原文标题：Model Context Protocol (MCP): The Next Crypto AI Catalyst
原文作者：@S4mmyEth，AI agent 分析员
原文编译：zhouzhou，BlockBeats

编者按：本文介绍了模型上下文协议（MCP），一种标准化的框架，旨在连接 AI 代理与外部数据源，推动 AI 系统的自治和智能化。MCP 解决了 AI 系统与现实世界交互的瓶颈，使其能在 DeFi 等领域自动化操作。文章探讨了 MCP 对加密和 AI 生态系统的重要性，以及它如何推动代理型 AI 的发展，尽管仍面临广泛采用和互操作性等挑战。

以下为原文内容（为便于阅读理解，原内容有所整编）：

如果你和我一样，可能一直在想：「MCP 到底是什么鬼？！」……为什么这么多人在讨论它？目前关于 MCP 的资料很少，这也不奇怪——它诞生才四个月。于是我决定研究一下，并整理出我的发现。

简而言之：这可能是加密货币和开源 AI 的重大突破，值得你关注。它或许会推动新一轮以 AI 代理为核心的加密产品发展。

引言

随着 AI 代理变得越来越自主，并深度融入现实应用，模型上下文协议（MCP）正在彻底改变它们与外部数据和工具的交互方式。MCP 由 Anthropic 于 2024 年底推出，旨在成为一套标准化框架，让 AI 代理能够无缝连接各种数据源，实现更高效的交互。

但自从 @anthropicai 推出了这一通信标准后，越来越多的 AI 解决方案开始将其作为默认方式。简单来说，它就是「AI 实时与软件交互的方式」。

随着代理时代的到来——一个 AI 系统能够独立执行复杂任务的未来，MCP 会成为推动下一波 AI 创新的关键吗？也许它还能引爆 Crypto x AI 赛道的新一轮行情？

从聊天机器人到驱动各行业的自动化系统，AI 代理越来越需要实时决策，并从多个数据源获取最新信息。然而，一个核心瓶颈一直存在：AI 模型缺乏标准化方式来连接外部系统，比如数据库、文件存储库或企业级工具。这正是 MCP 发挥作用的地方。

引入模型上下文协议（MCP）

MCP 是一个开放标准，旨在弥合这一鸿沟，让 AI 代理能够动态访问和交互外部数据源。它使大语言模型具备代理能力，不仅能执行智能合约，还能参与 DeFi 操作——这无疑是一个重大突破！如果你是加密圈的用户，应该深有体会——ChatGPT 在加密市场的实时信息和分析上几乎一无是处，甚至连某些前 100 加密货币的现货价格都未必能准确提供。

而 MCP 可以提升 AI 赋能 DeFi 的能力，比如：「查找 USDC 最优 APY 并分配 $1,000」，根据市场波动自动调整投资组合。

这表明，AI 代理正迈向一个更加自主且高效的未来，而这种变化也区别于传统 AI 系统，更加契合加密生态的去许可特性。

什么是模型上下文协议（MCP）？

模型上下文协议（MCP）由 Anthropic 于 2024 年底推出，是一个开源标准，旨在连接 AI 助手，尤其是由大语言模型驱动的 AI 代理，让它们能够接入并利用实时数据。

可以把 MCP 理解为一个通用适配器，让 AI 代理能够安全且标准化地接入：

内容存储库、企业工具、开发环境，等等！

为什么这很重要？

传统 AI 集成往往依赖零散的、定制化的解决方案，而 MCP 提供了一个统一框架，支持双向通信。这意味着 AI 代理不仅可以从外部数据源获取信息，还能将更新或操作推送回系统，从而实现更动态和自主的行为。

想象一下你的 AI 代理可以自动更新企业系统，甚至完全自主地管理你的个人事务！Anthropic 推出 MCP 的目标，是简化 AI 集成，让开发者更容易构建自主运行的 AI 工作流，让 AI 代理能够独立、智能地执行任务。

MCP 如何赋能 AI 代理？

MCP 充当集成层，允许 AI 代理按需连接外部服务。以下是它的核心机制：

动态数据访问

与传统 AI 仅依赖预训练数据不同，使用 MCP 的 AI 代理可以实时获取或按需访问上下文相关的数据，比如：关系型数据库、文件系统、代码存储库。

换句话说，那些冷门加密货币的价格也能实时获取！甚至 @0rxbt 也在用 MCP 来优化我们最喜欢的紫蛙（Purple Frog），也就是 SkyNet，又名 @aixbt_agent！

