Web3エコシステムのMCP:包括的なレビュー
#Web3エコシステムのMCP:包括的なレビュー
1。Web3コンテキストでのMCPの定義と起源
**モデルコンテキストプロトコル(MCP)**は、AIアシスタント(大きな言語モデルなど)を外部データソース、ツール、環境に接続するオープン標準です。普遍的なプラグアンドプレイの性質のために「AIのUSB-Cポート」と呼ばれることが多いMCPは、人類によって開発され、2024年11月下旬に最初に導入されました。AIモデルを隔離するソリューションとして、「データが生きているシステム」 * - データベースおよび具合環境とブロックチェーンへの「システム」 *をしっかりと橋渡しすることで、それらを隔離する解決策として出現しました。
もともと人類の実験的サイドプロジェクトであったMCPは、すぐに牽引力を獲得しました。 2024年半ばまでに、オープンソースの参照実装が登場し、2025年初頭には、エージェントAI統合の事実上の基準になり、主要なAIラボ(Openai、Google Deepmind、Meta AI)がネイティブに 採用されました。この急速な取り込みは、 Web3コミュニティ**で特に注目に値しました。ブロックチェーン開発者は、MCPをAI機能を分散型アプリケーションに注入する方法と見なし、オンチェーンデータとサービス用のコミュニティ製MCPコネクタの急増につながりました。実際、一部のアナリストは、MCPが、自然言語インターフェイスを使用してユーザーに力を与えることにより、ブロックチェーンだけよりも、分散型のユーザー中心のインターネットの元のビジョンをブロックチェーンだけよりも実用的な方法で満たす可能性があると主張しています。
要約すると、MCPはブロックチェーンやトークン**ではなく、AIの世界で生まれたオープンプロトコルであり、AIエージェントと分散型データソースの間の橋渡しとしてWeb3エコシステム内に急速に受け入れられています。人類のオープンソースは、標準(初期のGithub仕様とSDK)を使用して、その周りにオープンコミュニティを栽培しました。このコミュニティ主導のアプローチは、MCPのWeb3への統合の段階を設定し、現在、AI対応アプリケーションの基礎インフラストラクチャと見なされています。
2。技術アーキテクチャとコアプロトコル
MCPは、3つの主要な役割を持つ軽量クライアント - サーバーアーキテクチャで動作します。
- ** MCPホスト:**リクエス トを調整するAIアプリケーションまたはエージェント自体。これは、Chatbot(Claude、ChatGpt)または外部データが必要なAI搭載アプリです。ホストは相互作用を開始し、MCPを介してツールや情報を要求します。
- ** MCPクライアント:**ホストがサーバーと通信するために使用するコネクタコンポーネント。クライアントは、接続を維持し、リクエスト/応答メッセージを管理し、複数のサーバーを並行して処理できます。たとえば、CursorやVS Codeのエージェントモードなどの開発者ツールは、さまざまなMCPサーバーでローカルAI環境をブリッジングするMCPクライアントとして機能します。
- ** MCPサーバー:** AIにコンテキストデータまたは機能を公開するサービス。サーバーはツール、リソース、または** AIが使用できる**プロンプトを提供します。実際には、MCPサーバーは、データベース、クラウドアプリ、またはブロックチェーンノードとインターフェイスし、AIに標準化された操作セットを提示できます。各クライアントサーバーペアは独自のチャネルで通信するため、AIエージェントはさまざまなニーズに合わせて複数のサーバーを同時にタップできます。
コアプリミティブ: MCPは、AIツール相互作用を構成する一連の標準メッセージタイプとプリミティブを定義します。 3つの基本的なプリミティブは次のとおりです。
- **ツール:**ディスクリート操作または機能AIがサーバーで呼び出すことができます。たとえば、「SearchDocuments」ツールまたは「ETH_CALL」ツール。ツールは、APIのクエリ、計算の実行、スマートコントラクト関数の呼び出しなどのアク ションをカプセル化します。 MCPクライアントは、サーバーから利用可能なツールのリストを要求し、必要に応じてそれらを呼び出すことができます。
