什麼是 MCP AI (MCP)

MCP AI 與 $MCP Token：開創 AI 與區塊鏈技術的整合

執行摘要

模型上下文協議（MCP）正在徹底改變人工智能（AI）與區塊鏈技術的互動方式，創造這兩項關鍵創新之間的和諧關係。作為一個開放協議，MCP 使 AI 代理能夠通過標準化框架有效地與去中心化系統進行通信，從而增強去中心化應用（dApps）的能力。在這個生態系統中，$MCP token 是核心，支撐著治理、激勵和參與整個 MCP 網絡。在本文中，我們將深入探討技術架構、項目背後的人物、投資環境以及 MCP 在不斷演變的 Web3 空間中的潛在影響。

MCP AI 與 $MCP 介紹

MCP AI 的核心是一個前瞻性的協議，旨在標準化 AI 模型如何與區塊鏈環境進行交互。該協議的主要目標是彌合 AI 的計算能力與應用的去中心化特性之間的現有差距，使上下文感知的自動化、高效數據共享和各種工具之間的互操作性得以實現。$MCP token 是這一框架的核心，促進治理過程、質押和網絡內的獎勵。因此，MCP AI 旨在推動在蓬勃發展的 Web3 生態系統中採用更智能、更具響應性的系統。

MCP AI 和 $MCP 是什麼？

概述

MCP 協議採用客戶端-服務器架構設計，使 AI 代理能夠無縫地與外部系統互動。該架構的基本組件包括：

• MCP Host：這是發起數據或行動請求的 AI 模型。
• MCP Client：該組件在主機和服務器之間進行調解，以促進順暢的通信。
• MCP Server：這些輕量級應用程序提供 AI 所需的 API、數據庫和工具的訪問[4][7][18]。

MCP 有效地使 AI 代理能夠執行各種任務，從查詢區塊鏈數據和執行智能合約到管理多樣的去中心化金融（DeFi）策略[2][16][55]。

核心目標

1. 互操作性：提案旨在通過提供一個通用協議來消除與多樣化集成相關的挑戰，以促進 AI 工具之間的通信[9][63]。
2. 上下文管理：MCP 的一個重要重點是允許 AI 模型保留和利用歷史交互，從而增強其決策能力[6][13]。
3. 去中心化治理：通過 $MCP token，該項目促進開發者、節點運營商和數據提供者之間的激勵一致性，確保生態系統的平衡[15][26]。

創建者和核心貢獻者

MCP 由 David Soria Parra 和 Justin Spahr-Summers 共同開發，他們在 Anthropic 的支持下領導了這個項目。他們在培養一個活躍的開源社區方面發揮了關鍵作用，該社區為協議的持續發展做出了貢獻[12][31]。在這個冒險中，重要的貢獻者包括：

• Luke Fan（Magnet Labs 的聯合創始人）：他在以加密為重點的 MCP 服務器開發中發揮了重要作用[1]。
• Zihao Lin 和 Xiangkai Zeng（Klavis AI）：負責為企業級應用創建 MCP 的開源集成[5][10]。
• Lumoz：該團隊專注於開發 MCP 服務器，以促進跨鏈智能合約互動[3][52]。

投資者和生態系統支持

雖然未披露特定於 MCP 的詳細資金信息，但在該項目的生態系統中注意到了一些重要的支持和合作：

• Anthropic：提供了對於 MCP 開源開發至關重要的基礎研究和工具[17][31]。
• Microsoft：MCP 在 Azure OpenAI 服務中的整合代表了對企業應用的重大支持[4][19]。
• BNB Chain：該區塊鏈網絡已經採用 MCP 用於其 AI 驅動的 DeFi 和安全分析解決方案[16][32][76]。
• Klavis AI：形成夥伴關係，旨在利用基於 MCP 的 AI 代理集成於各種業務中[5][10]。

