作者：s4mmy，去中心化AI研究員；翻譯：喜來順財經xiaozou

你是否和我一樣在疑惑：MCP究竟是什么？為什么這么多人都在談論MPC？

可供學習參考的文獻的確很少，但這也說得通——因為MPC是四個月前才出現的。所以我決定進行深入研究，并將收獲通過本文整理如下。

簡言之：MPC是加密與開源AI領域的重大突破，建議你時刻保持關注，因為它很可能催化自主加密產品的下一輪爆發。

本文目錄

1.引言

2. 模型上下文協議（MPC）是什么？

3. MCP如何賦能AI智能體？

4. 自主化未來：MCP的意義

5. 其他MCP類舉措

6. 區別于傳統AI集成的關鍵差異

7. 結論

1. 引言

隨著AI智能體日益自主化并融入現實應用，模型上下文協議("MCP")正在重塑智能體與外部數據的交互方式。Anthropic于2024年末推出的MCP標準化框架，正成為AI智能體無縫對接多元數據源的基礎設施。

自該通信標準問世以來，已有更多AI解決方案將其采納為行業規范。簡言之，MCP定義了"AI與軟件實時對話的方式"。

在AI系統即將自主解決復雜任務的自主化未來中，MCP能否成為解鎖下一波AI創新的密鑰？

或將成為Crypto × AI領域價格走勢新引擎？

從聊天機器人到驅動行業的自主系統，AI智能體正被寄予實時決策的厚望，這需要其動態獲取各類實時數據源。

但長期存在的瓶頸在于：缺乏AI模型連接數據庫/文件庫/商業工具等外部系統的標準化方案——這正是MCP的破局點。

模型上下文協議(MCP)作為開放標準應運而生，它使大型語言模型(LLM)能真正成為具備部署智能合約或執行DeFi活動能力的智能體，這堪稱重大突破！加密用戶都深有體會：ChatGPT在實時加密數據分析方面表現糟糕，甚至可能無法準確提供市值前100代幣的現貨價格。

而MCP將增強AI驅動DeFi的應用，例如：尋找USDC最佳年化收益并配置1000美元，或根據市場波動自動再平衡投資組合。

這標志著AI系統正朝著更具自主性和實用性的方向演進，與加密基礎設施的無許可特性形成鮮明互補。

2. 模型上下文協議（MPC）是什么？

Anthropic于2024年末推出的MCP是連接AI助手(特別是LLM驅動的智能體)與實時數據源的開源標準。

可將其視為安全標準化的"萬能適配器"，使AI智能體能夠接入：內容存儲庫/商業工具/開發環境等。

其核心價值在于：不同于依賴碎片化定制方案的傳統AI集成，MCP提供雙向通信的統一框架——智能體不僅能獲取外部數據，還能向源系統推送更新或操作，實現真正的動態自主行為。

Anthropic旨在通過MCP簡化AI集成，讓開發者更便捷地構建具備情境感知能力的自主工作流。

3. MCP如何賦能AI智能體？

MCP作為集成層，使AI智能體能按需連接外部服務。

其運作機制包含：

a)動態數據訪問：突破預訓練數據限制，實時獲取關系型數據庫/文件系統/代碼庫等源的上下文數據；

b)雙向通信：支持檢索數據與觸發操作(如更新數據庫/啟動工作流)的雙向交互；

c)標準化框架：通過通用協議消除定制化集成需求，降低開發復雜度。這或許能解決多鏈與多編程語言的兼容性問題，使智能體成為新的聚合層。

4. 自主化未來：MCP的意義

AI智能體不再僅僅是反應系統；它們正在成為主動的、目標導向的能夠自主決策的實體。然而，要想讓AI智能體真正發揮作用，它們需要擺脫訓練數據的限制，并與現實世界流暢地互動。而這正是MPC的用武之地。

典型案例如Anthropic文檔所示：管理軟件開發流程的智能體可通過MCP實時拉取最新代碼、分析缺陷并向項目管理工具推送報告。

下圖展示了Claude通過MCP集成直接連接GitHub創建代碼庫并提交PR：

MCP允許AI智能體通過訪問實時數據來適應不斷變化的環境，使其更具響應性更加智能。下圖展示了它與GitHub、Web API、Slack、郵件等的集成和通信。

這正是DavidSacks所述"獲勝智能體"所需的基礎設施。

標準化協議將加速開發者的自主工作流構建，無論是自動化業務流程、管理供應鏈還是輔助科研，MCP都為實現這一愿景提供了關鍵基礎設施。

5. 其他MCP類舉措

除Anthropic外，多家巨頭已布局標準化AI集成協議：

* PerplexityMCP

* OpenAI Agent SDK的MCP插件(最新發布)

* Stripe MCP集成

還有更多的MCP服務器正在開發中，以促進更加無縫的AI通信。

業內CEO們普遍承認這類協議對AI智能體發展的重要性。

這些舉措表明自主AI需要標準化、可擴展的數據集成方案。雖然MCP憑借開源特性與普適性保持領先，但xAI/Google/Meta等巨頭的入局印證了這一領域的關鍵價值。

6. 區別于傳統AI集成的關鍵差異

與傳統的AI集成相比，為什么MCP（及其同類產品）會脫穎而出？傳統的集成通常依賴自定義API或中間件，解決方案是碎片化的難以擴展的。

MCP提供了通用標準，降低了復雜性并確保了一致性。下圖明確體現了這一點：

開源協作：與中心化AI公司的孤立方法形成鮮明對比，MCP的開源性促進了整個行業的協作。

這是加密貨幣的一個主要價值主張。

下面是一個簡單的對比圖表：

以下是加密領域應用的進一步示例：

加密領域應用已初見端倪：(1)DeFAI解決方案如HeyAnon/Limitus/Giza；(2)類似aixbt的鏈上分析工具。隨著MCP在加密與AI生態的深度集成，更多創新必將涌現。

7. 結論

MCP標志著邁向自主AI未來的關鍵一步——在這個未來中，自主系統能夠與周圍環境無縫交互。

通過提供連接AI智能體與外部數據源的標準化框架，MCP解決了AI發展中的關鍵瓶頸，催生出更智能、更具適應性和可擴展性的解決方案。

整個行業對MCP類協議的接納，正推動著我們共同向這一自主化愿景邁進。

然而挑戰猶存：MCP及其同類協議的成功將取決于廣泛采用程度、協議間的互操作性，以及能否跟上AI領域的快速演進。

隨著AI智能體在我們生活中扮演越來越重要的角色，MCP類框架將成為連接AI與現實應用的橋梁。

無論MCP最終成為實際標準還是僅作為進一步創新的催化劑，它都已引發關于自主AI和自主加密產品所需基礎設施的重要討論。