MCP + AIエージェント：人工知能アプリケーションの新フレームワーク
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MCP + AIエージェント：人工知能アプリケーションの新フレームワーク
AI技術の進歩とMCPプロトコルの段階的な成熟に伴い、将来的にはDeFiやDAOなどの分野でより広範な応用が期待される。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：BitMart Research
一、MCPコンセプトの紹介
これまでの人工知能分野では、従来のチャットボットは汎用的な対話モデルに依存しており、個別化されたキャラクター設定が欠けていたため、応答が単調で人間味に乏しいものとなっていた。この問題を解決するため、開発者は「人設（キャラクター設定）」という概念を導入し、AIに特定の役割、性格、口調を与えることで、ユーザーの期待により沿った応答を可能にした。しかし、AIが豊かな「人設」を持っていても、依然として受動的な応答者であり、自らタスクを実行したり複雑な操作を行うことはできなかった。そのため、オープンソースプロジェクトAuto-GPTが登場した。Auto-GPTは、開発者がAIに一連のツールや関数を定義し、それらをシステムに登録することを可能にする。ユーザーがリクエストを送ると、Auto-GPTは事前に設定されたルールとツールに基づき、適切な操作命令を生成してタスクを自動実行し、結果を返す。この方式により、AIは受動的な対話者から、能動的にタスクを遂行するAIへと変貌した。
Auto-GPTはある程度AIの自律的実行を実現したものの、ツール呼び出し形式が統一されていない、プラットフォーム間の互換性が低いといった課題が残っている。これらの問題を解決するためにMCP（Model Context Protocol、モデルコンテキストプロトコル）が生まれた。MCPは、特に外部ツールとの統合における複雑さなど、AI開発中に直面する主要な課題の解決を目指している。MCPの核心目的は、AIと外部ツールの相互作用方法を簡素化し、統一された通信基準を提供することで、AIがさまざまな外部サービスを容易に呼び出せるようにすることである。従来、大規模モデルに天気情報の取得やウェブページの閲覧といった複雑なタスクをさせるには、開発者が大量のコードとツール説明を書く必要があり、開発の難易度と時間コストが大幅に高まっていた。一方、MCPプロトコルは標準化されたインターフェースと通信仕様を定義することで、このプロセスを著しく簡素化し、AIモデルが外部ツールとより迅速かつ効率的に相互作用できるようにする。
二、MCPとAIエージェントの融合
MCPと暗号化AIエージェントの間には相補的な関係がある。両者の違いは、AIエージェントが主にブロックチェーン上の自動化操作、スマートコントラクトの実行、暗号資産管理に焦点を当てており、プライバシー保護と非中央集権アプリケーションの統合を重視している点にある。一方、MCPはAIエージェントと外部システムの相互作用の簡素化に重点を置き、標準化されたプロトコルとコンテキスト管理を提供することで、プラットフォーム間の相互運用性と柔軟性を高めている。暗号化されたAIエージェントはMCPプロトコルを通じて、より効率的なクロスプラットフォーム統合と操作を実現し、その実行能力を向上させることができる。
従来のAIエージェントは、スマートコントラクトによる取引実行やウォレット管理などの一定の実行能力を持っていた。しかし、これらの機能は通常事前定義されており、柔軟性や適応性に欠けていた。MCPの本質的価値は、AIエージェントと外部ツール（ブロックチェーンデータ、スマートコントラクト、オフチェーンサービスなど）の相互作用に対して統一された通信基準を提供することにある。この標準化により、従来の開発におけるインターフェースの断片化問題が解決され、AIエージェントがマルチチェーンのデータやツールとシームレスに接続できるようになり、AIエージェントの自律的実行能力が大きく強化される。例えば、DeFi系AIエージェントはMCPを通じてリアルタイムで市場データを取得し、投資ポートフォリオを自動最適化できる。さらに、MCPは複数のAIエージェントが協力するという新たな方向性を開く。MCPによって、AIエージェントは役割分担しながら協働し、チェーン上のデータ分析、市場予測、リスク管理といった複雑なタスクを組み合わせて実行し、全体の効率性と信頼性を高めることが可能になる。また、チェーン上での取引自動化において、MCPは各種取引エージェントやリスク管理エージェントを連携させ、スリッページ、取引摩耗、MEV（最大抽出可能価値）などの問題を解決し、より安全で効率的なチェーン上資産管理を実現する。
三、関連プロジェクト
1.DeMCP
