MCP dengan cepat menjadi komponen kunci dari ekosistem Web3 AI Agent. Ini memperkenalkan MCP Server melalui arsitektur mirip plugin, memberikan alat dan kemampuan baru untuk AI Agent. Seperti konsep-konsep baru lainnya di bidang AI Web3, MCP (singkatan dari Model Context Protocol) berasal dari AI Web2 dan kini sedang diwujudkan kembali dalam lingkungan Web3.
Esensi MCP
MCP adalah protokol terbuka yang bertujuan untuk menstandarkan cara aplikasi menyampaikan informasi konteks kepada model bahasa besar (LLMs). Ini memungkinkan kolaborasi yang lebih lancar antara alat, data, dan Agen AI.
Pentingnya MCP
Saat ini, model bahasa besar menghadapi beberapa batasan utama:
Tidak dapat menjelajah web secara real-time
Tidak dapat mengakses file lokal atau pribadi secara langsung
Tidak dapat berinteraksi secara mandiri dengan perangkat lunak eksternal
MCP berfungsi sebagai lapisan antarmuka umum, mengisi kekurangan kemampuan ini, sehingga AI Agent dapat menggunakan berbagai alat.
MCP dapat dianggap sebagai standar antarmuka yang bersatu di bidang aplikasi AI, membuatnya lebih mudah bagi AI untuk terhubung dengan berbagai sumber data dan modul fungsi. Bayangkan setiap LLM adalah perangkat yang berbeda, menggunakan antarmuka yang berbeda. Jika Anda adalah pengembang, Anda perlu mengembangkan satu set aksesori untuk setiap antarmuka, yang memiliki biaya pemeliharaan yang sangat tinggi.
Inilah masalah yang dihadapi oleh pengembang alat AI: menyesuaikan plugin untuk setiap platform LLM secara signifikan meningkatkan kompleksitas dan membatasi skala ekspansi. MCP lahir untuk mengatasi masalah ini dengan membangun standar yang seragam, sehingga semua LLM dan penyedia alat menggunakan antarmuka yang sama.
Protokol standar ini menguntungkan kedua belah pihak:
Untuk AI Agent (klien): dapat dengan aman mengakses alat eksternal dan sumber data waktu nyata
Untuk pengembang alat (server): sekali terhubung, dapat digunakan lintas platform
Hasil akhirnya adalah ekosistem AI yang lebih terbuka, dapat saling beroperasi, dan dengan gesekan rendah.
Perbedaan MCP dan API Tradisional
Desain API ditujukan untuk melayani manusia, bukan AI yang diutamakan. Setiap API memiliki struktur dan dokumentasi masing-masing, pengembang harus secara manual menentukan parameter dan membaca dokumentasi antarmuka. Sementara itu, AI Agent sendiri tidak dapat membaca dokumentasi dan harus di-hardcode agar dapat disesuaikan dengan setiap jenis API (seperti REST, GraphQL, RPC, dll).
MCP menyediakan format panggilan fungsi standar di dalam API yang distandarisasi, mengabstraksi bagian-bagian tidak terstruktur ini, dan memberikan cara panggilan yang seragam untuk Agen. MCP dapat dilihat sebagai lapisan adaptasi API yang membungkus Autonomous Agent.
Baru-baru ini, sebuah platform layanan cloud ternama mengumumkan bahwa pengembang dapat langsung menerapkan server MCP jarak jauh di platformnya dengan konfigurasi perangkat minimum. Ini sangat menyederhanakan proses penerapan dan manajemen server MCP, termasuk otentikasi dan transfer data, bisa disebut sebagai "penerapan dengan satu klik".
Meskipun MCP itu sendiri tampak tidak cukup menarik, namun itu sama sekali tidak bisa dianggap remeh. Sebagai komponen infrastruktur murni, MCP tidak dapat digunakan secara langsung oleh konsumen; nilai sebenarnya baru akan muncul ketika agen AI di lapisan atas memanggil alat MCP dan menunjukkan efek nyata.
Web3 AI dan Pemandangan Ekosistem MCP
AI di Web3 juga menghadapi masalah "kurangnya data kontekstual" dan "pulau data", yaitu, AI tidak dapat mengakses data waktu nyata di rantai atau menjalankan logika kontrak pintar secara asli.
