一、MCP概念紹介

以前の人工知能分野では、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、個性のあるキャラクター設定が欠けていたため、その応答は単調で人間味に欠けることが多かった。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、口調を与えることで、ユーザーの期待により近い応答を実現しようとした。しかし、AIが豊富な「キャラクター設定」を持っていても、それはあくまで受動的な応答者であり、能動的にタスクを実行したり、複雑な操作を行ったりすることはできなかった。そこで、オープンソースプロジェクトのAuto-GPTが登場した。Auto-GPTは、開発者がAIに一連のツールや関数を定義し、これらのツールをシステムに登録できるようにする。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、適切な操作指示を生成し、自動的にタスクを実行して結果を返す。この方法により、AIは受動的な対話者から能動的なタスクAIへと変わる。

Auto-GPTはある程度AIの自主実行を実現したものの、ツール呼び出しの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といった問題に直面している。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）が登場した。MCPは、AIが開発過程で直面する主要な課題、特に外部ツールとの統合時の複雑さを解決することを目的としている。MCPの核心的な目標は、AIと外部ツールとのインタラクションを簡素化し、統一された通信基準を提供することで、AIがさまざまな外部サービスを容易に呼び出せるようにすることである。従来、大規模モデルが複雑なタスク（例えば、天気の問い合わせやウェブページのアクセス）を実行するためには、開発者が膨大なコードやツールの説明を作成する必要があり、これが開発の難易度と時間コストを大幅に引き上げていた。しかし、MCPプロトコルは標準化されたインターフェースと通信規範を定義することで、このプロセスを大幅に簡素化し、AIモデルが外部ツールとより迅速かつ効果的にインタラクションできるようにする。

# 二、MCPとAIエージェントの融合

MCPと暗号AIエージェントの関係は相互補完的であり、両者の違いはAIエージェントが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ているのに対し、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、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ている点である。暗号のAIエージェントはMCPプロトコルを通じて、より効率的なクロスプラットフォームの統合と操作を実現し、その実行能力を向上させることができる。

以前のAIエージェントは一定の実行能力を持っており、例えばスマートコントラクトを通じて取引を実行したり、ウォレットを管理したりすることができた。しかし、これらの機能は通常事前に定義されており、柔軟性や適応性に欠けていた。MCPの核心的な価値は、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に統一された通信基準を提供することである。この標準化により、従来の開発におけるインターフェースの断片化の問題が解決され、AIエージェントはマルチチェーンデータやツールとシームレスに接続できるようになり、AIエージェントの自主実行能力が大幅に強化される。例えば、DeFi系の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、自動的にポートフォリオを最適化することができる。また、MCPはAIエージェントに新たな方向性を開く。すなわち、複数のAIエージェントが協力することができる。MCPを通じて、AIエージェントは機能ごとに分業し、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組み合わせて実行し、全体的な効率と信頼性を向上させることができる。オンチェーントランザクションの自動化：MCPはさまざまなトランザクションとリスク管理エージェントを連携させ、トランザクションにおけるスリッページ、トランザクション摩耗、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する。

# 三、関連プロジェクト

## 1.DeMCP

DeMCPは分散型のMCPネットワークである。AIエージェントに自社開発のオープンソースMCPサービスを提供し、MCP開発者に商業利益を共有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（LLM）へのワンストップアクセスを実現することに取り組んでいる。開発者は安定コイン（USDT、USDC）を通じてサービスを取得できる。5月8日現在、そのトークンDMCPの時価総額は約$1.62Mである。

## 2.DARK

DARKは信頼できる実行環境（TEE）下のMCPネットワークで、Solanaに基づいて構築されている。トークン$DARKはBinance Alphaに上場し、5月8日現在の時価総額は約1181万ドルである。現在、DARKの初のアプリケーションが開発段階にあり、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する予定である。製品はまだ全面的にリリースされていないが、ユーザーはメールでの候補登録を通じて早期体験段階に参加し、テストを行いフィードバックを提供することができる。

3.Cookie.fun

Cookie.funはWeb3エコシステムにおけるAIエージェントに特化したプラットフォームで、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る。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フルエンス、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すことで、ユーザーが異なるAIエージェントのパフォーマンスを理解し評価するのを助ける。4月24日、Cookie.API1.0の更新により専用のMCPサーバーが導入され、このサーバーにはプラグアンドプレイのエージェント専用MCPサーバーが含まれ、開発者や非技術者向けに設計されており、設定なしで利用可能である。

情報源：X

## 4.SkyAI

SkyAIは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を拡張することで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することを目指している。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エージェントのデプロイメント、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、AIのブロックチェーン環境における実際の応用を推進する予定である。現在、SkyAIはBNB ChainとSolanaからの集約データセットをサポートしており、データ量は100億行を超えている。今後、EthereumメインネットとBaseチェーンのMCPデータサーバーもサポートされる予定である。そのトークンSkyAIはBinance Alphaに上場し、5月8日現在の時価総額は約4270万ドルである。

# 四、今後の発展

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物語として、データインタラクションの効率を向上させ、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おり、特に分散型金融などのシナリオにおいて広範な応用の可能性を持っている。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検証段階にあり、成熟した製品をリリースしていないため、そのトークン価格は上場後に継続的に下落している。例えば、DeMCPトークンは上場から1ヶ月も経たないうちに74%も価格が下落した。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応用の欠如に起因している。したがって、製品の開発進捗を加速し、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、現在のMCPプロジェクトが直面している核心的な問題となる。また、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る。異なるブロックチェーンや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違いがあるため、統一された標準化されたMCPサーバーには依然として多くの開発リソースが必要である。

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る。AI技術の進歩とMCPプロトコルの成熟が進むにつれて、今後DeFi、DAOなどの分野でより広範な応用が期待される。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、自動化された取引を実行し、市場分析の効率と正確性を向上させることができる。また、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る。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ナリオの拡大に伴い、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る。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る。

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