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MCP 使 AI 系统能够动态地发现并与可用工具交互，支持模型与外部系统之间的持续双向通信。

本文深入解析加密领域创新叠加与二阶效应，从 EigenLayer 再质押、Pendle 积分机制，到 Solana 迷因币热潮及 EVM 体验革新，展现加密技术如何通过基础设施与应用层的协同演变，推动生态爆发式增长。探讨未来趋势，指出真正的价值常常不属于原始创新者，而属于那些能够规模化、优化并催生新行为的建设者。关注创新、流动性与可用性的交汇点，预见下一个爆发机会。

MCP（模型上下文协定）是一个近期受到 Google 等 Web2 科技公司关注的新兴领域，文中深入解析 MCP 协定的原理和定位，以及它如何透过标准化的应用程式与大型语言模型（LLM）的通讯来提供上下文，并且探讨 DARK 背后的团队 MtnDAO，以及其创始人 Edgar Pavlovsky 的高效执行力和团队的未来预期如何推动代币价格的上涨。

Gate 研究院（2025.4.18-2025.4.24）4 月 17 日，Eliza Labs 推出 AI 代理 Launchpad 平台 Auto-Fun，加速 AI 与区块链融合；Circle 同日发布 Refund Protocol 及稳定币支付网络，提升链上支付灵活性与用户体验。4 月 21 日，以太坊基金会为 Pectra 升级启动战略调整，聚焦吞吐瓶颈与跨链互操作性。4 月 23 日，Hyperliquid 引入 21 个无权限节点并计划上线委托机制，增强去中心化治理与安全。4 月 24 日，Solana Foundation 推出新委托政策，清退低活跃验证者，强化网络去中心化。

本文提出了一个关于以太坊执行层未来的激进想法，其雄心与共识层的 beam chain 努力不相上下。

本文深入分析了 Mantle 的发展历程和未来规划。作为一个致力于打造链上金融生态的项目，Mantle 通过 mETH、cmETH 和 ƒBTC 三大生息资产在2024年取得显著成就。2025年，Mantle 将推出 MI4 指数基金和 Mantle Banking 等创新产品，同时积极布局 AI 领域，以期实现链上金融与传统金融的深度融合。凭借强大的技术优势和庞大的项目金库，Mantle 有望在新的一年开创链上金融新篇章。

ZKsync 代币 ZK 因安全事件引发价格暴跌，攻击者通过空投分发合约的管理员账号铸造大量未领取的空投代币，并在链上出售。这起事件不仅暴露了 ZKsync 在合约管理上的漏洞，也引发了对 Layer2 技术安全性和可靠性的广泛讨论。

比特币的扩容问题一直是其发展的关键瓶颈，本文深入解析比特币在扩容过程中面临的挑战，尤其是现有方案的局限性，如 Babylon 和 Bitlayer 等项目在激励机制失效后用户流失的问题。

加密货币牛市通常在特定模式出现后结束，本文透过分析7大类25项关键指标，包括价格估值、技术分析、资金流向、链上数据、稳定币杠杆、社群情绪及山寨币轮动等面向，帮助投资者全面掌握市场是否过热。文章详细解析各项指标的计算方式、使用方法和判断标准，并提供当前市况分析，协助读者提高获利了结的判断力，避免因贪婪错过最佳退场时机。透过多维度指标综合评估，更能准确预测潜在顶部风险，做出更明智的投资决策。

Recall 作为一个创新的去中心化平台，通过区块链技术为 AI 代理提供了一个全新的协作和经济激励框架。它解决了传统 AI 系统在数据透明性、信任机制和协作能力方面的挑战，为 AI 代理经济的发展提供了坚实的基础。

专案方常常为了吸引融资和关注，夸大实验室数据，却牺牲去中心化、安全性和实用性，文中呼吁专注于真正有意义的区块链应用，按实际用例规模建设，而不是追逐华而不实的数字。

Vitalik 新作，一篇关于数字隐私价值的系统论述，探讨隐私如何支撑自由、秩序与技术进步，是 AI 与区块链时代的重要思想文献。

AminoChain 是一个基于区块链的平台，旨在通过将医疗机构与研究人员连接在一个去中心化网络中，改善生物样本库管理。它促进生物样本的安全透明共享，同时让患者保留对其样本的控制权。该平台通过简化协作和数据访问，提高医学研究的效率。

Gate 研究院（2025.4.11-2025.4.17），4 月 14 日， Solana 区块计算上限上调，网络性能再升级。4 月 15 日，EigenLayer 将在主网上线罚没机制，惩处违背协议规则的节点。4 月 16 日，Polygon 的新产品 AggLayer 将构建连接全链的“价值互联网”。4 月 17 日，索尼 Soneium 携手 EigenLayer，缩短 98% 区块链最终确认时间，重塑 L2 性能标杆。

Plastic Labs 宣布完成 535 万美元 Pre-Seed 轮融资，并推出个性化 AI 身份平台 Honcho。Honcho 旨在为大规模语言模型（LLM）应用提供个性化解决方案，帮助开发者轻松实现 LLM 应用的个性化。通过即插即用的方式，Honcho 解决了开发者通常需要从零开始建立用户建模的问题，提供丰富且持久的用户画像。