DeMCPは非中央集権型のMCPネットワークである。AIエージェント向けに独自開発・オープンソースのMCPサービスを提供することを目指し、MCP開発者に収益共有型の展開プラットフォームを提供するとともに、主要な大規模言語モデル（LLM）の一括接続を実現する。開発者はステーブルコイン（USDT、USDC）での支払いによりサービスを利用できる。5月8日時点でのトークンDMCPの時価総額は約162万ドル。
2.DARK
DARKは、信頼性の高い実行環境（TEE）上で動作するMCPネットワークであり、Solana上に構築されている。トークン$DARKはBinance Alphaに上場し、5月8日時点での時価総額は約1181万ドル。現在、DARKの初のアプリケーションは開発中であり、TEEとMCPプロトコルを通じてAIエージェントに効率的なツール統合機能を提供し、開発者が簡単な設定で多数のツールや外部サービスに迅速に接続できるようにする予定である。製品はまだ全面公開されていないが、ユーザーはメール登録により早期体験段階への参加が可能で、テストに参加しフィードバックを提供できる。
3.Cookie.fun
Cookie.funはWeb3エコシステム内のAIエージェントに特化したプラットフォームで、ユーザーに包括的なAIエージェント指数および分析ツールを提供することを目的としている。このプラットフォームは、AIエージェントのメンタルインパクト、インテリジェントフォローアビリティ、ユーザーエンゲージメント、チェーン上データなどの指標を提示することで、ユーザーがさまざまなAIエージェントのパフォーマンスを理解・評価できるように支援する。4月24日に更新されたCookie.API 1.0は専用MCPサーバーを導入しており、これは即時利用可能なエージェント専用MCPサーバーを含み、開発者だけでなく技術知識のないユーザーにも設計されており、一切の設定不要である。
情報元：X
4.SkyAI
SkyAIはBNB Chain上に構築されたWeb3データインフラプロジェクトであり、MCPの拡張を通じてブロックチェーンネイティブなAI基盤を構築することを目指している。このプラットフォームは、Web3ベースのAIアプリケーション向けに拡張性と相互運用性を持つデータプロトコルを提供し、マルチチェーンデータアクセス、AIエージェントの展開、プロトコルレベルのユーティリティの統合を通じて開発プロセスを簡素化し、AIのブロックチェーン環境における実用化を推進する計画である。現在、SkyAIはBNB ChainおよびSolanaからの集約データセットをサポートしており、データ量はすでに100億行を超えており、今後はイーサリアムメインネットおよびBaseチェーンに対応するMCPデータサーバーも追加予定。トークンSkyAIはBinance Alphaに上場しており、5月8日時点での時価総額は約4270万ドル。
四、将来展望
MCPプロトコルは、AIとブロックチェーンの融合における新しいナラティブとして、データ相互作用の効率向上、開発コストの削減、セキュリティおよびプライバシー保護の強化など、大きな可能性を示しており、特に分散型金融（DeFi）などのシーンにおいて広範な応用が見込まれる。しかし、現時点では大多数のMCPベースプロジェクトは概念実証段階にとどまり、成熟した製品がまだ登場していないため、上場後のトークン価格が持続的に下落している。例えば、DeMCPのトークンは上場後1ヶ月未満で価格が74％下落した。この現象は市場がMCPプロジェクトに対する信頼危機を抱えていることを示しており、その主な原因は長期にわたる製品開発期間と実際の応用の不足にある。したがって、製品開発のスピードアップ、トークンと実際の製品との緊密な関連性の確保、ユーザーエクスペリエンスの向上は、現時点でのMCPプロジェクトが直面する中心的な課題である。また、MCPプロトコルの暗号エコシステム内での普及は、依然として技術統合の課題に直面している。異なるブロックチェーンやDApp間のスマートコントラクトのロジックやデータ構造に差異があるため、統一された標準化MCPサーバーの構築には依然として多大な開発リソースが必要となる。
こうした課題に直面しつつも、MCPプロトコル自体は巨大な市場発展の潜在力を有している。AI技術の進歩とMCPプロトコルの成熟に伴い、将来的にはDeFi、DAOなどの分野でより広範な応用が期待される。例えば、AIエージェントはMCPプロトコルを通じてリアルタイムでチェーン上データを取得し、自動取引を実行することで、市場分析の効率性と正確性を高められる。また、MCPプロトコルの非中央集権的特性により、AIモデルに透明性が高く追跡可能な実行プラットフォームを提供し、AI資産の非中央集権化と資産化を促進できる可能性がある。MCPプロトコルはAIとブロックチェーンの融合を支える重要な補助的役割を果たしており、技術の成熟と応用シーンの拡大に伴い、次世代AIエージェントを推進する重要なエンジンとなる可能性を秘めている。しかし、このビジョンを実現するには、技術統合、セキュリティ、ユーザーエクスペリエンスなど、多方面の課題を解決する必要がある。
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