MCP dan AI Agent: Kerangka Baru untuk Aplikasi Kecerdasan Buatan

I. Pengantar Konsep MCP

Dalam bidang kecerdasan buatan, chatbot tradisional seringkali kekurangan pengaturan yang dipersonalisasi, yang mengakibatkan respons yang monoton dan kurangnya kehangatan. Untuk mengatasi masalah ini, para pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberikan AI peran, kepribadian, dan nada tertentu. Namun, meskipun demikian, AI masih tetap sebagai responden pasif, tidak dapat secara aktif melaksanakan tugas atau melakukan operasi yang kompleks.

Untuk mengubah AI dari sekadar peserta percakapan menjadi pelaksana tugas aktif, proyek sumber terbuka Auto-GPT hadir. Ini memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan alat dan fungsi untuk AI dan mendaftarkannya ke dalam sistem. Ketika pengguna mengajukan permintaan, Auto-GPT akan menghasilkan instruksi operasi berdasarkan aturan dan alat yang telah ditentukan, secara otomatis melaksanakan tugas dan mengembalikan hasil.

Meskipun Auto-GPT telah mencapai otonomi AI dalam beberapa hal, masih ada masalah seperti format pemanggilan alat yang tidak seragam dan kompatibilitas lintas platform yang buruk. Untuk mengatasi tantangan ini, MCP (Model Context Protocol, protokol konteks model) lahir. MCP bertujuan untuk menyederhanakan cara interaksi AI dengan alat eksternal, dengan menyediakan standar komunikasi yang seragam, sehingga AI dapat dengan mudah memanggil berbagai layanan eksternal.

Secara tradisional, untuk membuat model skala besar menjalankan tugas kompleks (seperti memeriksa cuaca atau mengakses halaman web), pengembang perlu menulis banyak kode dan petunjuk alat, yang secara signifikan meningkatkan kesulitan pengembangan dan biaya waktu. Protokol MCP dengan mendefinisikan antarmuka dan spesifikasi komunikasi yang terstandarisasi, secara signifikan menyederhanakan proses ini, memungkinkan model AI untuk berinteraksi dengan alat eksternal dengan lebih cepat dan efektif.

Dua, Penggabungan MCP dan AI Agent

MCP dan AI Agent memiliki hubungan yang saling melengkapi. AI Agent fokus pada operasi otomatis di blockchain, eksekusi kontrak pintar, dan manajemen aset kripto, dengan penekanan pada perlindungan privasi dan integrasi aplikasi terdesentralisasi. Sementara itu, MCP lebih menekankan pada penyederhanaan interaksi antara AI Agent dan sistem eksternal, menyediakan protokol standar dan manajemen konteks, serta meningkatkan interoperabilitas dan fleksibilitas lintas platform.

Nilai inti dari MCP terletak pada penyediaan standar komunikasi yang seragam untuk interaksi antara AI Agent dan alat eksternal (termasuk data blockchain, kontrak pintar, layanan off-chain, dll). Standarisasi ini mengatasi masalah fragmentasi antarmuka dalam pengembangan tradisional, memungkinkan AI Agent untuk terhubung dengan mulus ke data dan alat multi-rantai, serta secara signifikan memperkuat kemampuan eksekusi mandirinya. Misalnya, AI Agent dalam kategori DeFi dapat secara real-time mendapatkan data pasar dan secara otomatis mengoptimalkan portofolio investasi.

Selain itu, MCP membuka arah baru untuk AI Agent, yaitu kolaborasi antara beberapa AI Agent. Melalui MCP, AI Agent dapat bekerja sama berdasarkan pembagian fungsi, menggabungkan untuk menyelesaikan analisis data di blockchain, prediksi pasar, manajemen risiko, dan tugas kompleks lainnya, meningkatkan efisiensi dan keandalan secara keseluruhan. Dalam hal otomatisasi perdagangan di blockchain, MCP menghubungkan berbagai jenis agen perdagangan dan manajemen risiko, membantu mengatasi masalah seperti slippage, friksi perdagangan, MEV, dan lainnya, untuk mencapai manajemen aset di blockchain yang lebih aman dan efisien.

