Model Context Protocol（MCP）とは何ですか？

ザモデルコンテキストプロトコル (MCP)は開発されたオープンスタンダードです @AnthropicAIAIモデルが外部データソースやツールと接続する方法を革新するものです。最初は、この標準の影響は遅かったですが、@OpenAI今年初めに採用された後、採用が急速に拡大しました。これはしばしばAIエージェント用の「USB-Cポート」と比較されます-さまざまなツールやデータソースにそれらを接続するための均一な方法を提供し、AIが外部リソースとやり取りする方法を簡素化します。

開発者が各データソースやツールにカスタムインテグレーションを作成する代わりに、MCPはAIモデル（クライアント）とデータ/ツールプロバイダー（サーバー）の間に標準化された通信プロトコルを確立します。目標は、フロンティアモデルがデータが存在するシステムに接続されることにより、より良い、より関連性のある応答を生成するのを支援することです。これにはコンテンツリポジトリ、ビジネスツール、開発環境などが含まれます。

MCPは、大規模言語モデル（LLM）がリアルタイムデータから切断され、外部で直接アクションを取ることができないという基本的な制限に対処しています。MCPは、AIシステムが利用可能なツールを動的に発見して相互作用することを可能にし、モデルと外部システムの間で持続的な双方向通信をサポートしています。これは、特にDeFiにおいて、自律型AIエージェントがより堅牢な能力を持つことを可能にする点で重要で強力です。

MCPがDeFiでAIエージェントを最適化する方法

MCPは、エージェントがリアルタイムデータを処理および相互作用する方法を効率化することで、DeFiにおけるAIエージェントの能力を大幅に向上させます。MCPにより、AIエージェントは、リレーショナルデータベースやAPIなどのソースから市場データなどの外部データストリームに動的にアクセスできるようになります。これにより、エージェントが最新の動向を取り込むことが容易になり、情報に基づいた意思決定能力が向上します。エージェントがさまざまなデータソースをリアルタイムで統合することで、複雑なデータポイントを分析し、市場環境の変化に適応することが可能になります。これは、流動性提供などのユースケースにおいて重要なタスクです。

MCPは、ツールがアクションを実行できるようにすることで、AIエージェントの効率も向上させます。 エージェントは、外部システムからデータを取得するだけでなく、スマートコントラクトの実行や流動性ポジションの更新など、それらのシステムに更新やアクションを送り返すこともできます。 これにより、エージェントはDeFi戦略を自律的に実行できるようになり、その空間でより効率的な行動主体となります。 各ツールやデータソースごとにカスタム統合が必要なくなるため、MCPは複雑さを減らし、AI駆動のDeFiソリューションの展開を加速させます。 これにより、エージェントは迅速に適応し、拡大し、新たな機会に対応し、DeFiオペレーション全体の効率を向上させることができます。

MCPは、エージェント向けのこれらの基本的な機能を提供するために素晴らしいです - データを取得しアクションを取るためのツール。しかし、対照的に、エージェント同士が連携したりコミュニケーションを取ったりすることには向いていません。ツールとは異なり、エージェントは固定されたAPIを介して厳格なコマンドに従うように設計されていません。自然に柔軟で、自然な言語を使用してさまざまな機能を実行し、共有された状態を含む相互作用を組織する能力を持っています。これについては、「MCPはエージェントスワーム調整の必要性を加速させる」セクションで詳しく説明しています。

概念に新しい方々のために、業界のリーディングボイス@S4mmyEthMCPについて詳細な記事を執筆し、「暗号通貨とオープンソースAIの重要な解放」と表現しています - 以下でその記事を見つけることができます。

産業横断的なMCPの採用

Web3とブロックチェーン

Web3は革新の温床であり、AIシステムや方法論の試験場として急速に成長しています。これはMCPでも同様で、AI-ブロックチェーンの統合を高め、分散型アプリケーションと効率的にやり取りするための道を切り拓き、最近の記事によるとWeb3で新しい効率を引き出しています。@aelfblockchain.

Web3エコシステムには、MCPに傾倒しているいくつかのエキサイティングなプロジェクトがあります。これには、次のものが含まれます。

@Arcdotfun– Web3のAIエージェント向けのリーディングRustフレームワークであるGateは、MCPによって動作するエージェントAIのための汎用アプリストアであるRyzomeを発表しました。これにより、AIエージェントは複雑な統合なしにWeb 2およびWeb 3サービスに簡単にアクセスできるようになります。

@heurist_ai – 分散型AIサービスクラウド、MCPのようなツールによってアクセス可能な数々のツールをリリースしました @getmasafiXデータ。

彼らのGithubをチェックして、詳細を確認してくださいエージェントフレームワーク.