$MCP token 的效用旨在獎勵各種利益相關者，包括服務器運營商、開發者和數據提供者[15][26][72]。

MCP AI 如何運作

技術架構

1. 意圖識別：該架構允許 AI 模型解析和理解自然語言查詢（例如，“獲取以太坊錢包餘額”）並將其轉換為針對 MCP 服務器的可行請求[3][7][55]。
2. 工具抽象：MCP 的設計標準化了對各種區塊鏈 RPC、DeFi API 和鏈外數據的訪問點，簡化了互動[18][23]。
3. 執行流程：
4. MCP 客戶端將請求指向相關的服務器。
5. 處理後，服務器返回結構化數據（例如，代幣餘額和交易歷史）。
6. AI 代理然後綜合並利用收集的上下文提供知情的回應[4][7][23]。

創新特徵

MCP 以幾個開創性的特徵脫穎而出：

• 跨鏈自動化：它使 AI 代理能夠執行跨越多個區塊鏈的複雜工作流程，包括以太坊、Solana 和 BNB Chain[16][23][32]。
• 隱私保護查詢：零知識證明（ZKP）的實施確保數據的真實性可以在不披露敏感信息的情況下進行驗證[39][52]。
• 動態質押：$MCP token 持有者可以質押代幣以進行交易驗證或對網絡內的計算資源進行支付貢獻[15][26]。

主要發展時間表

2024

• 11月：模型上下文協議（MCP）發布，標誌著 AI-區塊鏈整合的重要里程碑，這要歸功於 Anthropic 的努力[9][17]。
• 12月：由 Lumoz 發布的首個 MCP 服務器，旨在支持自然語言驅動的智能合約互動[3][52]。

2025

• 3月：Microsoft 宣布將 MCP 整合到 Azure OpenAI 中，增強企業利用 AI 的實時數據檢索能力[4][19]。
• 4月：Klavis AI 揭示了為企業工具（如 Jira、GitHub 和各種 CRM 解決方案）量身定制的開源 MCP 服務器[5][10]。
• 5月：BNB Chain 在其 DeFi 分析工具包中公開採用 MCP，簡化其安全監控流程[16][32][76]。
• 5月：SKYAI 發布了一個基於 MCP 的協議，旨在協調區塊鏈數據與 AI 模型操作[56][78]。

Web3 的戰略意義

MCP 解決了 AI 與區塊鏈技術交集中的關鍵挑戰：

1. 減少開發摩擦：通過採用 MCP 標準，開發者可以創建具有最小冗餘集成的應用程序，提高效率[9][63]。
2. 增強 AI 能力：通過實時訪問鏈上數據，AI 代理提高了其對各種應用的預測分析能力[2][16]。
3. 民主化訪問：非技術用戶可以通過簡單的自然語言命令與 Web3 系統互動，提高可及性[3][52][55]。

挑戰與未來展望

當前限制

儘管潛力巨大，MCP 面臨的挑戰包括：

• 可擴展性問題：在跨鏈操作期間，系統所承受的高計算需求可能會阻礙其可擴展性[8][38]。
• 監管模糊性：對於 AI 驅動的交易的監管框架仍在形成階段，這可能會帶來法律和合規風險[8][26]。

路線圖（2025–2026）

• 2025年第三季度：基於 MCP 的去中心化自治組織（DAO）啟動，實現社區治理和決策[8][26]。
• 2026年第一季度：計劃擴展到支持各種數據類型（文本、圖像、音頻）的跨模態 AI 工作流程[8][64]。
• 2026年：目標是使超過 1,000 個 AI 代理採用 MCP，並擴展到連接超過 50 個區塊鏈網絡[8][38]。

結論

MCP AI 和 $MCP token 標誌著 AI 與去中心化系統之間關係的顯著進展。通過建立標準化的通信協議並激勵生態系統的參與，MCP 為 Web3 中可擴展的、上下文感知的應用奠定了基本基礎。隨著其採用的增加，MCP 有潛力成為普遍標準——類似於“USB-C”——在智能自動化與區塊鏈技術所賦予的無信任基礎設施之間架起橋樑。展望未來，MCP 的持續發展有望重塑我們在去中心化環境中看待和利用 AI 的方式，最終改變整個行業。