# MCP概念とAIエージェントの融合:人工知能アプリケーションの新しいフレームワーク## 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ており、個別の設定が不足しているため、応答が単調で人間味に欠ける。これを解決するために、開発者は「キャラクター」概念を導入し、AIに特定の役割、性格、トーンを与えて、ユーザーの期待により近い応答を実現している。しかし、豊富な「キャラクター」を持っていても、AIは依然として受動的な応答者に過ぎず、タスクを自発的に実行したり、複雑な操作を行ったりすることはできない。そのため、Auto-GPTプロジェクトが誕生しました。これは、開発者がAIのためにツールや関数を定義し、それをシステムに登録できるようにします。ユーザーがリクエストを提出すると、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へと変わります。Auto-GPTはある程度AIの自主実行を実現していますが、ツールの呼び出し形式が統一されていないことや、クロスプラットフォームの互換性が低いなどの問題に直面しています。これらの問題を解決するために、MCP(Model Context Protocol、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式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簡単に呼び出せるようにします。! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-948d6535aeed0dee712c64a563896aed)## MCPとAIエージェントの融合MCPとAIエージェントは相互に補完し合っています。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することに重点を置き、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。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標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エージェントが複数のチェーンデータやツールにシームレスに接続できるようにし、自律的な実行能力を大幅に強化します。例えば、DeFiタイプの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できます。さらに、MCPはAIエージェントに新しい方向性を開き、複数のAIエージェントの協力を可能にします。MCPを通じて、AIエージェントは機能ごとに役割を分担し、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、全体の効率と信頼性を向上させます。オンチェーントレードの自動化において、MCPはさまざまなトレードおよびリスク管理エージェントをつなげ、トレードにおけるスリッページ、トレード摩耗、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。! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-738ea1ca5356cbdbfcb73c388e672cf2)## 関連プロジェクト### DeMCPについて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を目指した、分散型のMCPネットワークです。MCP開発者には、商業利益の共有が可能なデプロイメントプラットフォームを提供し、主流の大規模言語モデル(LLM)へのワンストップ接続を実現します。開発者は、ステーブルコインをサポートすることでサービスを取得できます。### ダークDARKは、信頼できる実行環境(TEE)の下にあるMCPネットワークで、Solanaに基づいて構築されています。その最初のアプリケーションは現在開発中で、TEEと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能力を提供し、開発者が簡単な設定でさまざまなツールや外部サービスに迅速に接続できるようにします。### Cookie.funCookie.funはWeb3エコシステムに特化したAIエージェントプラットフォームであり、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することを目的としています。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ワーシップ、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、ユーザーがさまざまなAIエージェントのパフォーマンスを理解し評価するのに役立ちます。### スカイAISkyAI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あり、MCPの拡張を通じてブロックチェーンネイティブのAIインフラストラクチャを構築することを目指しています。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、マルチチェーンデータアクセス、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し、ブロックチェーン環境におけるAIの実際の適用を推進する計画です。## 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における新しいストーリーとして、データインタラクションの効率を高め、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では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の段階にあり、成熟した製品がまだ発売されていないため、そのトークン価格は上場後に継続的に下落しています。この現象は、市場がMCPプロジェクトに対する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適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、ユーザー体験を向上させることが、現在MCPプロジェクトが直面している核心的な問題となります。さらに、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やデータ構造に相違があるため、統一された標準化のMCPサーバーには依然として大量の開発リソースが必要です。これらの課題に直面しているにもかかわらず、MCPプロトコル自体は依然として巨大な市場発展の潜在能力を示しています。AI技術が進歩し続け、MCPプロトコルが徐々に成熟するにつれて、将来的にはDeFi、DAOなどの分野でより広範な応用が期待されます。たとえば、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モデルに対して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プロセスを促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力として、技術の成熟と応用シーンの拡大に伴い、次世代AIエージェントを推進する重要なエンジンと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、安全性、ユーザー体験など多方面の課題を解決する必要があります。! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-ec96a79536bfb76acd29403aa8bb67d1)
MCPとAIエージェントの融合:Web3スマートインタラクションの新しいエコシステムを構築する