@UnifaiNetworkWeb3 AIスタートアップは、MCPの位置付けとして、ウォレット支払い、スワップ、流動性管理戦略、AIパワードベッティングなどの機能を備えた豊富なオープンソースMCPプラグインを構築しています。

@StoryProtocol世界のIPブロックチェーンであるGateは、最近、MCPとの統合も発表し、AIエージェントが生態系内の取引、ライセンス、取引、所有権に関する情報を簡単に取得できるようにし、エージェントがIPを作成および転送することも可能にしました。

これらの施行は、宇宙の革新的なチームによって、LLMがブロックチェーンデータとリアルタイムで効率的にやり取りし、スマートコントラクトのセキュリティ監査を行い、トークンメトリクスを追跡し、適切な保護措置を施したオンチェーントランザクションさえも容易にすることを可能にしています。

Eコマースと小売り

電子商取引および小売り業界では、MCがAIエージェントがデータソースやツールと接続する方法を変革し、業務効率と顧客体験の両方を向上させています。商品検索、注文追跡、価格推奨などの機能により、業務を合理化し、全体的なショッピング体験を向上させています。

宇宙の初期のMCP統合には、次のものが含まれます:

@Shopify店舗はMCPを統合する製品、顧客、注文などを簡単に管理し、管理者APIに簡単なAPIコールを行うことができます。

@blocks主要な支払いプロバイダーの1つが使用していますMCPはオープンソースの拡張可能なAIエージェントを構築する予定です, named Goose, that helps install, execute, edit, and test code with any LLM.

@WooCommerceを含めましたMCサーバーそれらの店舗とのやり取りを向上させ、製品、注文、顧客、配送、税金、割引、および店舗構成を管理する包括的なツールを可能にする。

エンタープライズB2B

企業セクターでは、ビジネスの運用とワークフローにおいて、MCPの採用が大幅に進んでいます。MCPは、主要なエンタープライズ向け製品群全体で採用されています。

@OpenAIはその技術を統合していますAIエージェントと外部システム間の標準化されたコミュニケーションを向上し、企業のワークフローを効率化し、開発オーバーヘッドを削減します。

@Microsoftが含まれていますCopilot Studioなどの製品におけるMCPそして、Semantic Kernelを備え、メーカーが既存のナレッジサーバーやAPIに直接接続できるようになりました。アクションとナレッジは自動的にエージェントに追加され、機能が進化するにつれて継続的に更新されます。

@Databricks採用しましたan MC彼らのAPIに接続するサーバーで、LLMsがSQLクエリを実行し、ジョブのリストを取得し、更新されたジョブのステータスを取得することができます。

開発およびエンジニアリングツール

ソフトウェア開発は、MCPの最初で最も堅牢な採用者の1つでした。 NSHipsterは最近の記事で指摘しています。「Language Server Protocol（LSP）は、プログラミング言語が開発者ツールと統合される方法を革命化しました。Model Context Protocol（MCP）は、新世代のAIツールに同じことを目指しています。」

現在、MCPの統合をサポートしているいくつかの主要な開発およびエンジニアリングツールがあります。

@zeddotdev @Replit @codeiumdev そして@SourcegraphはMCPと協力しています彼らのプラットフォームを強化することで、エージェントが情報をより良く取得し、コーディングタスクの周囲の文脈を理解しやすくし、より微妙で機能的なコードを生成することができます。

@github MCP サーバー彼らのAPIとシームレスに統合し、開発者やツールに高度な自動化と相互作用の機能を提供します。

コード解析のためのIDE統合そして、AIを受動的なアシスタントからソフトウェア開発プロセスにおける積極的かつ協力的なパートナーに変える世代。

AIシステムにおけるMCPの拡大する影響とリーチ

業界全体でのMCPの急速な採用は、AIとツールの相互作用のための標準化されたプロトコルとしての価値を浮き彫りにしています。もともとはAnthropicのイニシアチブでしたが、現在では、コミュニティが構築した何千ものサーバーと主要なテクノロジー企業からの統合を備えたオープンエコシステムに進化しています。最近では、MCP サーバーのアクセシビリティが大幅に向上しており、AI エージェント専用の MCP サーバーは 300 以上あります。 @Sumanth_077下記。

MCが成熟するにつれ、私たちは次のようなものを見ています:

1. 標準化されたインターフェースでカスタムコネクタを置き換えることによる簡略化された統合。
2. プロトコルレベルの認証とアクセス制御による強化されたセキュリティ。
3. 専門ツールやコネクタを作成する繁栄する開発者エコシステム。
4. 異なるAIモデルやアプリケーション間のクロスプラットフォーム互換性。

