つまり、AI エージェントは外部データ ソースから情報を取得できるだけでなく、更新やアクションをシステムにプッシュして戻すこともできるため、より動的で自律的な動作が可能になります。

AI エージェントが企業システムを自動的に更新したり、個人的な事柄を完全に自律的に管理したりすることを想像してみてください。 Anthropic が MCP を立ち上げる目的は、AI の統合を簡素化し、開発者が自律的な AI ワークフローを簡単に構築できるようにして、AI エージェントがタスクを独立してインテリジェントに実行できるようにすることです。

MCP は AI エージェントをどのように強化するのでしょうか?

MCP は統合レイヤーとして機能し、AI エージェントがオンデマンドで外部サービスに接続できるようにします。コアとなるメカニズムは次のとおりです。

動的データ アクセス

事前トレーニング データのみに依存する従来の AI とは異なり、MCP を使用する AI エージェントは、リレーショナル データベース、ファイル システム、コード リポジトリなどのコンテキスト関連データをリアルタイムまたはオンデマンドで取得できます。

つまり、人気のない仮想通貨の価格もリアルタイムで取得できるというわけです！ @0rxbt でさえ、MCP を使用して、私たちのお気に入りの Purple Frog (別名 SkyNet、別名 @aixbt_agent) を最適化しています。

双方向通信

MCP は双方向のインタラクションをサポートしているため、AI エージェントはデータを取得できるだけでなく、データベースの更新やワークフローのトリガーなど、分析に基づいたアクションを実行することもできます。

標準化されたフレームワーク

MCP は、カスタマイズされた統合の必要性を排除する共通プロトコルを提供するため、開発の複雑さが軽減され、アプリケーションの一貫性が確保されます。おそらくこれが、マルチチェーンの断片化と異なるプログラミング言語の互換性を解決する答えなのでしょうか?将来的には、AI エージェントが Web3 の集約レイヤーになるのでしょうか? ！

AI エージェント時代に向けて：MCP が重要な理由

AI エージェントはもはや単なる受動的な応答システムではなく、より能動的で目標指向的になり、自律的な意思決定を行うことさえできるようになります。しかし、AI エージェントが本当に役立つためには、トレーニング データの制限を克服し、現実世界とスムーズにやり取りできる必要があります。ここで MCP が役立ちます。

MCP の実際の例 (Anthropic のドキュメントより)

AI エージェントにソフトウェア開発プロセスを管理するタスクが与えられているとします。
MCP を使用すると、次のことが可能になります。
· 最新のコードを取得する
· コード エラーを分析する
· チームのプロジェクト管理ツールにレポートをプッシュする - すべてリアルタイムで実行されます。

以下の例 (@alexalbert__ に感謝) では、Anthropic の Claude が GitHub に直接接続し、新しいリポジトリを作成し、MCP を使用して自動 PR (プル リクエスト) を作成していることがわかります。

MCP により、AI エージェントはリアルタイム データにアクセスして変化する環境に適応できるようになり、よりスマートで効率的になります。以下は、MCP が GitHub、Web API、Slack、電子メールなどと統合して通信する方法の実際の例です。

MCP は、@davidsacks の「究極の AI エージェント」のビジョンに対する実行可能なソリューションを提供します。

おそらく、本当の勝利の方程式は AI エージェントそのものではなく、エージェントを現実世界に接続するインフラストラクチャです。標準化されたプロトコルを使用すると、開発者は新しい統合ごとに車輪の再発明をすることなく、AI エージェント ワークフローをより速く構築できます。

エージェンシー時代の核心は、AI が独立して行動し、複雑なタスクを完了できるようにすることです。ビジネスプロセスの自動化、サプライチェーンの管理、科学研究の支援など。 MCP は、AI エージェントが現実世界と対話するためのインフラストラクチャを提供することで、このビジョンを実現するための重要なステップになりつつあります。

MCP に類似した他のプロジェクト

標準化された AI 統合プロトコルの重要性を認識している企業は Anthropic だけではありません。最近、多くの有名なプロトコルや企業が、AI エージェント エコシステムの開発を促進するために、MCP に類似したフレームワークを立ち上げたりサポートしたりしています。

Perplexity MCP

OpenAI Agents SDK MCP

最近 (実際は昨日)、OpenAI は Agents SDK に統合するための独自の MCP プラグインをリリースしました:

Stripe MCP 統合:

…さらに、AI 間の通信をさらにシームレスにするために設計された MCP サーバーがさらに開発中です:

Anthropic 以外の CEO も、AI エージェントの未来を推進する上での MCP の重要性を認識しています:

これらの取り組みは、エージェント AI には標準化されたスケーラブルなデータ統合ソリューションが必要であるという認識という、高まりつつある傾向を浮き彫りにしています。 MCP はオープンソースの性質と幅広い適用性によりリーダーであり続けていますが、xAI、Google、Meta などの大手企業の関与により、この分野の重要性がさらに強調されています。

従来の AI 統合との主な違い

従来の AI 統合と比較して、MCP (および同様のフレームワーク) が優れているのはなぜですか?従来の統合では、多くの場合、カスタム API やミドルウェアが使用されるため、拡張が困難な断片化されたソリューションが生まれます。 MCP は共通の標準を提供し、複雑さを軽減し、一貫性を保証します。

次の比較表は、1 つの図で 2 つの違いを明確に示しています。

オープン ソース コラボレーション:

MCP のオープン ソースの性質により、集中型 AI 企業の孤立した実践とは対照的に、業界全体のコラボレーションが促進されます。これは暗号通貨における大きな価値提案です。

簡潔な比較は次のとおりです:

以下に、暗号アプリケーションのハイレベルな例をいくつか示します。

@danielesesta、@LimitusIntel、@gizatechxyz による @heyanonai などの DeFAI ソリューションへの推進や、@aixbt_agent などのカスタム ツールによるオンチェーン分析への取り組みがすでに始まっています。 MCP がさらに広範な暗号通貨および AI エコシステムに統合されるにつれて、このようなイノベーションがさらに増えると予想されます。

MCP は、自律システムが周囲の世界とシームレスに対話できるエージェントベースの AI の未来に向けた重要な一歩を表しています。 MCP は、AI エージェントが外部データ ソースに接続するための標準化されたフレームワークを提供することで、AI 開発における重大なボトルネックを解消し、よりスマートで適応性に優れたスケーラブルなソリューションを実現します。

業界全体で MCP のようなプロトコルが採用されていることは、エージェンシーベースのビジョンに向けた共同の推進を示しています。しかし、課題はまだ残っています。 MCP や同様のプロトコルの成功は、広範な採用、プロトコル間の相互運用性、そして急速に進化する AI 分野に追いつく能力にかかっています。

AI エージェントが私たちの生活の中でますます重要な役割を果たす未来に向かうにつれて、MCP のようなフレームワークは AI と現実世界のアプリケーションの間の架け橋として機能します。 MCP が事実上の標準になるか、あるいはさらなるイノベーションの単なる触媒になるかにかかわらず、エージェントベースの AI とエージェントベースの暗号製品に必要なインフラストラクチャに関する重要な議論がすでに巻き起こっています。

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