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MCP no ecossistema Web3: uma revisão abrangente

· 56 min de leitura
Dora Noda
Software Engineer

1. Definição e origem do MCP no contexto Web3

O ** Model Context Protocol (MCP) ** é um padrão aberto que conecta assistentes de IA (como modelos de idiomas grandes) a fontes, ferramentas e ambientes externos de dados. Freqüentemente descrito como uma "porta USB-C para a IA" devido à sua natureza plug-and-play universal, o MCP foi desenvolvido por antropia e introduzido pela primeira vez no final de novembro de 2024. Emergiu como uma solução para quebrar os modelos de IA de isolamento, com preenchimento com segurança com os bloqueios com segurança.

Originalmente, um projeto lateral experimental na Antrópico, o MCP ganhou tração rapidamente. Em meados de 2024, as implementações de referência de código aberto apareceram e, no início de 2025, tornou-se o padrão ** de fato para a integração da IA ​​Agentic **, com os principais laboratórios de IA (Openai, Google DeepMind, Meta AI) adotando-o nativamente. Essa rápida captação foi especialmente notável na comunidade ** Web3 **. Os desenvolvedores de blockchain consideraram o MCP como uma maneira de infundir recursos de IA em aplicações descentralizadas, levando a uma proliferação de conectores MCP construídos na comunidade para dados e serviços na cadeia. De fato, alguns analistas argumentam que o MCP pode cumprir a visão original do Web3 de uma Internet descentralizada e centrada no usuário de uma maneira mais prática do que apenas a blockchain, usando interfaces de linguagem natural para capacitar os usuários.

Em resumo, o MCP não é ** uma blockchain ou token **, mas um protocolo aberto nascido no mundo da IA ​​que foi rapidamente adotado no ecossistema Web3 como uma ponte entre agentes de IA e fontes de dados descentralizadas. Antrópica de origem aberta O padrão (com uma especificação inicial do GitHub e SDKs) e cultivou uma comunidade aberta em torno dela. Essa abordagem orientada à comunidade preparou o terreno para a integração do MCP no Web3, onde agora é visto como infraestrutura fundamental para aplicativos descentralizados com AI-I-iabled.

2. Arquitetura técnica e protocolos principais

MCP opera em uma arquitetura leve ** cliente -server ** com três funções principais:

  • ** Host MCP: ** O aplicativo ou agente da AI, que orquestra solicitações. Pode ser um chatbot (Claude, ChatGPT) ou um aplicativo movido a IA que precisa de dados externos. O host inicia interações, solicitando ferramentas ou informações via MCP.
  • ** Cliente MCP: ** Um componente do conector que o host usa para se comunicar com os servidores. O cliente mantém a conexão, gerencia mensagens de solicitação/resposta e pode lidar com vários servidores em paralelo. Por exemplo, uma ferramenta de desenvolvedor como o Cursor ou o VS Code do modo do Code pode atuar como um cliente MCP que preenche o ambiente local de IA com vários servidores MCP.
  • ** Servidor MCP: ** Um serviço que expõe alguns dados ou funcionalidades contextuais à IA. Os servidores fornecem ** ferramentas **, ** Recursos ** ou ** Slots ** que a IA pode usar. Na prática, um servidor MCP pode interagir com um banco de dados, um aplicativo em nuvem ou um nó blockchain e apresentar um conjunto padronizado de operações na IA. Cada par cliente-servidor se comunica em seu próprio canal, para que um agente de IA possa tocar em vários servidores simultaneamente para necessidades diferentes.

