MCP: Web3 AIエージェントエコシステムのコアエンジン

MCPはWeb3 AIエージェントエコシステムの重要な構成要素として急速に成長しています。MCPサーバーを導入することで、AIエージェントに新しいツールと能力を提供するクラスプラグインアーキテクチャを通じて実現しています。Web3 AI分野の他の新興概念と同様に、MCP（Model Context Protocolの略）はWeb2 AIから派生し、現在Web3環境で再構築されています。

MCPの本質

MCPは、アプリケーションが大規模言語モデル（LLMs）にコンテキスト情報を渡す方法を標準化することを目的としたオープンプロトコルです。これにより、ツール、データ、AIエージェント間の協力がよりスムーズになります。

MCPの重要性

現在、大規模言語モデルはいくつかの主要な制限に直面しています：

• リアルタイムでネットを閲覧できません
• ローカルまたはプライベートファイルに直接アクセスできません
• 外部ソフトウェアと自律的に相互作用できません

MCPは汎用インターフェース層として機能し、これらの能力のギャップを埋めることで、AIエージェントがさまざまなツールを使用できるようにします。

MCPはAIアプリケーション分野の統一インターフェース標準に例えることができ、AIがさまざまなデータソースや機能モジュールに接続しやすくします。各LLMが異なるデバイスであり、異なるインターフェースを使用していると想像してください。もしあなたが開発者であれば、各インターフェースのために一セットのアクセサリを開発する必要があり、維持コストは非常に高くなります。

これがAIツール開発者が直面している問題です：各LLMプラットフォームにカスタムプラグインを作成することは、複雑さを大幅に増加させ、スケーラビリティを制限します。MCPはこの問題を解決するために生まれ、統一された基準を設けることで、すべてのLLMとツールプロバイダーが同じインターフェースを使用できるようにします。

この標準化プロトコルは、両者にとって有利です：

• AIエージェント（クライアント）：外部ツールとリアルタイムデータソースに安全に接続できます
• ツール開発者（サーバーサイド）：一度の接続で、クロスプラットフォームで使用可能

最終的な結果は、よりオープンで相互運用可能で、低摩擦のAIエコシステムです。

! MCPの解釈:次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン

MCP と従来の API の違い

APIの設計は人間のためにサービスされるものであり、AI優先ではありません。各APIにはそれぞれの構造と文書があり、開発者は手動でパラメータを指定し、インターフェース文書を読む必要があります。しかし、AIエージェント自体は文書を読むことができず、各種API（REST、GraphQL、RPCなど）に適合させるためにハードコーディングされる必要があります。

MCPは、標準化されたAPI内部の関数呼び出し形式を通じて、これらの非構造化部分を抽象化し、エージェントに統一された呼び出し方法を提供します。MCPは、自律エージェントのためにAPI適応層をカプセル化していると考えることができます。

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最近、ある有名なクラウドサービスプラットフォームが発表しました。開発者はそのプラットフォーム上で最低限のデバイス構成でリモートMCPサーバーを直接展開できるようになります。これにより、MCPサーバーの展開と管理プロセスが大幅に簡素化され、認証やデータ転送が含まれており、まさに「ワンクリック展開」といえるでしょう。

MCP自体は魅力的ではないように見えますが、決して無視できるものではありません。純粋なインフラストラクチャコンポーネントとして、MCPは消費者に直接使用されることはできず、上位のAIエージェントがMCPツールを呼び出し、実際の効果を示すときに初めてその価値が真に現れます。

Web3 AIとMCPエコシステムの風景

Web3におけるAIも"文脈データの欠如"と"データ孤島"の問題に直面しています。つまり、AIはオンチェーンのリアルタイムデータやネイティブに実行されるスマートコントラクトのロジックにアクセスできません。

過去、一部のプロジェクトはマルチエージェント協調ネットワークを構築しようとしましたが、最終的には中央集権的APIとカスタム統合に依存して「車輪の再発明」のジレンマにはまりました。データソースを接続するたびにアダプタ層を再作成する必要があり、開発コストが急増しました。このボトルネックを解決するために、次世代のAIエージェントには、サードパーティのプラグインやツールをシームレスに統合できる、よりモジュラーでレゴ式のアーキテクチャが必要です。