Di masa lalu, beberapa proyek mencoba membangun jaringan kolaboratif multi-Agent, tetapi akhirnya terjebak dalam "menciptakan kembali roda yang sama" karena bergantung pada API terpusat dan integrasi yang disesuaikan. Setiap kali menghubungkan sumber data, harus menulis ulang lapisan adaptasi, yang menyebabkan biaya pengembangan meningkat pesat. Untuk mengatasi kendala ini, Agen AI generasi berikutnya memerlukan arsitektur yang lebih modular dan seperti Lego, untuk memudahkan integrasi plugin dan alat pihak ketiga secara mulus.
Dengan demikian, infrastruktur dan aplikasi AI Agent generasi baru yang berbasis pada protokol MCP dan A2A sedang muncul, dirancang khusus untuk skenario Web3, memungkinkan Agent mengakses data multi-rantai dan berinteraksi secara native dengan protokol DeFi.
Contoh Proyek: DeMCP dan DeepCore
DeMCP adalah pasar untuk Server MCP terdesentralisasi, yang berfokus pada alat kripto asli dan memastikan kedaulatan alat MCP.
Keuntungannya termasuk:
Menggunakan TEE (Trusted Execution Environment) untuk memastikan alat MCP tidak dimodifikasi
Menggunakan mekanisme insentif token untuk mendorong pengembang berkontribusi pada server MCP
Menyediakan fitur agregator MCP dan pembayaran mikro, mengurangi hambatan penggunaan
Proyek lain, DeepCore, juga menyediakan sistem pendaftaran MCP Server, yang fokus pada bidang kripto, dan lebih lanjut memperluas ke protokol A2A (Agent-to-Agent).
A2A adalah protokol terbuka yang dirancang untuk mewujudkan komunikasi, kolaborasi, dan koordinasi tugas yang aman antara berbagai agen AI. A2A mendukung kolaborasi AI tingkat perusahaan, seperti memungkinkan agen AI dari perusahaan yang berbeda untuk bekerja sama dalam menangani tugas.
Singkatnya:
MCP: Memberikan kemampuan akses alat untuk Agen
A2A: Memberikan kemampuan kolaborasi satu sama lain bagi Agen
Nilai Blockchain bagi Server MCP
MCP Server mengintegrasikan teknologi blockchain memiliki banyak manfaat:
Mendapatkan data ekor panjang melalui mekanisme insentif asli yang terenkripsi, mendorong kontribusi komunitas terhadap kumpulan data yang langka.
Pertahanan terhadap serangan "tool poisoning", yaitu alat jahat yang menyamar sebagai plugin yang sah untuk menipu Agent.
Memperkenalkan mekanisme staking/hukuman, menggabungkan sistem reputasi on-chain untuk membangun sistem kepercayaan server MCP
Meningkatkan toleransi kesalahan dan real-time sistem, menghindari titik kegagalan tunggal pada sistem terpusat
Mendorong inovasi sumber terbuka, memungkinkan pengembang kecil untuk menerbitkan seperti sumber data ESG, memperkaya keberagaman ekosistem
Saat ini, sebagian besar infrastruktur MCP Server masih melakukan pencocokan alat dengan menganalisis kata kunci bahasa alami pengguna. Di masa depan, AI Agent akan mampu mencari alat MCP yang diperlukan secara mandiri untuk menyelesaikan tujuan tugas yang kompleks.
Namun, saat ini proyek MCP masih dalam tahap awal. Sebagian besar platform masih merupakan pasar plugin terpusat, di mana pihak proyek secara manual mengumpulkan alat Server pihak ketiga dari GitHub dan mengembangkan beberapa plugin sendiri, pada dasarnya tidak ada perbedaan besar dengan pasar plugin Web2, satu-satunya perbedaan adalah fokus pada skenario Web3.
Tren Masa Depan dan Dampak Industri
Semakin banyak orang di industri kripto mulai menyadari potensi MCP dalam menghubungkan AI dengan blockchain. Seiring dengan matangnya infrastruktur, keunggulan kompetitif perusahaan "pengembang terlebih dahulu" juga akan beralih dari desain API ke: siapa yang dapat menyediakan kumpulan alat yang lebih kaya, beragam, dan mudah dikombinasikan.
Di masa depan, setiap aplikasi dapat menjadi klien MCP, dan setiap API dapat menjadi server MCP. Ini dapat memicu mekanisme harga baru: Agen dapat memilih alat secara dinamis berdasarkan kecepatan eksekusi, efisiensi biaya, relevansi, dan sebagainya, membentuk sistem ekonomi layanan Agen yang lebih efisien yang diberdayakan oleh kripto dan blockchain sebagai media.