** Primitivos principais: ** MCP define um conjunto de tipos de mensagens e primitivos padrão que estruturam a interação da ferramenta da AI. Os três primitivos fundamentais são:

  • ** Ferramentas: ** Operações ou funções discretas A IA pode invocar em um servidor. Por exemplo, uma ferramenta "SearchDocuments" ou uma ferramenta "eth_call". As ferramentas encapsulam ações como a consulta de uma API, a execução de um cálculo ou chamando uma função de contrato inteligente. O cliente MCP pode solicitar uma lista de ferramentas disponíveis de um servidor e ligue para as necessárias.
  • ** RECURSOS: ** De extremidades de dados que a IA pode ler (ou às vezes gravar para) através do servidor. Estes podem ser arquivos, entradas de banco de dados, estado de blockchain (blocos, transações) ou quaisquer dados contextuais. A IA pode listar os recursos e recuperar seu conteúdo por meio de mensagens MCP padrão (por exemplo, Listresources e` ReadResource ', solicitações).
  • ** Prompts: ** Modelos de prompt estruturados ou instruções que os servidores podem fornecer para orientar o raciocínio da IA. Por exemplo, um servidor pode fornecer um modelo de formatação ou um prompt de consulta predefinido. A IA pode solicitar uma lista de modelos de prompt e usá -los para manter a consistência na forma como interage com esse servidor.

Sob o capô, as comunicações do MCP são tipicamente baseadas em JSON e seguem um padrão de resposta-resposta semelhante ao RPC (chamada de procedimento remoto). A especificação do protocolo define mensagens como inicializerequest, listTools, calltool, listresources etc., que garantem que qualquer cliente compatível com MCP possa conversar com qualquer servidor MCP de uma maneira uniforme. Essa padronização é o que permite que um agente de IA * descubra * o que pode fazer: Ao se conectar a um novo servidor, ele pode perguntar "Quais ferramentas e dados você oferece?" E então decida dinamicamente como usá -los.

** Modelo de segurança e execução: ** MCP foi projetado com interações seguras e controladas em mente. O modelo de IA em si não executa o código arbitrário; Ele envia intenções de alto nível (através do cliente) para o servidor, que executa a operação real (por exemplo, buscando dados ou chamando uma API) e retorna resultados. Essa separação significa ações sensíveis (como transações de blockchain ou gravações de banco de dados) podem ser sandboxed ou exigir aprovação explícita do usuário. Por exemplo, existem mensagens como ping (para manter as conexões vivas) e até mesmo um` createMessagerequest ', que permite que um servidor MCP solicite à IA do cliente que gere uma sub-resposta, normalmente bloqueada pela confirmação do usuário. Recursos como autenticação, controle de acesso e registro de auditoria estão sendo desenvolvidos ativamente para garantir que o MCP possa ser usado com segurança em ambientes corporativos e descentralizados (mais sobre isso na seção de roteiro).

Em resumo, a arquitetura do MCP depende de um protocolo de mensagem ** padronizado ** (com chamadas de estilo JSON-RPC) que conecta agentes de IA (hosts) a uma matriz flexível de servidores que fornecem ferramentas, dados e ações. Essa arquitetura aberta é ** modelo-agnóstico ** e ** plataforma-agnóstico **-Qualquer agente de IA pode usar o MCP para conversar com qualquer recurso, e qualquer desenvolvedor pode criar um novo servidor MCP para uma fonte de dados sem precisar modificar o código principal da IA. Essa extensibilidade plug-and-play é o que torna o MCP poderoso no Web3: pode-se criar servidores para nós de blockchain, contratos inteligentes, carteiras ou oráculos e que os agentes de IA integrem perfeitamente esses recursos ao lado das APIs do Web2.

3. Use casos e aplicações do MCP no Web3

O MCP desbloqueia uma ampla gama de casos de uso **, permitindo que aplicativos acionados por IA acessem dados de blockchain e executem ações na cadeia ou fora da cadeia de uma maneira segura e de alto nível. Aqui estão alguns aplicativos e problemas importantes que isso ajuda a resolver no domínio Web3:

-** Análise e consulta de dados na cadeia: ** Os agentes da IA ​​podem consultar o estado de blockchain ao vivo em tempo real para fornecer informações ou acionar ações. Por exemplo, um servidor MCP conectado a um nó Ethereum permite que um IA busque saldos de conta, leia o armazenamento de contratos inteligentes, rastreia transações ou recupere registros de eventos sob demanda. Isso transforma um chatbot ou assistente de codificação em um explorador de blockchain. Os desenvolvedores podem fazer perguntas de assistente de IA como "Qual é a liquidez atual no Pool X Uniswap X?" ou "simular o custo do gás da transação Ethereum" e a IA usará as ferramentas MCP para chamar um nó RPC e obter a resposta da cadeia ao vivo. Isso é muito mais poderoso do que depender dos dados de treinamento da IA ​​ou dos instantâneos estáticos.