したがって、MCPおよびA2Aプロトコルに基づく新世代AIエージェントインフラストラクチャおよびアプリケーションが登場しており、Web3シーンに特化して設計されており、エージェントがマルチチェーンデータにアクセスし、ネイティブにDeFiプロトコルと相互作用できるようになっています。

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プロジェクトケース：DeMCPとDeepCore

DeMCPは、ネイティブ暗号ツールとMCPツールの主権を確保することに焦点を当てた、分散型MCPサーバーのマーケットプレイスです。

その利点には次のものが含まれます:

• TEE（信頼できる実行環境）を使用してMCPツールが改ざんされていないことを保証します。
• トークンインセンティブメカニズムを使用して、開発者がMCPサーバーに貢献することを奨励します。
• MCPアグリゲーターとマイクロペイメント機能を提供し、使用のハードルを下げる

別のプロジェクトDeepCoreもMCP Server登録システムを提供しており、暗号分野に特化し、さらにA2A（エージェント間）プロトコルに拡張しています。

A2Aは、異なるAIエージェント間の安全な通信、協力、およびタスク調整を実現することを目的としたオープンプロトコルです。A2Aは、異なる企業のAIエージェントが協力してタスクを処理するなど、エンタープライズレベルのAI協力をサポートします。

簡単に言えば：

• MCP：エージェントにツールアクセス機能を提供します。
• A2A：エージェントが相互に協力できる能力を提供する

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ブロックチェーンがMCPサーバーにもたらす価値

MCP Serverに統合されたブロックチェーン技術には多くの利点があります：

1. 暗号のネイティブインセンティブメカニズムを通じてロングテールデータを取得し、コミュニティに希少なデータセットを貢献することを奨励します。
2. "ツール毒性攻撃"に対する防御、すなわち悪意のあるツールが合法的なプラグインに偽装してエージェントを誤導すること。
3. ステーキング/ペナルティ機構を導入し、オンチェーンの評判システムを組み合わせてMCPサーバーの信頼体系を構築する
4. システムの耐障害性とリアルタイム性を向上させ、中央集権型システムの単一障害点を回避する
5. オープンソースのイノベーションを促進し、小規模な開発者がESGデータソースなどを公開できるようにし、エコシステムの多様性を豊かにする

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現在、ほとんどのMCP Server基盤は、ユーザーの自然言語プロンプトを解析してツールマッチングを行っています。将来的には、AIエージェントが必要なMCPツールを自律的に検索し、複雑なタスク目標を達成できるようになります。

ただし、現在MCPプロジェクトはまだ初期段階にあります。ほとんどのプラットフォームは依然として中央集権型のプラグイン市場であり、プロジェクト側が手動でGitHubからサードパーティのサーバーツールを整理し、一部のプラグインを自社開発しています。基本的にはWeb2プラグイン市場と大差ありません。唯一の違いはWeb3のシーンに焦点を当てていることです。

未来のトレンドと業界への影響

ますます多くの暗号業界の人々が、AIとブロックチェーンをつなぐMCPの潜在能力に気づき始めています。インフラが成熟するにつれて、"デベロッパー先行"企業の競争優位性もAPI設計から、より豊かで多様性があり、組み合わせやすいツールセットを提供できるかに移行していくでしょう。

将来的には、すべてのアプリケーションがMCPクライアントになり、すべてのAPIがMCPサーバーになる可能性があります。これにより、新しい価格メカニズムが生まれるかもしれません：エージェントは、実行速度、コスト効率、関連性などに応じてツールを動的に選択し、暗号とブロックチェーンを媒介として利用したより効率的なエージェントサービス経済体系を形成します。

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もちろん、MCP自体はエンドユーザーを直接対象としていない、基盤プロトコル層です。つまり、MCPの真の価値と可能性は、AIエージェントがそれを統合し、実用的なアプリケーションに変換することで初めて見えてきます。

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最終的に、AgentはMCP能力の担い手であり、拡張器であり、ブロックチェーンと暗号メカニズムはこのインテリジェントネットワークに信頼性が高く、効率的で、組み合わせ可能な経済システムを構築します。

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