オリジナルタイトル『モデルコンテキストプロトコル（MCP）：次世代の暗号AI触媒』を転送します

もしあなたが私のような人なら、「MCPとは一体何なのか？！」と思っているかもしれません…なぜ多くの人がそれについて話しているのか？

それについての文献は限られており、その通りです。たった4か月前に生まれたばかりです。そこで、私はここでの調査結果をまとめることにしました。

要するに、これは暗号通貨とオープンソースAIにとって重要な解除です。ですので、注意を払う必要があります。これは、エージェンティックな暗号通貨製品の次の段階を促進する可能性があります。

内容

1. 紹介
2. Model Context Protocolとは何ですか？
3. AIエージェントに対するMCPの動作方法
4. エージェンティックな未来: なぜMCプラットフォームが重要なのか
5. その他のMCプロジェクトに類似した取り組み
6. 従来のAI統合との主な違い
7. 結論

1) 紹介

AIエージェントがより自律し、実世界のアプリケーションに統合されるにつれて、モデルコンテキストプロトコル（MCP）が登場し、これらのエージェントが外部データやツールとやり取りする方法を変革しています。

2024年末にAnthropicによって開始され、MCPはAIエージェントを強化し、さまざまなデータソースとのシームレスなコミュニケーションを可能にする標準化されたフレームワークと位置付けています。

しかし @anthropicaiこの通信規格を導入して以来、より多くのAIソリューションがこれを現状として採用しています

単純に言えば、それはリアルタイムでソフトウェアと対話するAIの方法です。

未来に代理店が訪れる中で、AIシステムが独立して複雑なタスクを解決する可能性がある場合、MCPは次世代のAIイノベーションの鍵となる可能性がありますか？

おそらく、暗号通貨×AI価格の次の上昇局面ですか？

チャットボットから産業を支える自律システムまで、AIエージェントはますますリアルタイムで意思決定を行うことが求められており、さまざまなソースからのライブデータを活用しています。

しかし、重要なボトルネックが続いています：AIモデルがデータベース、ファイルリポジトリ、またはビジネスツールなどの外部システムと接続する標準化された方法の欠如です。

ここがMCに適合する場所です。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIエージェントが外部データソースにダイナミックにアクセスして相互作用することを可能にするよう設計されたオープン標準です。

大規模言語モデル（LLM）が効果的にエージェントとして機能し、スマートコントラクトを展開したりDeFi活動を行ったりする能力を持たせることができます。それはかなり大きな解除です！

ChatGPTを暗号ネイティブとして使用したことがある場合、おそらく、タイムリーな暗号インサイト、特定の情報、または分析においては非常に悪いことを認識しているでしょう。トップ100の暗号通貨の現在のスポット価格すら教えてくれるかどうかさえ疑問に思うほどです！

MCPsは、AIパワードDeFiを強化する能力を提供します。たとえば：

1. 「USDCの最高のAPYを見つけ、$1Kを割り当てる」、または;
2. 市場のボラティリティに基づいてポートフォリオをリバランスする。

これは、AIシステムがより独立して有用性を持って動作するエージェンティックな未来に向けたより広範な動きを示しています。

従来のAIシステムと暗号レールの無許可性との違いを示すもの。

2) モデルコンテキストプロトコルとは何ですか？

Model Context Protocol（“MCP”）は、Anthropicによって2024年末に導入された、AIアシスタントを接続するために設計されたオープンソースの標準です。

特に、ジューシーなリアルタイムデータが存在する外部システムへの大規模言語モデル（LLM）によって動作するAIエージェント。

それをAIエージェントが（安全かつ標準化された方法で）利用できるようにするユニバーサルアダプターと考えてください。

• コンテンツリポジトリ
• ビジネスツール
• 開発環境、その他についても!

なぜ気にすべきですか？

従来のAI統合がしばしば断片化されたカスタムビルトソリューションに依存しているのとは異なり、MCPは双方向コミュニケーションのための統一されたフレームワークを提供します。

これは、AIエージェントが外部ソースからデータを取得するだけでなく、それらのシステムに更新またはアクションを送信して、より動的で自律した振る舞いを可能にすることを意味します。

エージェントが完全に自律的にビジネスシステムを更新したり、個人の事務を管理したりすることができます！

Anthropicの使命は、MCPを使用してAIの統合を簡素化し、開発者がAIシステムが独立してコンテクストに即した操作を行うのを容易にすることです。

3) AIエージェントのMCP動作方法

MCPは、AIエージェントが必要に応じて外部サービスと接続できる統合レイヤーとして機能します。以下は、その機能方法の詳細です。

a) ダイナミックデータアクセス：

事前にトレーニングされたデータだけに頼るのではなく、MCPを使用するAIエージェントは、リレーショナルデータベース、ファイルシステム、またはコードリポジトリなどのソースからリアルタイムまたはコンテキストに特化したデータにアクセスできます。