Tentu saja, MCP itu sendiri tidak langsung ditujukan kepada pengguna akhir, itu adalah lapisan protokol dasar. Dengan kata lain, nilai dan potensi sebenarnya dari MCP hanya dapat terlihat ketika AI Agent mengintegrasikannya dan mengubahnya menjadi aplikasi yang praktis.
Akhirnya, Agent adalah wadah dan pengganda kemampuan MCP, sementara blockchain dan mekanisme kripto membangun sistem ekonomi yang terpercaya, efisien, dan dapat dikombinasikan untuk jaringan pintar ini.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
MCP: Mesin inti ekosistem Web3 AI Agent dan tren perkembangan di masa depan
MCP: Mesin inti dari ekosistem Web3 AI Agent
MCP dengan cepat menjadi komponen kunci dari ekosistem Web3 AI Agent. Ini memperkenalkan MCP Server melalui arsitektur mirip plugin, memberikan alat dan kemampuan baru untuk AI Agent. Seperti konsep-konsep baru lainnya di bidang AI Web3, MCP (singkatan dari Model Context Protocol) berasal dari AI Web2 dan kini sedang diwujudkan kembali dalam lingkungan Web3.
Esensi MCP
MCP adalah protokol terbuka yang bertujuan untuk menstandarkan cara aplikasi menyampaikan informasi konteks kepada model bahasa besar (LLMs). Ini memungkinkan kolaborasi yang lebih lancar antara alat, data, dan Agen AI.
Pentingnya MCP
Saat ini, model bahasa besar menghadapi beberapa batasan utama:
MCP berfungsi sebagai lapisan antarmuka umum, mengisi kekurangan kemampuan ini, sehingga AI Agent dapat menggunakan berbagai alat.
MCP dapat dianggap sebagai standar antarmuka yang bersatu di bidang aplikasi AI, membuatnya lebih mudah bagi AI untuk terhubung dengan berbagai sumber data dan modul fungsi. Bayangkan setiap LLM adalah perangkat yang berbeda, menggunakan antarmuka yang berbeda. Jika Anda adalah pengembang, Anda perlu mengembangkan satu set aksesori untuk setiap antarmuka, yang memiliki biaya pemeliharaan yang sangat tinggi.
Inilah masalah yang dihadapi oleh pengembang alat AI: menyesuaikan plugin untuk setiap platform LLM secara signifikan meningkatkan kompleksitas dan membatasi skala ekspansi. MCP lahir untuk mengatasi masalah ini dengan membangun standar yang seragam, sehingga semua LLM dan penyedia alat menggunakan antarmuka yang sama.
Protokol standar ini menguntungkan kedua belah pihak:
Hasil akhirnya adalah ekosistem AI yang lebih terbuka, dapat saling beroperasi, dan dengan gesekan rendah.
Perbedaan MCP dan API Tradisional
Desain API ditujukan untuk melayani manusia, bukan AI yang diutamakan. Setiap API memiliki struktur dan dokumentasi masing-masing, pengembang harus secara manual menentukan parameter dan membaca dokumentasi antarmuka. Sementara itu, AI Agent sendiri tidak dapat membaca dokumentasi dan harus di-hardcode agar dapat disesuaikan dengan setiap jenis API (seperti REST, GraphQL, RPC, dll).
MCP menyediakan format panggilan fungsi standar di dalam API yang distandarisasi, mengabstraksi bagian-bagian tidak terstruktur ini, dan memberikan cara panggilan yang seragam untuk Agen. MCP dapat dilihat sebagai lapisan adaptasi API yang membungkus Autonomous Agent.
Baru-baru ini, sebuah platform layanan cloud ternama mengumumkan bahwa pengembang dapat langsung menerapkan server MCP jarak jauh di platformnya dengan konfigurasi perangkat minimum. Ini sangat menyederhanakan proses penerapan dan manajemen server MCP, termasuk otentikasi dan transfer data, bisa disebut sebagai "penerapan dengan satu klik".
Meskipun MCP itu sendiri tampak tidak cukup menarik, namun itu sama sekali tidak bisa dianggap remeh. Sebagai komponen infrastruktur murni, MCP tidak dapat digunakan secara langsung oleh konsumen; nilai sebenarnya baru akan muncul ketika agen AI di lapisan atas memanggil alat MCP dan menunjukkan efek nyata.
