理解模型上下文协议(MCP)如何推动代理经济发展及其核心作用

由AnthropicAI开发的模型上下文协议(MCP)正在重塑AI领域的技术格局。这项开放标准最初发展较为缓慢，但随着@OpenAI在今年初的采用，其影响力迅速扩大。业界将其形象地比喻为”AI代理的USB-C接口”，因为它为各种工具和数据源提供了统一的连接方式，极大地简化了AI系统与外部资源的交互流程。

传统上，开发者需要为每个数据源或工具单独创建集成方案，而MCP通过建立标准化的通信协议，实现了AI模型(客户端)与数据/工具提供商(服务器)之间的高效协作。这项技术的核心价值在于帮助前沿AI模型通过连接内容库、商业工具和开发环境等数据系统，生成更精准、更相关的响应内容。

从技术本质来看，MCP有效解决了大型语言模型(LLMs)无法访问实时数据、不能直接执行外部操作的根本性限制。通过MCP，AI系统能够动态发现并与可用工具进行交互，支持模型与外部系统之间持续的双向通信。这一特性对于构建更强大的自治型AI代理尤为重要，特别是在去中心化金融(DeFi)领域展现出显著优势。

MCP在DeFi领域的应用突破

在DeFi领域，MCP通过优化代理处理实时数据的方式，显著提升了AI代理的能力水平。这项技术允许AI代理动态访问来自关系型数据库和API等外部数据流，比如实时市场数据，使代理能够基于最新信息做出更准确的决策。通过整合多个数据源，代理可以分析复杂的数据点，并对瞬息万变的市场条件做出快速反应，这在流动性提供等关键场景中尤为重要。

MCP不仅提升了数据获取能力，还增强了操作执行效率。AI代理不仅能从外部系统获取数据，还能将更新或操作推送回这些系统，比如执行智能合约或调整流动性仓位。这种双向交互能力使得代理能够自主执行复杂的DeFi策略，成为更高效的参与者。MCP消除了对每个工具或数据源进行定制集成的需求，降低了系统复杂性，加速了AI驱动的DeFi解决方案的部署进程，从而提升了整个DeFi生态系统的响应速度、适应能力和运营效率。

虽然MCP在”获取数据”和”执行操作”两大核心功能上表现出色，但它并不适用于代理之间的协调通信。与固定API的工具不同，AI代理更具灵活性，依靠自然语言执行多种能力，并需要在共享状态下进行协调交互。关于这一点，我们将在下文”MCP加速代理集群协调需求”部分进行更详细的探讨。

对于初次接触这一概念的读者，行业专家@S4mmyEth曾撰文将MCP称为”加密和开源AI的关键解锁”，相关内容可以在下方找到。

MCP的行业应用全景

Web3与区块链领域

作为技术创新的前沿阵地，Web3正在成为AI系统与方法的重要试验场。MCP在这一领域展现出巨大潜力，正在加强AI与区块链的深度集成，为智能系统与去中心化应用的高效交互铺平道路。@aelfblockchain最近指出，MCP正在为Web3解锁全新的效率维度。

目前，Web3生态中已有多个创新项目积极采用MCP技术。其中，@Arcdotfun作为领先的Rust AI代理框架，最近推出了基于MCP的通用AI代理应用商店Ryzome。通过MCP标准化AI代理与数字服务之间的通信，使得代理能够无缝访问Web2和Web3服务，无需复杂集成。

去中心化AI服务平台@heurist_ai已经发布了多个支持MCP的工具，包括与@getmasafi的X数据集成。Web3 AI初创项目@UnifaiNetwork则专注于构建丰富的开源MCP插件，涵盖钱包支付、资产兑换、流动性管理等核心功能。

全球IP区块链项目@StoryProtocol近期也宣布了MCP集成，使AI代理能够便捷获取其生态系统中的交易、许可和所有权信息，同时支持代理创建和转移知识产权。

这些创新实践使得大型语言模型能够高效地与区块链数据进行实时交互，执行智能合约安全审计，追踪代币指标，甚至在适当保障下促成链上交易。

电商与零售行业

在电商和零售领域，MCP正在重塑AI代理与数据源和工具的连接方式，显著提升运营效率和客户体验。产品搜索、订单跟踪和价格推荐等功能正在通过MCP实现流程优化，为消费者创造更流畅的购物体验。

该领域的MCP应用案例包括：@Shopify商店通过MCP集成简化了产品、客户和订单管理；领先支付提供商@blocks使用MCP构建了开源AI代理Goose；@WooCommerce引入MCP服务器优化商店交互体验。

企业B2B领域

在企业级应用中，MCP正在商业运营和工作流程中发挥重要作用。主要企业产品已经采纳这项技术，包括：@OpenAI通过MCP改善AI代理与外部系统的标准化通信；@Microsoft在Copilot Studio等产品中集成MCP；@Databricks采用MCP服务器连接其API。

开发与工程工具

软件开发是MCP最早且最深入的应用领域之一。正如NSHipster指出的：”语言服务器协议(LSP)革命性地改变了编程语言与开发工具的集成方式，而模型上下文协议(MCP)正为新一代AI工具带来同样的变革。”

目前支持MCP的主要开发工具包括：@zeddotdev、@Replit、@codeiumdev和@Sourcegraph；@github的MCP服务器；以及各种代码分析和生成的IDE集成。

MCP的生态系统发展

MCP在各行业的快速普及凸显了其作为AI工具交互标准协议的价值。从Anthropic最初发起，到如今发展成开放的生态系统，MCP已经拥有数千个社区构建的服务器和主流科技公司的集成。根据@Sumanth_077的数据，专门为AI代理提供的服务器数量已超过300个。

随着MCP技术的成熟，我们观察到几个重要趋势：集成流程大幅简化，取代了传统的自定义连接器；协议级身份验证和访问控制增强了安全性；开发者生态蓬勃发展，创造了丰富的专用工具和连接器；不同AI模型和应用之间实现了跨平台兼容性。

MCP与代理协调的新挑战

虽然MCP解决了单个AI代理与数据源的连接问题，但多个专业代理之间的协调挑战仍然存在。@TheoriqAI正在这一领域进行前沿探索。

Theoriq团队两年来一直倡导使用代理群体(在”群体”概念流行前称为”集体”)。通过开发Theoriq协议——一个去中心化的多代理协议，团队正在为AI驱动的金融任务建立通信、协作和执行的基础架构。目前已经构建了基于该协议的链上流动性供应(OLP)群体，为DeFi生态系统创造价值。

随着专业化代理的不断涌现，它们之间的”通信轨道”需求日益凸显。为通用代理添加大量MCP插件，远不如让专业化代理通过协调协议进行通信来得高效。Theoriq协议通过多种方式解决这一高阶挑战：支持代理间的信任最小化通信；提供复杂任务协调机制；建立经济激励体系；确保交互安全性；支持代理发现和声誉系统。

MCP与Theoriq的协同效应

模型上下文协议已经成为连接AI模型与数据工具的关键基础设施，使专业化、高性能的代理成为可能。然而，随着这些专业代理的激增，它们之间的协调需求也在增长。Theoriq通过提供代理间通信的”轨道”填补了这一空白，使复杂多代理系统能够应对链上流动性供应等挑战。

MCP负责代理与外部世界的连接，Theoriq处理代理间的协调，两者的结合为新兴的代理经济奠定了坚实基础。这种协同效应推动了AI生态系统向更高效、更强大、更可信的方向发展。预计所有领先的Web3 AI代理框架都将采用MCP，而随着Theoriq群体协调功能的集成，这两项技术的价值将进一步提升。