それらのエキゾチックな暗号通貨の価格はリアルタイムでアクセスできるかもしれません！ @0rxbtMCPを使って遊んでいます。お気に入りのPurple Frog、通称SkyNet、通称 @aixbt_agent:

b) 双方向通信：

MCPは、AIエージェントがデータを取得し、データを更新したり、ワークフローをトリガーしたりするなどのアクションを取ることができる、つまり双方向の相互作用を可能にします。

c) 標準化されたフレームワーク：

普遍プロトコルを提供することで、MCPは特注の統合が不要となり、開発者にとって複雑さが軽減され、アプリケーション全体での一貫性が確保されます。

多分これがすべての異なるブロックチェーンとプログラミング言語の配列の解決策です！おそらくエージェントが集約レイヤーになるかもしれません！

4) エージェンティックフューチャー：なぜMCPが重要なのか

AIエージェントはもはや単なる反応システムではありません。彼らは積極的で目標を持つ実体となり、自律的に意思決定ができるようになっています。

ただし、AIエージェントが実際に役立つためには、トレーニングデータの制約から自由になり、実世界と流暢にやり取りする必要があります。

ここにはMCPが登場します。

Anthropicのドキュメントから、MCPが活躍する素晴らしい例が示されています。

ソフトウェア開発パイプラインを管理するために割り当てられたAIエージェントを想像してみてください。

MCPを使用すると、エージェントは次のことができます：

• リポジトリから最新のコードを取得します
• バグを分析し、
• その後、リアルタイムでチームのプロジェクト管理ツールにレポートを送信します。

以下 ( h/t @alexalbert__AnthropicのクロードがGitHubに直接接続し、新しいリポジトリを作成し、MCP統合を使用してPRを作成するのを見ることができます。

MCPは、ライブデータにアクセスして、AIエージェントが変化する状況に適応し、より反応性と知性を持たせることができます。

以下はGitHub、Web API、Slack、メールなどとの統合および通信を示しています。

MCPは解決策を提供します@davidsacks「The Winning」エージェントの姿についての声明：

しかし、おそらくエージェントを現実世界に接続するインフラが勝利の秘訣なのかもしれません！

標準化されたプロトコルを使用すると、開発者は、新しい統合ごとに車輪を再発明する必要なく、エージェントワークフローをより迅速に構築できます。

エージェント未来は、複雑な目標を達成するために独立して行動できるAIシステムについてです。

• ビジネスプロセスの自動化,
• サプライチェーンの管理、または
• 科学研究の手助けさえしています。

MCPは、このビジョンを実現するための重要な一歩であり、AIエージェントが世界と意味のあるやり取りをするためのインフラを提供しています。

5) 他のMCPのようなイニシアチブ

アンソロピックは、標準化されたAI統合プロトコルの必要性を認識している唯一のプレーヤーではありません。

最近、いくつかの大規模なプロトコルや企業が、エージェントの未来を支援するためにMCPのようなフレームワークを立ち上げたり採用したりしています。

i) Perplexity MCP:

ii) OpenAI Agents SDK MCP:

最近（実際は昨日）OpenAIは、自社のMCPプラグインをAgents SDKにリリースしました。

iii) Stripe MCP 統合:

…そしてさらに多くのMCサーバーが開発中で、AI通信をよりシームレスにします:

Anthropicを離れたCEOたちは、AIエージェントの未来を進める上でその重要性を認識しています。

これらの取り組みは、拡大するトレンドを示しています：エージェント型AIには、データ統合のための標準化された、スケーラブルなソリューションが必要であることの認識。

MCPはオープンソースの性質と幅広い適用可能性によってリーダーの地位を維持していますが、xAI、Google、Metaなどの主要なプレイヤーの関与は、この分野の重要性を強調しています。

6) 伝統的なAI統合との主な違い

なぜMC（およびそれに類するもの）は従来のAI統合と比較して目立つのですか？

従来の統合では、多くの場合、カスタム API やミドルウェアが関与するため、ソリューションが断片化され、拡張が困難になります。

MCPは普遍的な標準を提供し、複雑さを軽減し、一貫性を確保します。この比較図は、1枚の画像でそれを的確に表現しています。

オープンソースコラボレーション：MCPのオープンソースの性質は、中央集権的なAI企業の孤立したアプローチとは対照的に、業界全体での協力を促進します。

これは暗号通貨の主要な価値提案です。

こちらは簡単な比較です:

これは暗号通貨でどのように使用されるかの高レベルな例です。

私たちは、例えばDeFAIソリューションにおいて（1）を推進し始めているのを見始めています @danielesestaの @heyanonai @LimitusIntelまたは @gizatechxyz, そして、カスタムツールのように取り組まれているオンチェーン分析も @aixbt_agent

MCPがさらに広範な暗号通貨とAIエコシステム全体に統合されるにつれて、さらに多くのことが期待されています！

7) 結論

MCPは、自律システムが周囲の世界とシームレスにやり取りできるエージェント型AI未来に向けた画期的な一歩を表しています。

AIエージェントを外部データソースに接続するための標準化されたフレームワークを提供することにより、MCPはAI開発における重要なボトルネックに対処し、より知的で適応性のあるスケーラブルなソリューションを可能にしています。

業界全体がMCPのようなプロトコルを採用することは、この自己主体的なビジョンに向けた集団的な推進を示しています。

しかしながら、課題は残っています。

MCPおよびその類似アイテムの成功は、広範な採用、プロトコル間の相互運用性、および急速に進化するAIの景観に適応する能力に依存するでしょう。

AIエージェントが私たちの生活でますます中心的な役割を果たす未来に向けて、MCPのようなフレームワークはAIを実世界のアプリケーションに接続する架け橋となるでしょう。

MCPが事実上の標準となるか、単なるさらなるイノベーションの触媒となるかどうかはわかりませんが、既にエージェンティックAIやエージェンティック暗号製品に必要なインフラについて重要な議論を引き起こしています。

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1. この記事は[から転載されましたs4mmy元のタイトル「Model Context Protocol (MCP): The Next Crypto AI Catalyst」を転送します。すべての著作権は元の著者に帰属しますs4mmy]. If there are objections to this reprint, please contact the Gate Learnチームはそれを迅速に処理します。
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