  • ** Gerenciamento automatizado de portfólio DEFI: ** Combinando ferramentas de acesso e ação de dados, os agentes da IA ​​podem gerenciar portfólios de criptografia ou posições defi. Por exemplo, um ** "AI Vault Optimizer" ** poderia monitorar as posições de um usuário nas fazendas de rendimento e sugerir ou executar automaticamente estratégias de reequilíbrio com base em condições de mercado em tempo real. Da mesma forma, uma IA poderia atuar como um gerente de portfólio ** **, ajustando as alocações entre protocolos quando o risco ou as taxas mudam. O MCP fornece a interface padrão para a IA ler métricas na cadeia (preços, liquidez, índices colaterais) e, em seguida, invocar ferramentas para executar transações (como mover fundos ou trocar ativos), se permitido. Isso pode ajudar os usuários a maximizar o rendimento ou gerenciar riscos 24 horas por dia, 7 dias por semana, de uma maneira que seria difícil de fazer manualmente.
  • ** Agentes de usuários movidos a IA para transações: ** Pense em um assistente pessoal de IA que possa lidar com interações blockchain para um usuário. Com o MCP, esse agente pode se integrar às carteiras e DAPPs para executar tarefas por meio de comandos de linguagem natural. Por exemplo, um usuário poderia dizer: "Ai, enviar 0,5 ETH da minha carteira para Alice" ou "Apoie meus tokens no pool de maior tostura". A IA, através do MCP, usaria um servidor de carteira ** ** (segurando a chave privada do usuário) para criar e assinar a transação e um servidor MCP de blockchain para transmiti -lo. Esse cenário transforma interações complexas de linha de comando ou metamask em uma experiência de conversação. É crucial que os servidores Secure Wallet MCP sejam usados ​​aqui, aplicando permissões e confirmações, mas o resultado final está simplificando as transações na cadeia por meio da assistência da IA. -** Assistentes de desenvolvedores e depuração de contratos inteligentes: ** Os desenvolvedores da Web3 podem aproveitar os assistentes de AI baseados em MCP com muito conhecimento de infraestrutura de blockchain. Por exemplo, ** Servidores MCP do ChainStack para EVM e Solana ** Dê uma visibilidade profunda da codificação da AI no ambiente de blockchain do desenvolvedor. Um engenheiro de contrato inteligente usando um assistente de IA (no código VS ou um IDE) pode fazer com que a IA busque o estado atual de um contrato em um Testnet, execute uma simulação de uma transação ou verifique os logs - tudo via MCP chamadas para nós de blockchain local. Isso ajuda a depurar e testar contratos. A IA não está mais codificando "cegamente"; Na verdade, pode verificar como o código se comporta na cadeia em tempo real. Este caso de uso resolve um importante ponto de dor, permitindo que a IA ingerisse continuamente os documentos atualizados (através de um servidor MCP de documentação) e consulte a blockchain diretamente, reduzindo alucinações e tornando as sugestões muito mais precisas.
  • ** Coordenação cruzada de protocolo: ** Como o MCP é uma interface unificada, um único agente de IA pode coordenar em vários protocolos e serviços simultaneamente- algo extremamente poderoso na paisagem interconectada do Web3. Imagine um agente comercial autônomo ** que monitora várias plataformas defi de arbitragem. Através do MCP, um agente poderia fazer interface simultaneamente com os mercados de empréstimos da AAVE, uma ponte de cadeia transversal de camada e um serviço de análise MEV (Miner Extrable Value), em toda a interface coerente. A IA poderia, em um "processo de pensamento", reunir dados de liquidez do Ethereum (por meio de um servidor MCP em um nó Ethereum), obter informações sobre preços ou dados do Oracle (através de outro servidor) e até chamar operações de ponte ou troca. Anteriormente, essa coordenação de várias plataformas exigiria bots complexos com código personalizado, mas o MCP fornece uma maneira generalizável de uma IA navegar em todo o ecossistema Web3 como se fosse um big data/pool de recursos. Isso pode permitir casos de uso avançado, como otimização de rendimento de cadeia cruzada ou proteção de liquidação automatizada, onde uma IA move ativos ou garantias entre as cadeias proativamente.
  • ** BOTS ADVISORES E APOIO AI: ** Outra categoria são os consultores voltados para o usuário em aplicativos de criptografia. Por exemplo, um ** defi ajuda chatbot ** integrado a uma plataforma como o Uniswap ou o composto poderia usar o MCP para obter informações em tempo real para o usuário. Se um usuário perguntar: "Qual é a melhor maneira de proteger minha posição?", A IA pode buscar taxas atuais, dados de volatilidade e detalhes do portfólio do usuário via MCP e, em seguida, dê uma resposta com reconhecimento de contexto. As plataformas estão explorando ** Assistentes movidos a IA ** embutidos em carteiras ou DAPPs que podem orientar os usuários por meio de transações complexas, explicar riscos e até executar sequências de etapas com aprovação. Esses agentes de IA estão efetivamente sentados no topo de vários serviços da Web3 (Dexes, Pools de Empréstimos, Protocolos de Seguros), usando o MCP para consultar e comandá -los conforme necessário, simplificando assim a experiência do usuário.
  • ** Além do Web3- Fluxos de trabalho com vários domínios: ** Embora nosso foco seja Web3, vale a pena observar os casos de uso do MCP se estendem a qualquer domínio em que a IA precise de dados externos. Ele já está sendo usado para conectar IA a coisas como Google Drive, Slack, Github, Figma e muito mais. Na prática, um único agente de IA pode atravessar o Web3 e o Web2: por exemplo, analisar um modelo financeiro do Excel do Google Drive, sugerindo negociações na cadeia com base nessa análise, tudo em um fluxo de trabalho. A flexibilidade do MCP permite a automação de domínios cruzados (por exemplo, "Programe minha reunião se meu voto da DAO for aprovado e envie um e-mail para os resultados") que combina ações blockchain com as ferramentas do dia a dia.