双向通信

MCP 支持双向交互，意味着 AI 代理不仅可以获取数据，还能基于分析采取行动，比如更新数据库、触发工作流。

标准化框架

MCP 提供了一个通用协议，无需定制化集成，从而降低开发复杂性，确保应用程序的一致性。或许这就是解决多链碎片化和不同编程语言兼容性的答案？也许未来，AI 代理会成为 Web3 的聚合层？！

迈向 AI 代理时代：为什么 MCP 很重要？

AI 代理不再只是被动响应的系统，而是变得更加主动、目标导向，甚至可以自主决策。然而，想让 AI 代理真正有用，它们必须突破训练数据的局限，并且能流畅地与现实世界互动。这正是 MCP 发挥作用的地方。

MCP 的实际应用案例（来自 Anthropic 文档）

假设一个 AI 代理被赋予了管理软件开发流程的任务。
借助 MCP，它可以：
·拉取最新代码
·分析代码错误
·推送报告到团队的项目管理工具——全程实时完成！

在下方示例（感谢 @alexalbert__），可以看到 Anthropic 的 Claude 直接连接 GitHub，创建新代码库，并使用 MCP 进行自动 PR（拉取请求）！

MCP 让 AI 代理能够访问实时数据，从而适应不断变化的环境，让它们更智能、更高效。下方展示了 MCP 如何与 GitHub、Web API、Slack、邮件等系统集成并通信的实际案例！

MCP 为 @davidsacks 提出的「终极 AI 代理」的构想提供了一个可行的解决方案：

或许，真正的制胜法则不是 AI 代理本身，而是连接代理与现实世界的基础设施！借助标准化协议，开发者可以更快地构建 AI 代理工作流，而无需为每次新集成重复造轮子。

代理时代的核心是让 AI 独立行动，完成复杂任务。无论是自动化业务流程、管理供应链、辅助科学研究。MCP 正在成为实现这一愿景的关键一步，它为 AI 代理提供了与现实世界互动的基础设施！

其他类似 MCP 的项目

Anthropic 并不是唯一意识到标准化 AI 集成协议重要性的玩家。近期，多家知名协议和企业相继推出或支持类似 MCP 的框架，以推动 AI 代理生态发展：

Perplexity MCP

OpenAI Agents SDK MCP

最近（事实上是昨天），OpenAI 发布了其自有的 MCP 插件，集成到其 Agents SDK 中：

Stripe MCP integration:

…还有更多的 MCP 服务器正在开发中，旨在让 AI 之间的通信更加无缝：

来自 Anthropic 以外的 CEO 们也在承认 MCP 在推动 AI 代理未来发展中的重要性：

这些举措凸显了一个日益增长的趋势：认识到代理 AI 需要标准化、可扩展的数据集成解决方案。虽然 MCP 凭借其开源特性和广泛的适用性仍然是领先者，但像 xAI、Google 和 Meta 等大玩家的参与，进一步强调了这一领域的重要性。

与传统 AI 集成的关键区别

为什么 MCP（及其类似框架）在与传统 AI 集成相比时脱颖而出？传统集成通常涉及定制化 API 或中间件，导致解决方案碎片化，且难以扩展。而 MCP 提供了一个通用标准，降低了复杂性并确保一致性。

以下对比图以一张图清晰展现了两者的区别：

开源协作：

MCP 的开源特性促进了整个行业的协作，与中心化 AI 公司孤立的做法形成鲜明对比。这是加密领域的一大价值主张。

以下是一个简洁的对比：

以下是一些高层次的加密应用示例：

我们已经开始看到在 DeFAI 解决方案方面的推动，例如 @danielesesta 的 @heyanonai、@LimitusIntel 或 @gizatechxyz，以及通过自定义工具如 @aixbt_agent 解决链上分析问题。随着 MCP 在更广泛的加密和 AI 生态系统中的进一步整合，预计会有更多类似的创新出现！

MCP 代表着迈向代理型 AI 未来的重要一步，在这个未来中，自治系统可以与周围的世界无缝互动。通过为 AI 代理提供连接外部数据源的标准化框架，MCP 解决了 AI 开发中的一个关键瓶颈，使得更智能、更加适应和可扩展的解决方案成为可能。

整个行业对 MCP 类似协议的接受标志着朝着代理型愿景的集体推动。然而，仍然存在挑战。MCP 及其类似协议的成功将取决于广泛的采用、协议之间的互操作性以及能够跟上迅速发展的 AI 领域的步伐。

随着我们迈向一个 AI 代理在我们生活中扮演越来越重要角色的未来，像 MCP 这样的框架将成为连接 AI 与现实世界应用的桥梁。无论 MCP 是否成为事实标准，还是仅仅是进一步创新的催化剂，它已经引发了关于代理型 AI 和代理型加密产品所需基础设施的关键讨论。

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