# 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パラダイム## 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、個別の設定が欠けているため、応答が単調で味気ないものになっています。この問題を解決するために、開発者は「キャラクター設定」という概念を導入し、AIに特定の役割、性格、口調を持たせることで、ユーザーの期待により合った応答を実現しています。しかし、豊富な「キャラクター設定」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ません。この制限を突破するために、オープンソースプロジェクトAuto-GPT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、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、自動的にタスクを実行して結果を返します。これにより、AIは受動的な会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ていますが、ツール呼び出しフォーマットの不統一やクロスプラットフォーム互換性の欠如といった問題に直面しています。このため、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と外部ツールとのインタラクション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。このプロトコルは開発の難易度と時間コストを大幅に削減し、AIモデルが外部ツールとより効率的にインタラクションできるようにします。! [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エージェントの相乗効果MCPとAIエージェントは相互に補完し合います。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て、クロスプラットフォームの相互運用性と柔軟性を向上させます。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）とのインタラクションのため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エージェントがマルチチェーンデータと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向上させます。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、自動的に投資ポートフォリオを最適化することができます。さらに、MCPはAIエージェントに新しい方向性を開きました。それは、マルチエージェント協力です。MCPを通じて、異なるAIエージェントは機能に応じて分業し、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共同で達成し、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ディングの自動化において、MCPはさまざまなトレーディングエージェントとリスク管理エージェントをつなぎ、トレードにおけるスリップページ、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)## 関連プロジェクトの概要1. **DeMCP**：AIエージェントのための自社開発のオープンソースMCPサービスを提供する分散型MCPネットワークであり、開発者に商業利益の共有を提供する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へのワンストップ接続を実現します。2. **DARK**：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。初のアプリケーションが開発中で、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することを目的としています。3. **Cookie.fun**：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、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ています。4. **SkyAI**：BNB Chainに基づいて構築されたWeb3データインフラストラクチャプロジェクトで、MCPを拡張してブロックチェーンネイティブなAIインフラストラクチャを構築します。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とAIエージェントのデプロイをサポートします。## 今後の展望と課題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たなパラダイムとして、データインタラクションの効率向上、開発コストの削減、安全性とプライバシー保護の強化などの面で巨大な潜在能力を示しており、特に分散型金融などの分野で広範な応用の見込みがあります。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コンセプト検証の段階にあり、成熟した製品が未だにリリースされていないため、そのトークン価格は大きく変動しています。主な課題は次のとおりです：- プロダクト開発の進捗を加速する- トークンが実際の製品と密接に関連していることを確認してください- ユーザーエクスペリエンスの向上- 技術統合の障壁を克服し、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ロジックとデータ構造を統一する挑戦に直面しても、MCPプロトコルは依然として巨大な市場潜力を示しています。AI技術の進歩とMCPプロトコルの成熟に伴い、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。MCPプロトコルの分散型特性は、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のプロセスを推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融合における重要な補助力として、MCPプロトコルは次世代AIエージェントを推進する鍵となる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、安全性、ユーザー体験などの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プロトコル：AIエージェントを活用するWeb3の新しいパラダイム
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パラダイム
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、個別の設定が欠けているため、応答が単調で味気ないものになっています。この問題を解決するために、開発者は「キャラクター設定」という概念を導入し、AIに特定の役割、性格、口調を持たせることで、ユーザーの期待により合った応答を実現しています。しかし、豊富な「キャラクター設定」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ません。
この制限を突破するために、オープンソースプロジェクトAuto-GPT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、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、自動的にタスクを実行して結果を返します。これにより、AIは受動的な会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ていますが、ツール呼び出しフォーマットの不統一やクロスプラットフォーム互換性の欠如といった問題に直面しています。このため、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と外部ツールとのインタラクション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。このプロトコルは開発の難易度と時間コストを大幅に削減し、AIモデルが外部ツールとより効率的にインタラクションできるようにします。
! 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
MCPとAIエージェントの相乗効果
MCPとAIエージェントは相互に補完し合います。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て、クロスプラットフォームの相互運用性と柔軟性を向上させます。
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）とのインタラクションのため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エージェントがマルチチェーンデータと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向上させます。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、自動的に投資ポートフォリオを最適化することができます。
さらに、MCPはAIエージェントに新しい方向性を開きました。それは、マルチエージェント協力です。MCPを通じて、異なるAIエージェントは機能に応じて分業し、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共同で達成し、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ディングの自動化において、MCPはさまざまなトレーディングエージェントとリスク管理エージェントをつなぎ、トレードにおけるスリップページ、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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関連プロジェクトの概要
DeMCP：AIエージェントのための自社開発のオープンソースMCPサービスを提供する分散型MCPネットワークであり、開発者に商業利益の共有を提供する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へのワンストップ接続を実現します。
DARK：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。初のアプリケーションが開発中で、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することを目的としています。
Cookie.fun：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、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ています。
SkyAI：BNB Chainに基づいて構築されたWeb3データインフラストラクチャプロジェクトで、MCPを拡張してブロックチェーンネイティブなAIインフラストラクチャを構築します。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とAIエージェントのデプロイをサポートします。
今後の展望と課題
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たなパラダイムとして、データインタラクションの効率向上、開発コストの削減、安全性とプライバシー保護の強化などの面で巨大な潜在能力を示しており、特に分散型金融などの分野で広範な応用の見込みがあります。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コンセプト検証の段階にあり、成熟した製品が未だにリリースされていないため、そのトークン価格は大きく変動しています。
主な課題は次のとおりです：
挑戦に直面しても、MCPプロトコルは依然として巨大な市場潜力を示しています。AI技術の進歩とMCPプロトコルの成熟に伴い、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。
MCPプロトコルの分散型特性は、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のプロセスを推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融合における重要な補助力として、MCPプロトコルは次世代AIエージェントを推進する鍵となる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、安全性、ユーザー体験などの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