MCP概念とAIエージェントの融合:人工知能アプリケーションの新しいフレームワーク
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ており、個別の設定が不足しているため、応答が単調で人間味に欠ける。これを解決するために、開発者は「キャラクター」概念を導入し、AIに特定の役割、性格、トーンを与えて、ユーザーの期待により近い応答を実現している。しかし、豊富な「キャラクター」を持っていても、AIは依然として受動的な応答者に過ぎず、タスクを自発的に実行したり、複雑な操作を行ったりすることはできない。
そのため、Auto-GPTプロジェクトが誕生しました。これは、開発者がAIのためにツールや関数を定義し、それをシステムに登録できるようにします。ユーザーがリクエストを提出すると、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へと変わります。
Auto-GPTはある程度AIの自主実行を実現していますが、ツールの呼び出し形式が統一されていないことや、クロスプラットフォームの互換性が低いなどの問題に直面しています。これらの問題を解決するために、MCP(Model Context Protocol、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式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簡単に呼び出せるようにします。
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MCPとAIエージェントの融合
MCPとAIエージェントは相互に補完し合っています。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することに重点を置き、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。
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標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エージェントが複数のチェーンデータやツールにシームレスに接続できるようにし、自律的な実行能力を大幅に強化します。例えば、DeFiタイプの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できます。
さらに、MCPはAIエージェントに新しい方向性を開き、複数のAIエージェントの協力を可能にします。MCPを通じて、AIエージェントは機能ごとに役割を分担し、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、全体の効率と信頼性を向上させます。オンチェーントレードの自動化において、MCPはさまざまなトレードおよびリスク管理エージェントをつなげ、トレードにおけるスリッページ、トレード摩耗、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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関連プロジェクト
DeMCPについて
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を目指した、分散型のMCPネットワークです。MCP開発者には、商業利益の共有が可能なデプロイメントプラットフォームを提供し、主流の大規模言語モデル(LLM)へのワンストップ接続を実現します。開発者は、ステーブルコインをサポートすることでサービスを取得できます。
ダーク
DARKは、信頼できる実行環境(TEE)の下にあるMCPネットワークで、Solanaに基づいて構築されています。その最初のアプリケーションは現在開発中で、TEEと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能力を提供し、開発者が簡単な設定でさまざまなツールや外部サービスに迅速に接続できるようにします。
Cookie.fun
Cookie.funはWeb3エコシステムに特化したAIエージェントプラットフォームであり、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することを目的としています。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ワーシップ、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、ユーザーがさまざまなAIエージェントのパフォーマンスを理解し評価するのに役立ちます。
スカイAI
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あり、MCPの拡張を通じてブロックチェーンネイティブのAIインフラストラクチャを構築することを目指しています。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、マルチチェーンデータアクセス、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し、ブロックチェーン環境におけるAIの実際の適用を推進する計画です。
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における新しいストーリーとして、データインタラクションの効率を高め、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では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の段階にあり、成熟した製品がまだ発売されていないため、そのトークン価格は上場後に継続的に下落しています。
この現象は、市場がMCPプロジェクトに対する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適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、ユーザー体験を向上させることが、現在MCPプロジェクトが直面している核心的な問題となります。さらに、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やデータ構造に相違があるため、統一された標準化のMCPサーバーには依然として大量の開発リソースが必要です。
これらの課題に直面しているにもかかわらず、MCPプロトコル自体は依然として巨大な市場発展の潜在能力を示しています。AI技術が進歩し続け、MCPプロトコルが徐々に成熟するにつれて、将来的にはDeFi、DAOなどの分野でより広範な応用が期待されます。たとえば、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モデルに対して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プロセスを促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力として、技術の成熟と応用シーンの拡大に伴い、次世代AIエージェントを推進する重要なエンジンと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、安全性、ユーザー体験など多方面の課題を解決する必要があります。
! 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