- リソース: AIがサーバーを介して読み取る(または時には書き込み)できるデータエンドポイント。これらは、ファイル、データベースエントリ、ブロックチェーン状態(ブロック、トランザクション)、またはコンテキストデータです。 AIは、標準のMCPメッセージ(「Listresources」や「ReadResource」要求など)を使用して、リソースをリストし、コンテンツを取得できます。
- **プロンプト:**構造化されたプロンプトテンプレートまたはサーバーがAIの推論を導くことができる手順。たとえば、サーバーは、フォーマットテンプレートまたは事前に定義されたクエリプロンプトを提供する場合があります。 AIは、プロンプトテンプレートのリストを要求し、それらを使用して、そのサーバーとの対話方法の一貫性を維持できます。
ボンネットの下では、MCP通信は通常JSONベースであり、RPC(リモートプロシージャコール)と同様のリクエスト応答パターンに従います。プロトコルの仕様では、「InitialIzereQuest」、「ListTools」、「CallTool」、「ListreSources」などのメッセージを定義します。この標準化により、AIエージェントができることを *発見 *できることを可能にします。新しいサーバーに接続すると、「どのツールとデータを提供していますか?」そして、それらの使用方法を動的に決定します。
セキュリティおよび実行モデル: MCPは、安全で制御された相互作用を念頭に置いて設計されました。 AIモデル自体は任意のコードを実行しません。 (クライアントを介して)高レベルの意図をサーバーに送信し、実際の操作(たとえば、データの取得やAPIの呼び出し)を実行し、結果を返します。この分離は、機密アクション(ブロックチェーントランザクションやデータベースの書き込みなど)をサンドボックス化するか、明示的なユーザーの承認を必要とすることを意味します。たとえば、「ping」(接続を生かし続けるため)のようなメッセージや、MCPサーバーがクライアントのAIにサブ応答を生成するように依頼する「createmessagerequest」などのメッセージがあります。認証、アクセス制御、監査ロギングなどの機能は、MCPをエンタープライズおよび分散環境で安全に使用できるように積極的に開発されています(これについては、ロードマップセクションで詳しく説明します)。
要約すると、MCPのアーキテクチャは、AIエージェント(ホスト)をツール、データ、およびアクションを提供する柔軟なサーバーに接続する標準化されたメッセージプロトコル(JSON-RPCスタイルコール)に依存しています。このオープンアーキテクチャはモデルと存在したおよびプラットフォーム非攻撃 - AIエージェントはMCPを使用して任意のリソースと通信でき、開発者はAIのコアコードを変更する必要なくデータソース用の新しいMCPサーバーを作成できます。このプラグアンドプレイの拡張性は、Web3でMCPを強力にするものです。ブロックチェーンノード、スマートコントラクト、ウォレット、またはオラクル用のサーバーを構築でき、AIエージェントにWeb2 APIとともにこれらの機能をシームレスに統合できます。
3。Web3でのMCPのユースケースとアプリケーション
MCPは、AI駆動型アプリケーションを安全で高レベルで実行し、チェーンオンチェーンまたはオフチェーンアクションを実行できるようにすることにより、幅広いユースケースのロックを解除します。 Web3ドメインで解決するのに役立ついくつかの重要なアプリケーションと問題を次に示します。
- オンチェーンデータ分析とクエリ: AIエージェントは、ライブブロックチェーン状態をリアルタイムでクエリして、洞察を提供するか、アクションをトリガーできます。たとえば、Ethereumノードに接続されているMCPサーバーにより、AIはアカウントの残高を取得したり、スマートコントラクトストレージを読み取り、トレーストランザクションを読み取るか、イベントログをオンデマンドで取得できます。これにより、チャットボットまたはコーディングアシスタントがブロックチェーンエクスプローラーになります。開発者は、「Uniswap Pool Xの現在の流動性は何ですか?」などのAIアシスタントの質問をすることができます。または「このEthereum Transactionのガスコストをシミュレート」すると、AIはMCPツールを使用してRPCノードを呼び出し、ライブチェーンから答えを取得します。これは、AIのトレーニングデータや静的スナップショットに依存するよりもはるかに強力です。