** Problemas resolvidos: ** O problema abrangente do MCP é a ** falta de uma interface unificada para a IA interagir com dados e serviços ao vivo **. Antes do MCP, se você quisesse uma IA para usar um novo serviço, precisava codificar manualmente um plug-in ou integração para a API desse serviço específico, geralmente de maneira ad-hoc. No Web3, isso era especialmente pesado - todo blockchain ou protocolo possui suas próprias interfaces, e nenhuma IA poderia esperar apoiar todos eles. O MCP resolve isso padronizando como a IA descreve o que deseja (o idioma natural mapeado para as chamadas de ferramentas) e como os serviços descrevem o que eles oferecem. Isso reduz drasticamente o trabalho de integração. Por exemplo, em vez de escrever um plug -in personalizado para cada protocolo DEFI, um desenvolvedor pode escrever um servidor MCP para esse protocolo (anotando essencialmente suas funções no idioma natural). Qualquer IA habilitada para MCP (modelos Claude, ChatGPT ou de código aberto) pode utilizá-lo imediatamente. Isso torna a AI ** extensível ** de maneira plug-and-play, como adicionar um novo dispositivo por meio de uma porta universal é mais fácil do que instalar uma nova placa de interface.

Em suma, o MCP no Web3 permite que ** agentes da IA ​​se tornem cidadãos de primeira classe do mundo da blockchain **-consultando, analisando e até transacionando em sistemas descentralizados, todos através de canais seguros e padronizados. Isso abre a porta para Dapps mais autônomos, agentes de usuários mais inteligentes e integração perfeita da inteligência na cadeia e fora da cadeia.

