Протокол MCP: Революція в агентах AI для ери Web3

Протокол Агентів: Потенціал MCP для Web3

Модельний Контекст Протокол (MCP) розпочався як експериментальний проєкт в Anthropic, але став де-факто стандартом для організації агентних взаємодій між наборами даних, обчислювальними ресурсами та зовнішніми артефактами.

Цей протокол може стати одним з найперетворюючих в еру штучного інтелекту та відмінним варіантом для архітектури Web3.

Подібно до того, як HTTP революціонізував веб-комунікації, MCP надає універсальну основу, що підкріплює здатність практично кожної великої платформі АІ інтегрувати розумних агентів з різноманітними інформаційними джерелами та операційними точками.Короткий огляд MCP

MCP спочатку був розроблений для спрощення взаємодій між прототипами агентів і сховищами документів. Ранні успіхи у координації робочих процесів отримання та міркування привернули увагу інших лабораторій, і до середини 2024 року дослідники запустили відкриті реалізації протоколу.

Скоро з’явилася хвиля спільних розширень, що дозволила MCP підтримувати безпечний обмін даними, сценарії федеративного навчання та адаптери ресурсів у форматі плагінів. На початку 2025 року провідні платформи, такі як OpenAI, Google DeepMind та Meta AI, уже нативно впровадили MCP, закріпивши його роль як знову HTTP-еквівалентного протоколу для агентних комунікацій.

MCP використовує легку клієнт-серверну парадигму з трьома основними учасниками: хостом MCP (додаток АІ, що організовує запити), одним або кількома клієнтами MCP (компоненти, що підтримують спеціалізовані з’єднання) та серверами MCP (послуги, що надають контекстуальні примітиви). Кожна пара клієнт-сервер взаємодіє через окремий канал, що дозволяє отримувати контекст з кількох серверів паралельно.

Дані MCP обертаються навколо трьох основних примітивів — інструментів, ресурсів і запитів — які разом забезпечують безперебійну співпрацю агентів.

• Інструменти інкапсулюють віддалені операції або функції, які агент може викликати для виконання спеціалізованих завдань, в той час якРесурси представляють собою точки даних — такі як бази даних, векторні сховища та оракули на блокчейні, з яких агенти можуть отримувати контекстну інформацію.
• Запити слугують як структуровані шаблони, що направляють процес міркування агента, визначаючи, як мають бути сформульовані та інтерпретовані вхідні дані.

Стандартизуючи ці основні будівельні блоки, MCP забезпечує, щоб різноманітні агенти могли знаходити, запитувати та використовувати можливості в послідовний, взаємодійний спосіб через будь-яку підлягаючу інфраструктуру.MCP та Web3

З точки зору перших принципів, перетин Web3 та MCP може відбутися у двох ключових сферах:

1. Дозволяти кожному блокчейн-даним і децентралізованому протоколу працювати як сервер чи клієнт MCP.
2. Використовувати Web3 для створення нової генерації мереж MCP.

Ці імперативи обіцяють розширювальну, довірену структуру для агентного інтелекту.

Дані Web3 як артефакти MCP

Щоб каталізувати агентів АІ в крипто-середовищах, безперебійний доступ до даних на блокчейні та функціональності смарт-контрактів є надзвичайно важливим. Ми уявляємо, як вузли блокчейну надають історії блоків та транзакцій через сервери MCP, в той час як платформи DeFi публікують комбіновані операції через інтерфейси MCP.

Доповнюючи цю схему, традиційні крипто-шлюзи — обміни, гаманці, експлорери — діють як клієнти MCP, уніфіковано запитуючи та обробляючи контекст. Уявіть собі одного агента, який одночасно взаємодіє з ринками кредитування Aave, крос-чейн мостами Layer0 та аналітикою MEV, усе через один узгоджений програмний інтерфейс.

Мережі Web3 MCP

MCP є надзвичайно потужним протоколом, але, як і HTTP, він буде еволюціонувати від ізольованих точок до повноцінних мереж. Сьогодні використання MCP все ще вимагає детального знання клієнтських і серверних точок. Аналогічно, такі можливості, як аутентифікація та ідентичність, є основними відсутніми елементами в протоколах, але є істотними для спрощеного впровадження MCP.

Наступна фаза MCP буде підтримуватися мережевими платформами, які дозволять деякі більш складні можливості:

• Динамічне відкриття, яке виявляє правильні точки MCP для конкретного завдання.
• Функції пошуку, які дозволяють агентам знаходити правильні точки MCP.
• Рейтинги серверів і клієнтів MCP для відстеження їх репутації.
• Координація серверів MCP для досягнення конкретного результату.
• Перевірка виходів, отриманих від точок MCP.
• Слідкування за взаємодіями з клієнтами та серверами MCP.
• Механізми аутентифікації та контролю доступу для серверів MCP.

Багато з цих можливостей вимагають правильного рівня економічних стимулів для координації вузлів у мережі MCP. Це виглядає як ідеальне поєднання для Web3 у ім’я АІ. Слідкування, безвідмовні та перевіряються обчислення є деякими з основних примітивів, які можуть впливати на перше покоління мереж MCP. Web3 є найбільш ефективною технологією кількох генерацій для підтримки обчислювальних мереж, і MCP потребує нових мереж.

Проєкт Namda

Ідея об`єднання Web3 та MCP для створення нової генерації мереж MCP не є теоретичною, і ми починаємо бачити реальний прогрес у цій галузі. Однією з найцікавіших ініціатив у цій сфері є Проєкт Namda від MIT.

Розроблений дослідниками CSAIL та MIT-IBM Watson AI Lab, Namda був запущений у 2024 році з метою створення масштабованих, розподілених агентних фреймворків на основі основ комунікації MCP. Namda (Networked Agent Modular Distributed Architecture) створює відкриту екосистему, де гетерогенні агенти — від хмарних сервісів до країв і спеціалізованих прискорювачів — можуть легко обмінюватися контекстом і координувати складні робочі процеси. Використовуючи стандартизовані примітиви JSON-RPC MCP, Namda демонструє, як можна досягти великомасштабної, низькозатратної співпраці, не жертвуючи взаємодійністю або безпекою.

Архітектура Namda вже включає багато ідей децентралізованої мережі MCP, таких як динамічне відкриття вузлів, балансування навантаження та стійкість до збоїв у розподілених кластерах. За допомогою децентралізованого реєстру, натхненного технологіями блокчейн, Namda забезпечує перевірку ідентичностей агентів і ресурсну арбітражу, керуючи політикою, що дозволяє довірені багатосторонні робочі процеси. Розширення механізмів стимулювання на основі токенів і простеження походження ще більше збагачують протокол, при цьому ранні прототипи ілюструють ефективне федеративне навчання на завданнях з комп`ютерного зору і мови на глобальних тестових платформах.

Інша основа для децентралізованого AI

Протягом десятиліть децентралізований AI намагався знайти чітке місце для підтримки основних застосувань AI. Виникнення MCP і потреба у мережах MCP швидко стали одним з найважливіших випадків використання нової генерації інфраструктури AI. Це може бути одним з найбільших випадків у AI і таким, що Web3 ідеально підходить для вирішення. Поєднання Web3 та MCP може стати новою основою для децентралізованого AI.