- 自動化されたDefiポートフォリオ管理:データアクセスとアクションツールを組み合わせることにより、AIエージェントは暗号ポートフォリオまたはDefiポジションを管理できます。たとえば、「AI Vault Optimizer」は、農場全体でユーザーのポジションを監視し、リアルタイムの市場条件に基づいてリバランス戦略を自動的に提案または実行することができます。同様に、AIは defiポートフォリオマネージャーとして機能し、リスクまたはレートが変更されたときにプロトコル間の割り当てを調整できます。 MCPは、AIがオンチェーンメトリック(価格、流動性、担保比)を読み取り、許可されている場合はトランザクション(移動資金や資産の交換など)を実行するツールを呼び出すための標準インターフェイスを提供します。これは、ユーザーが手動で行うのが難しい方法で24時間年中無休で利回りを最大化または管理するのに役立ちます。
- **トランザクションのAI搭載ユーザーエージェント:**ユーザーのブロックチェーンインタラクションを処理できる個人AIアシスタントを考えてください。 MCPを使用すると、このようなエージェントはウォレットやDAPPと統合して、自然言語コマンドを介してタスクを実行できます。たとえば、ユーザーは「AI、財布から0.5 ETHをアリスに送信する」または「最高の最高のプールでトークンを賭ける」と言うことができます。 AIは、MCPを介して、セキュアウォレットサーバー(ユーザーの秘密鍵を保持)を使用してトランザクションを作成および署名し、ブロックチェーンMCPサーバーをブロードキャストします。このシナリオは、複雑なコマンドラインまたはメタマスクインタラクションを会話エクスペリエンスに変えます。ここでは、安全なウォレットMCPサーバーを使用して、許可と確認を実施することが重要ですが、最終結果はAI支援を通じてオンチェーントランザクションを合理化することです。
- 開発者アシスタントとスマートコントラクトのデバッグ: Web3開発者は、ブロックチェーンインフラストラクチャをコンテキスト認識しているMCPベースのAIアシスタントを活用できます。たとえば、EVMおよびSolanaのチェーンスタックのMCPサーバー**は、開発者のブロックチェーン環境にAIコーディングコピロットに深い可視性を与えます。 AIアシスタント(VSコードまたはIDE)を使用するスマートコントラクトエンジニアは、AIにテストネットの契約の現在の状態を取得したり、トランザクションのシミュレーションを実行したり、ログをチェックしたりすることができます。これは、契約のデバッグとテストに役立ちます。 AIは「盲目的に」コーディングしていません。実際に、コードがオンチェーンでリアルタイムで動作する方法を確認できます。このユースケースは、AIが(ドキュメントMCPサーバーを介して)継続的に最新のドキュメントを継続的に摂取できるようにし、ブロックチェーンを直接照会し、幻覚を減らし、提案をはるかに正確にすることにより、大きな問題点を解決します。
- クロスプロトコル調整: MCPは統一されたインターフェイスであるため、単一のAIエージェントは複数のプロトコルとサービスを同時に調整できます。Web3の相 互接続されたランドスケープで非常に強力なものです。アービトラージのさまざまなdefiプラットフォームを監視する自律的な貿易エージェントを想像してください。 MCPを介して、1人のエージェントがAaveの貸出市場、Layerzeroクロスチェーンブリッジ、およびMEV(Miner抽出可能な値)分析サービスと同時に、一貫したインターフェイスを通じてインターフェースできます。 AIは、1つの「思考プロセス」で、Ethereum(Ethereumノード上のMCPサーバーを介して)から流動性データを収集し、価格情報またはOracleデータ(別のサーバーを介して)を取得し、ブリッジまたはスワッピング操作を呼び出すこともできます。以前は、このようなマルチプラットフォーム調整には複雑なカスタムコード化ボットが必要でしたが、MCPはAIが1つのビッグデータ/リソースプールであるかのようにWeb3エコシステム全体をナビゲートするための一般化可能な方法を提供します。これにより、Cross-Chainの収量最適化や自動化された清算保護などの高度なユースケースが可能になり、AIが鎖間で資産または担保を積極的に移動します。
- ** AIアドバイザリーとサポートボット:別のカテゴリは、Cryptoアプリケーションのユーザー向けアドバイザーです。たとえば、UNISWAPやコンパウンドなどのプラットフォームに統合された defiヘルプチャットボットは、MCPを使用してユーザーのリアルタイム情報を引き込むことができます。ユーザーが「私のポジションをヘッジする最良の方法は何ですか?」と尋ねると、AIはMCPを介して現在のレート、ボラティリティデータ、ユーザーのポートフォリオの詳細を取得し、コンテキス トを意識した回答を提供できます。プラットフォームは AI搭載アシスタント財布やDAPPSに埋め込まれている複雑なトランザクションを介してユーザーを導き、リスクを説明し、承認を得てステップのシーケンスを実行できることを模索しています。これらのAIエージェントは、複数のWeb3サービス(DEXES、貸出プール、保険プロトコル)の上に効果的に座っており、MCPを使用して必要に応じてクエリとコマンドを使用して、ユーザーエクスペリエンスを簡素化します。
- ** Web3を超えて - マルチドメインワークフロー:**私たちの焦点はWeb3ですが、MCPのユースケースはAIが外部データを必要とするドメインに拡張されていることに注意する価値があります。 AIをGoogleドライブ、Slack、Github、Figmaなどに接続するためにすでに使用されています。実際には、単一のAIエージェントがWeb3とWeb2にまたがる可能性があります。たとえば、GoogleドライブからExcelの財務モデルを分析し、その分析に基づいてオンチェーン取引をすべて1つのワークフローに提案します。 MCPの柔軟性により、クロスドメインの自動化(たとえば、「DAOの投票が合格した場合は会議をスケジュールし、結果をメールで送信します」)がブロックチェーンアクションと日常のツールをブレンドすることができます。
解決された問題:包括的な問題MCPアドレスはライブデータとサービスと対話するためのAIが統一されたインターフェイスの欠如です。 MCPの前に、AIに新しいサービスを使用したい場合は、多くの場合、アドホックな方法で、その特定のサービスのAPIのプラグインまたは統合をハンドコード する必要がありました。 Web3では、これは特に面倒でした。すべてのブロックチェーンまたはプロトコルには独自のインターフェイスがあり、AIがそれらすべてをサポートすることを期待できませんでした。 MCPは、AIが望むもの(ツールコールにマッピングされた自然言語)とサービスが提供する方法を説明する方法を標準化することにより、これを解決します。これにより、統合作業が大幅に削減されます。たとえば、Defiプロトコルごとにカスタムプラグインを作成する代わりに、開発者はそのプロトコル用に1つのMCPサーバーを記述できます(本質的にその機能に自然言語で注釈を付けます)。 MCP対応のAI(Claude、ChatGpt、またはオープンソースモデルなど)は、すぐにそれを利用できます。これにより、ai 拡張可能なプラグアンドプレイの方法で、ユニバーサルポートを介して新しいデバイスを追加する方が、新しいインターフェイスカードをインストールするよりも簡単になります。
要するに、Web3のMCPは、** AIエージェントがブロックチェーンの世界の一流の市民になることを可能にします** - 安全で標準化されたチャネルを通じて、分散型システム全体でクエリ、分析、さらには取引します。これにより、より自律的なダップ、よりスマートなユーザーエージェント、およびオンチェーンおよびオフチェーンインテリジェンスのシームレスな統合への扉が開かれます。