Tiga, Proyek Terkait

1. DeMCP

DeMCP adalah jaringan MCP terdesentralisasi yang bertujuan untuk menyediakan layanan MCP sumber terbuka yang dikembangkan sendiri untuk AI Agent, memberikan platform penyebaran yang berbagi keuntungan komersial bagi pengembang MCP, dan mewujudkan akses satu atap ke model bahasa besar utama (LLM). Pengembang dapat memperoleh layanan melalui dukungan stablecoin.

2. GELAP

DARK adalah jaringan MCP yang dibangun di atas Solana dalam lingkungan eksekusi terpercaya (TEE). Aplikasi pertamanya sedang dalam tahap pengembangan, bertujuan untuk menyediakan kemampuan integrasi alat yang efisien untuk AI Agent melalui TEE dan protokol MCP, memungkinkan pengembang untuk dengan cepat mengakses berbagai alat dan layanan eksternal melalui konfigurasi yang sederhana.

3. Cookie.fun

Cookie.fun adalah sebuah platform yang fokus pada AI Agent dalam ekosistem Web3, bertujuan untuk menyediakan indeks dan alat analisis AI Agent yang komprehensif bagi pengguna. Platform ini membantu pengguna memahami dan mengevaluasi kinerja berbagai AI Agent dengan menampilkan indikator seperti pengaruh mental AI Agent, kemampuan mengikuti yang cerdas, interaksi pengguna, dan data on-chain.

4. SkyAI

SkyAI adalah proyek infrastruktur data Web3 yang dibangun di atas BNB Chain, bertujuan untuk membangun infrastruktur AI asli blockchain dengan memperluas MCP. Platform ini menyediakan protokol data yang dapat diskalakan dan dapat dioperasikan untuk aplikasi AI berbasis Web3, dan berencana untuk menyederhanakan proses pengembangan dengan mengintegrasikan akses data multi-chain, penyebaran agen AI, dan utilitas tingkat protokol, sehingga mendorong penerapan praktis AI dalam lingkungan blockchain.

Empat, Pengembangan Masa Depan

Protokol MCP sebagai narasi baru dalam integrasi AI dan blockchain menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, menurunkan biaya pengembangan, serta meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi, terutama dalam skenario keuangan terdesentralisasi. Namun, saat ini sebagian besar proyek berbasis MCP masih berada pada tahap pembuktian konsep dan belum meluncurkan produk yang matang, menyebabkan harga tokennya mengalami penurunan terus-menerus setelah diluncurkan. Fenomena ini mencerminkan krisis kepercayaan pasar terhadap proyek MCP, yang terutama disebabkan oleh lamanya siklus pengembangan produk dan kurangnya aplikasi praktis yang terwujud.

Oleh karena itu, bagaimana mempercepat kemajuan pengembangan produk, memastikan hubungan yang erat antara token dan produk nyata, serta meningkatkan pengalaman pengguna, akan menjadi masalah inti yang dihadapi proyek MCP saat ini. Selain itu, promosi protokol MCP dalam ekosistem kripto masih menghadapi tantangan integrasi teknis. Karena ada perbedaan dalam logika kontrak pintar dan struktur data antara berbagai blockchain dan DApp, server MCP yang distandarisasi secara seragam masih memerlukan banyak sumber daya pengembangan.

Meski menghadapi tantangan di atas, protokol MCP itu sendiri tetap menunjukkan potensi pengembangan pasar yang besar. Dengan kemajuan teknologi AI yang terus-menerus dan kematangan bertahap protokol MCP, di masa depan diharapkan dapat mewujudkan aplikasi yang lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan lain-lain. Misalnya, agen AI dapat memperoleh data on-chain secara real-time melalui protokol MCP, melakukan perdagangan otomatis, dan meningkatkan efisiensi serta akurasi analisis pasar. Selain itu, karakteristik desentralisasi protokol MCP diharapkan dapat menyediakan platform operasi yang transparan dan dapat dilacak untuk model AI, mendorong desentralisasi dan pengaktifan aset AI.

Protokol MCP sebagai kekuatan pendukung penting dalam penggabungan AI dan blockchain, seiring dengan kematangan teknologi yang terus berkembang dan perluasan skenario aplikasi, diharapkan dapat menjadi mesin penggerak untuk Agen AI generasi berikutnya. Namun, untuk mewujudkan visi ini, masih perlu mengatasi tantangan di berbagai aspek seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna.