MCP: основной движок, приводящий в действие AI-агентов Web3 следующего поколения

Автор: Frank Fu @IOSG

MCP быстро занимает центральное положение в экосистеме Web3 AI Agent, вводя MCP Server через архитектуру, похожую на плагины, и наделяя AI Agent новыми инструментами и возможностями.

Подобно другим новым нарративам в области Web3 AI, таким как vibe coding, MCP (Model Context Protocol), возникший в Web2 AI, сейчас переосмысливается в контексте Web3.

Что такое MCP?

MCP — это открытый протокол, предложенный Anthropic для стандартизации того, как приложения передают контекстную информацию большим языковым моделям (LLM). Это позволяет инструментам, данным и AI Agent взаимодействовать более бесшовно.

Почему это важно?

Ключевые ограничения современных больших языковых моделей включают:

• Невозможность просматривать интернет в реальном времени

• Невозможность прямого доступа к локальным или персональным файлам

• Неспособность автономно взаимодействовать с внешним программным обеспечением

MCP восполняет пробелы в этих возможностях, выступая в качестве универсального интерфейсного слоя, что позволяет AI Agent использовать широкий спектр инструментов.

MCP можно сравнить с USB-C в сфере AI-приложений — это единый стандарт интерфейса, который облегчает AI подключение к различным источникам данных и функциональным модулям.

Представьте, что каждая LLM — это отдельный телефон: Claude использует USB-A, ChatGPT — USB-C, а Gemini имеет разъем Lightning. Если вы производитель оборудования, вам придется разрабатывать набор аксессуаров для каждого типа разъема, что приведет к чрезвычайно высоким затратам на поддержку.

Это именно та проблема, с которой сталкиваются разработчики AI-инструментов: создание плагинов под каждую платформу LLM сильно увеличивает сложность и ограничивает масштабируемость. MCP создан для решения этой проблемы путем внедрения единого стандарта, аналогичного переходу всех LLM и разработчиков инструментов на интерфейс USB-C.

Такой стандартизированный протокол выгоден обеим сторонам:

• Для AI Agent (клиент): безопасное подключение к внешним инструментам и потокам данных в реальном времени

• Для разработчиков инструментов (сервер): однократная интеграция и кроссплатформенная доступность

В результате формируется более открытая, интероперабельная и низкофрикционная AI-экосистема.

Чем MCP отличается от традиционных API?

API создавались для людей, а не по принципу AI-first. У каждого API своя структура и документация, разработчикам необходимо вручную задавать параметры и изучать спецификации. В то же время сам AI Agent не может читать документацию, его нужно жестко программировать для адаптации под каждый тип API (REST, GraphQL, RPC и т.д.).

MCP стандартизирует формат вызова функций внутри API, абстрагируя неструктурированные части и предоставляя агенту унифицированный способ взаимодействия. MCP можно рассматривать как слой адаптации API, инкапсулированный для автономных агентов.

Когда Anthropic впервые представила MCP в ноябре 2024 года, разработчикам приходилось развертывать серверы MCP на локальных устройствах. В мае этого года на своей конференции для разработчиков Cloudflare объявила, что теперь они могут запускать удаленные серверы MCP непосредственно на платформе Cloudflare Workers с минимальными требованиями к оборудованию. Это радикально упрощает процесс развертывания и управления серверами MCP, включая аутентификацию и передачу данных, обеспечивая по сути «развертывание в один клик».

Хотя сам по себе MCP может казаться недостаточно «привлекательным», он отнюдь не менее важен. Как чистый инфраструктурный компонент, MCP не предназначен для прямого использования конечными потребителями, и его ценность полностью раскрывается только тогда, когда верхнеуровневые AI-агенты вызывают инструменты MCP и демонстрируют практический результат.

Ландшафт экосистемы Web3 AI x MCP

AI в Web3 также сталкивается с проблемами «нехватки контекстных данных» и «информационных изоляций», то есть AI не имеет доступа к ончейн-данным в реальном времени или возможности нативно выполнять логику смарт-контрактов.

Ранее проекты вроде ai16Z, ARC, Swarms и Myshell пытались создать сети синергии множества агентов, но в итоге из-за зависимости от централизованных API и кастомной интеграции оказались в ловушке «изобретения велосипеда заново».

Каждое подключение нового источника данных требовало переписывания слоя адаптации, что приводило к резкому росту затрат на разработку. Чтобы преодолеть этот узкий горлышко, AI Agent следующего поколения нуждаются в более модульной, конструкторной архитектуре для бесшовной интеграции сторонних плагинов и инструментов.

В связи с этим набирает обороты новое поколение инфраструктуры и приложений для AI Agent, построенное на базе протоколов MCP и A2A, специально разработанных для сценариев Web3, позволяющих агентам получать доступ к мультичейн-данным и нативно взаимодействовать с DeFi-протоколами.

▲ Источник: IOSG Ventures

(Эта диаграмма охватывает не все Web3-проекты, связанные с MCP)

Примеры проектов: DeMCP и DeepCore

DeMCP — это децентрализованный маркетплейс MCP Server (https://github.com/modelcontextprotocol/servers), ориентированный на нативные криптографические инструменты и обеспечение суверенитета MCP-инструментов.

Его преимущества включают:

• Использование TEE (доверенной среды выполнения) для гарантии неизменности MCP-инструментов

• Применение токенизированных механизмов стимулирования для поощрения разработчиков, вносящих вклад в развитие MCP-серверов

• Предоставление агрегатора MCP и функций микоплатежей для снижения порога входа

Другой проект, DeepCore (deepcore.top), также предоставляет систему регистрации MCP Server, сосредоточенную на криптографии, и дополнительно расширяется до еще одного открытого стандарта, предложенного Google: протокола A2A (Agent-to-Agent) (https://x.com/i/trending/1910001585008058782).

A2A — это открытый протокол, анонсированный Google 9 апреля 2025 года, предназначенный для обеспечения безопасной коммуникации, сотрудничества и координации задач между различными AI-агентами. A2A поддерживает корпоративное взаимодействие AI, например, позволяя агентам разных компаний совместно обрабатывать задачи (например, агент CRM от Salesforce взаимодействует с агентом Jira от Atlassian).

Если MCP фокусируется на взаимодействии между агентом (клиентом) и инструментом (сервером), то A2A больше напоминает промежуточный уровень совместной работы между агентами, позволяя нескольким агентам координированно выполнять задачи без необходимости обмена внутренним состоянием. Они сотрудничают посредством контекста, команд, обновлений состояния и передачи данных.

A2A считается «универсальным языком» для сотрудничества AI-агентов, продвигающим кроссплатформенную и межооблачную интероперабельность AI, что может изменить подход к работе корпоративного AI. Таким образом, A2A можно рассматривать как Slack в мире агентов: один агент инициирует задачу, а другой ее выполняет.

Коротко говоря:

• MCP: обеспечивает агентов доступом к инструментам

• A2A: обеспечивает способность агентов к взаимной координации

Зачем серверам MCP нужна блокчейн-технология?

Интеграция технологии блокчейна в MCP Server приносит множество преимуществ:

1. Получение длиннохвостых данных через нативные криптографические механизмы стимулирования, поощрение сообщества к вкладу в формирование редких наборов данных

2. Защита от атак «отравления инструментов», когда злонамеренные программы маскируются под легитимные плагины для обмана агента

• Блокчейн предоставляет криптографические механизмы верификации, такие как TEE Remote Attestation, ZK-SNARK, FHE и др.

• Подробнее об этом можно прочитать в статье (https://ybbcapital.substack.com/p/from-suis-sub-second-mpc-network?utm_source=substack&utm_medium=email)

3. Внедрение механизмов стейкинга и наказания в сочетании с ончейн-системой репутации для построения доверительной инфраструктуры MCP-серверов

4. Повышение отказоустойчивости и отзывчивости системы, предотвращение единых точек отказа, характерных для централизованных систем, таких как Equifax

5. Стимулирование открытых инноваций, позволяющее небольшим разработчикам публиковать источники данных (например, ESG), обогащая разнообразие экосистемы

В настоящее время большая часть инфраструктуры MCP Server все еще определяет соответствие инструментов путем парсинга естественных языковых промптов пользователей. В будущем AI Agent сможет самостоятельно искать необходимые MCP-инструменты для достижения сложных целевых задач.

Однако на данный момент проекты MCP находятся на ранней стадии. Большинство платформ представляют собой централизованные рынки плагинов, где создатели проектов вручную собирают сторонние Server-инструменты из GitHub и разрабатывают собственные плагины. По сути, это мало чем отличается от рынков плагинов Web2, единственное различие заключается в фокусе на сценариях Web3.

Будущие тенденции и влияние на отрасль

В настоящее время все больше участников криптоиндустрии осознают потенциал MCP в связывании AI и блокчейна. Например, основатель Binance CZ недавно публично призвал разработчиков AI активно создавать высококачественные MCP Server, чтобы предоставить AI-агентам на BNB Chain более богатый набор инструментов. Список проектов BNB MCP Server уже опубликован и доступен для ознакомления пользователям, исследующим экосистему.

По мере созревания инфраструктуры конкурентное преимущество компаний, делающих ставку на разработчиков, сместится от дизайна API к тому, кто сможет предложить более богатый, разнообразные и легко комбинируемые наборы инструментов.

В будущем каждое приложение может стать клиентом MCP, а каждый API — сервером MCP.

Это может привести к формированию новых ценовых механизмов: агенты смогут динамически выбирать инструменты на основе скорости выполнения, стоимостной эффективности, релевантности и других факторов, создавая более эффективную экономическую систему сервисов агентов, поддерживаемую криптографией и блокчейном в качестве посредников.

Разумеется, сам по себе MCP не ориентирован напрямую на конечных пользователей, это базовый протокольный уровень. Истинная ценность и потенциал MCP становятся очевидны лишь тогда, когда AI-агенты интегрируют его и трансформируют в практичные приложения.

В конечном счете, агенты выступают носителем и усилителем возможностей MCP, в то время как блокчейн и криптографические механизмы формируют надежную, эффективную и композируемую экономическую систему для данной интеллектуальной сети.