MCP和AI Agent：人工智能应用的新框架

一、MCP概念介绍

人工智能领域的传统聊天机器人多依赖通用对话模型，缺乏个性化角色设定，导致回应单一且缺乏人情味。为解决这一问题，开发者引入"人设"概念，为AI赋予特定角色、性格和语气，使其回应更贴近用户期望。然而，即便AI具备丰富"人设"，它仍只是被动回应者，无法主动执行任务或进行复杂操作。

为此，开源项目Auto-GPT应运而生。它允许开发者为AI定义工具和函数，并将其注册到系统中。用户提出请求时，Auto-GPT根据预设规则和工具生成操作指令，自动执行任务并返回结果，使AI从被动对话者转变为主动任务执行者。

尽管Auto-GPT在一定程度上实现了AI的自主执行，但仍面临工具调用格式不统一、跨平台兼容性差等问题。为解决这些问题，MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）应运而生。MCP旨在简化AI与外部工具的交互方式，通过提供统一的通信标准，使AI能够轻松调用各种外部服务。传统上，要使大规模模型执行复杂任务，开发者需编写大量代码和工具说明，极大提高了开发难度和时间成本。MCP协议通过定义标准化接口和通信规范，显著简化了这一过程，允许AI模型更快速、有效地与外部工具交互。

二、MCP与AI Agent的融合

MCP与加密AI Agent相辅相成。AI Agent主要聚焦于区块链自动化操作、智能合约执行和加密资产管理，强调隐私保护和去中心化应用集成。MCP则侧重于简化AI Agent与外部系统交互，提供标准化协议和上下文管理，增强跨平台互操作性和灵活性。加密AI Agent可通过MCP协议进行更高效的跨平台集成和操作，提升执行能力。

此前的AI Agent具备一定执行能力，如通过智能合约执行交易、管理钱包等。然而这些功能通常是预定义的，缺乏灵活性和适应性。MCP的核心价值在于为AI Agent与外部工具（包括区块链数据、智能合约、链下服务等）的交互提供统一通信标准。这种标准化解决了传统开发中接口碎片化问题，使AI Agent能无缝对接多链数据和工具，并大幅强化自主执行能力。例如，DeFi类AI Agent通过MCP可实时获取市场数据并自动优化投资组合。

此外，MCP为AI Agent开辟了全新方向，即多个AI Agent协作：通过MCP，AI Agent可按职能分工协作，组合完成链上数据分析、市场预测、风控管理等复杂任务，提升整体效率与可靠性。在链上交易自动化方面，MCP串联各类交易与风控Agent，解决交易中滑点、交易磨损、MEV等问题，实现更安全、高效的链上资产管理。

三、相关项目

1. DeMCP

DeMCP是一个去中心化MCP网络，致力于为AI Agent提供自研开源的MCP服务，为MCP开发者提供商业收益共享的部署平台，并实现主流大型语言模型(LLM)的一站式接入。开发人员可通过支持稳定币获取服务。截至5月8日，其代币DMCP市值约$1.62M。

2. DARK

DARK是一个在可信执行环境(TEE)下的MCP网络，基于Solana构建。其首款应用程序正在开发阶段，将通过TEE和MCP协议为AI Agent提供高效的工具集成能力，让开发者能通过简单配置快速接入多种工具和外部服务。尽管产品尚未全面发布，用户可通过邮箱候补方式加入早期体验阶段，参与测试并提供反馈。

3. Cookie.fun

Cookie.fun是专注于Web3生态中AIAgent的平台，旨在为用户提供全面的AI Agent指数和分析工具。该平台通过展示AI Agent的心智影响力、智能跟随能力、用户互动和链上数据等指标，帮助用户了解和评估不同AI Agent的表现。4月24日，Cookie.API1.0更新推出了专属MCP服务器，包含即插即用的智能体专用MCP服务器，专为开发者和非技术人员设计，无需任何配置。

4. SkyAI

SkyAI是基于BNB Chain构建的Web3数据基础设施项目，旨在通过扩展MCP来构建区块链原生AI基础架构。该平台为基于Web3的AI应用提供可扩展且可互操作的数据协议，计划通过集成多链数据访问、AI代理部署和协议级实用程序，简化开发流程，推动AI在区块链环境中的实际应用。目前，SkyAI支持来自BNB Chain和Solana的聚合数据集，数据量已超过100亿行，未来还将上线支持以太坊主网和Base链的MCP数据服务器。

四、未来发展

MCP协议作为AI与区块链融合的新叙事，在提升数据交互效率、降低开发成本、增强安全性和隐私保护等方面展现了巨大潜力，尤其在去中心化金融等场景中具备广泛应用前景。然而，当前大多数基于MCP的项目仍处于概念验证阶段，尚未推出成熟产品，导致其代币价格在上线后出现持续下跌。这反映出市场对MCP项目的信任危机，主要源于漫长的产品开发周期和缺乏实际应用落地。

如何加快产品开发进度、确保代币与实际产品之间的紧密关联，以及提升用户体验，将是当前MCP项目面临的核心问题。此外，MCP协议在加密生态系统中的推广仍面临技术整合挑战。由于不同区块链和DApp之间的智能合约逻辑和数据结构存在差异，统一标准化的MCP服务器仍需投入大量开发资源。

尽管面临上述挑战，MCP协议本身仍展现出巨大市场发展潜力。随着AI技术不断进步和MCP协议逐步成熟，未来有望在DeFi、DAO等领域实现更广泛应用。例如，AI代理可通过MCP协议实时获取链上数据，执行自动化交易，提升市场分析效率和准确性。此外，MCP协议的去中心化特性，有望为AI模型提供透明、可追溯的运行平台，推动AI资产的去中心化和资产化进程。

MCP协议作为AI与区块链融合的重要辅助力量，随着技术不断成熟和应用场景拓展，有望成为推动下一代AI Agent的重要引擎。然而，要实现这一愿景仍需解决技术整合、安全性、用户体验等多方面挑战。