Web3 AI dan Pemandangan Ekosistem MCP
AI di Web3 juga menghadapi masalah "kurangnya data kontekstual" dan "pulau data", yaitu, AI tidak dapat mengakses data waktu nyata di rantai atau menjalankan logika kontrak pintar secara asli.
Di masa lalu, beberapa proyek mencoba membangun jaringan kolaboratif multi-Agent, tetapi akhirnya terjebak dalam "menciptakan kembali roda yang sama" karena bergantung pada API terpusat dan integrasi yang disesuaikan. Setiap kali menghubungkan sumber data, harus menulis ulang lapisan adaptasi, yang menyebabkan biaya pengembangan meningkat pesat. Untuk mengatasi kendala ini, Agen AI generasi berikutnya memerlukan arsitektur yang lebih modular dan seperti Lego, untuk memudahkan integrasi plugin dan alat pihak ketiga secara mulus.
Dengan demikian, infrastruktur dan aplikasi AI Agent generasi baru yang berbasis pada protokol MCP dan A2A sedang muncul, dirancang khusus untuk skenario Web3, memungkinkan Agent mengakses data multi-rantai dan berinteraksi secara native dengan protokol DeFi.
Contoh Proyek: DeMCP dan DeepCore
DeMCP adalah pasar untuk Server MCP terdesentralisasi, yang berfokus pada alat kripto asli dan memastikan kedaulatan alat MCP.
Keuntungannya termasuk:
Proyek lain, DeepCore, juga menyediakan sistem pendaftaran MCP Server, yang fokus pada bidang kripto, dan lebih lanjut memperluas ke protokol A2A (Agent-to-Agent).
A2A adalah protokol terbuka yang dirancang untuk mewujudkan komunikasi, kolaborasi, dan koordinasi tugas yang aman antara berbagai agen AI. A2A mendukung kolaborasi AI tingkat perusahaan, seperti memungkinkan agen AI dari perusahaan yang berbeda untuk bekerja sama dalam menangani tugas.
Singkatnya:
Nilai Blockchain bagi Server MCP
MCP Server mengintegrasikan teknologi blockchain memiliki banyak manfaat:
Saat ini, sebagian besar infrastruktur MCP Server masih melakukan pencocokan alat dengan menganalisis kata kunci bahasa alami pengguna. Di masa depan, AI Agent akan mampu mencari alat MCP yang diperlukan secara mandiri untuk menyelesaikan tujuan tugas yang kompleks.
Namun, saat ini proyek MCP masih dalam tahap awal. Sebagian besar platform masih merupakan pasar plugin terpusat, di mana pihak proyek secara manual mengumpulkan alat Server pihak ketiga dari GitHub dan mengembangkan beberapa plugin sendiri, pada dasarnya tidak ada perbedaan besar dengan pasar plugin Web2, satu-satunya perbedaan adalah fokus pada skenario Web3.
Tren Masa Depan dan Dampak Industri
Semakin banyak orang di industri kripto mulai menyadari potensi MCP dalam menghubungkan AI dengan blockchain. Seiring dengan matangnya infrastruktur, keunggulan kompetitif perusahaan "pengembang terlebih dahulu" juga akan beralih dari desain API ke: siapa yang dapat menyediakan kumpulan alat yang lebih kaya, beragam, dan mudah dikombinasikan.
Di masa depan, setiap aplikasi dapat menjadi klien MCP, dan setiap API dapat menjadi server MCP. Ini dapat memicu mekanisme harga baru: Agen dapat memilih alat secara dinamis berdasarkan kecepatan eksekusi, efisiensi biaya, relevansi, dan sebagainya, membentuk sistem ekonomi layanan Agen yang lebih efisien yang diberdayakan oleh kripto dan blockchain sebagai media.
Tentu saja, MCP itu sendiri tidak langsung ditujukan kepada pengguna akhir, itu adalah lapisan protokol dasar. Dengan kata lain, nilai dan potensi sebenarnya dari MCP hanya dapat terlihat ketika AI Agent mengintegrasikannya dan mengubahnya menjadi aplikasi yang praktis.
Akhirnya, Agent adalah wadah dan pengganda kemampuan MCP, sementara blockchain dan mekanisme kripto membangun sistem ekonomi yang terpercaya, efisien, dan dapat dikombinasikan untuk jaringan pintar ini.