MCPがエージェントスワーム調整のニーズを加速させます

MCPは個々のAIエージェントとデータソースの間の接続の問題を解決しますが、複数の専門エージェント間の調整の課題には対応していません。 ここが@TheoriqAI来ます。

Theoriqは、過去2年間にわたり、エージェントスワーム（以前はコレクティブと呼んでいましたが、スワームという用語が流行り始める前）の使用を推進してきました。 Theoriqプロトコルを開発するにあたり、AI駆動のファイナンス向けの分散型マルチエージェントプロトコルを構築することで、エージェントが複雑な金融タスクについてコミュニケーション、協力、実行を行う基盤を築いています。我々は、すでにこの課題に果敢に取り組んでおり、DeFiエコシステムおよびそのプレーヤーに財務価値を提供するプロトコル上に構築されたオンチェーン流動性供給（OLP）スワームを構築しています。詳細は以下に。

特化したエージェントは引き続き現れ、それらが構築されたタスクで効率的になります。そして、それぞれがデータアクセスのためにMCPを利用するようになると、依然としてお互いに"通信するためのレール"が必要となります。汎用エージェントに多数のMCPプラグインを追加するよりも、協調したプロトコルを介して通信する特化したエージェントの方が効果的です。

MCPの追加により、エージェントが外部ソースに接続しやすくなり、Theoriqが取り組んでいるものにこの機能を追加することで、エージェントの機能がさらに向上します。

The Theoriq protocol addresses this next-level challenge by:

1. MCPがエージェントをデータソースに接続するのに対し、Theoriqは支援的で長期的なコミュニケーションを含む、信頼最小化された方法でエージェントを他のエージェントに接続します。重要なのは、MCPは情報のリクエストを開始するエージェントを許可するだけであり、一方、Theoriqは市場の変化や速報のような重要なイベントが発生したときにエージェントをコールバックすることができます。
2. 協調メカニズムの提供 - Theoriqのスワームは、流動性提供などの複雑なタスクで専門のエージェントが協力して作業することを可能にします - 彼らは豊かな意味論を持つ自然言語でコミュニケーションができますが、MCPはより厳密で狭義に定義された能力を持つ従来のAPIパラダイムに従っています。
3. 経済的インセンティブの確立 - MCPとは異なり、Theoriqはトークン経済学と支払いを利用して、高品質なエージェントの貢献と結果に対する参加を奨励しています。
4. エージェントの相互作用の確保- Theoriqのオンチェーン/オフチェーンアーキテクチャは、MCPが提供する以上の安全で検証可能なエージェント間の通信を保証します。
5. エージェントの発見と評判をサポートする-Theoriqは、能力と実績に基づいてエージェント同士がお互いを発見できるようにし、より効果的な協力を促進します。

MCPはエージェントツール層であり、Theoriqは調整レイヤーです

Model Context Protocolは、AIモデルをデータやツールに接続する必須インフラとして台頭しています。これにより、エージェントが外部世界とやり取りする方法が標準化され、特化した、能力のあるエージェントがますます実現可能で価値のあるものとなっています。

しかしながら、これらの専門家が増加するにつれて、それらの間での調整の必要性も高まります。 Theoriqは、エージェント間のコミュニケーションの「レール」を提供することで、オンチェーンの流動性供給などの高度な課題に取り組む複雑なマルチエージェントシステムを実現します。

エージェントワールド接続のためのMCPとエージェント間調整のためのTheoriqの組み合わせは、新興のエージェント経済の強力な基盤を作り出します。 このシナジーにより、一般的な平凡さではなく専門的な優秀さが可能となり、より効率的で能力があり、信頼度が最小限のAIエコシステムへの道を指し示しています。 Web3の主要なAIエージェントフレームワークすべてが、Rigが行ったように、MCPを採用すると予想しています。 これらのフレームワークと協力してTheoriqをスワーム調整に統合することで、MCPとTheoriqの両方が価値を増すことを期待しています。

免責事項:

1. この記事は[から転載されましたRon Bodkin]. すべての著作権は元の著者に帰属します [Ron Bodkin]. If there are objections to this reprint, please contact the Gate Learnチームが迅速に対応します。
2. 責任の免責事項：この記事で表現されている意見は、著者個人のものであり、投資アドバイスを構成するものではありません。
3. Gate Learnチームは、記事を他の言語に翻訳します。許可がない限り、翻訳された記事のコピー、配布、盗用は禁止されています。