4. Modelo de tokenômica e governança

Ao contrário dos protocolos típicos do Web3, ** MCP não possui um token ou criptomoeda nativo. Assim, não há tokenômica interna-não é um modelo de emissão de token, staking ou taxa inerente ao uso do MCP. Aplicativos e servidores de IA se comunicam via MCP sem qualquer criptomoeda envolvida; Por exemplo, uma IA chamando uma blockchain via MCP pode pagar taxas de gás pela transação de blockchain, mas o próprio MCP não adiciona taxa de token extra. Esse design reflete a origem do MCP na comunidade de IA: foi introduzido como um padrão técnico para melhorar as interações da AI-Tool, não como um projeto tokenizado.

** Governança ** do MCP é realizado de maneira aberta e orientada pela comunidade. Depois de liberar o MCP como padrão aberto, o antropia sinalizou um compromisso com o desenvolvimento colaborativo. Um amplo comitê de direção ** e grupos de trabalho se formaram para pastorear a evolução do protocolo. Notavelmente, em meados de 2025, grandes partes interessadas como a Microsoft e o Github ingressaram no comitê de direção do MCP ao lado do Antrópico. Isso foi anunciado na Microsoft Build 2025, indicando uma coalizão de players do setor que orientam as decisões de roteiro e padrões do MCP. O comitê e os mantenedores trabalham por meio de um processo de governança aberta: as propostas para alterar ou estender o MCP são normalmente discutidas publicamente (por exemplo, por meio de questões do GitHub e "Sep" - proposta de aprimoramento padrão - diretrizes). Há também um Grupo de Trabalho de Registro MCP ** (com mantenedores de empresas como Block, PulseMCP, Github e Antrópico) que exemplifica a governança multipartidária. No início de 2025, os colaboradores de pelo menos 9 organizações diferentes colaboraram para criar um registro unificado de servidor MCP para descoberta, demonstrando como o desenvolvimento é descentralizado entre os membros da comunidade, em vez de controlado por uma entidade.

Como não há token, ** Incentivos de governança ** confiam nos interesses comuns das partes interessadas (empresas de IA, fornecedores de nuvem, desenvolvedores de blockchain etc.) para melhorar o protocolo para todos. Isso é um tanto análogo à forma como os padrões W3C ou IETF são governados, mas com um processo mais rápido do Github Centric. Por exemplo, a Microsoft e a Antrópica trabalharam juntos para projetar uma especificação de autorização aprimorada para MCP (integrando coisas como OAuth e Single Sign-On), e o GitHub colaborou no Serviço Oficial de Registro MCP para listar servidores disponíveis. Esses aprimoramentos foram contribuídos de volta para a especificação do MCP para benefício de todos.

Vale a pena notar que, embora o próprio MCP não esteja em Alguns pesquisadores e líderes de pensamento no Web3 prevêem o surgimento de ** “MCP Networks” **-Redes essencialmente descentralizadas de servidores e agentes MCP que usam mecanismos de blockchain para descoberta, confiança e recompensas. Nesse cenário, pode-se imaginar um token sendo usado para recompensar aqueles que executam servidores MCP de alta qualidade (semelhantes aos mineiros ou operadores de nó são incentivados). Recursos como ** Classificações de reputação, computação verificável e descoberta de nós ** podem ser facilitados por contratos inteligentes ou uma blockchain, com um comportamento honesto ao token. Isso ainda é conceitual, mas projetos como o NAMDA do MIT (discutidos mais adiante) estão experimentando mecanismos de incentivo baseados em token para redes de agentes de IA usando MCP. Se essas idéias amadurecem, o MCP poderá se cruzar com a tokenômica na cadeia mais diretamente, mas a partir de 2025 ** o padrão MCP do núcleo permanece sem token **.

Em resumo, o "modelo de governança" do MCP é o de um padrão de tecnologia aberta: mantida colaborativamente por uma comunidade e um comitê diretor de especialistas, sem token de governança na cadeia. As decisões são guiadas por mérito técnico e amplo consenso, em vez de votação ponderada por moedas. Isso distingue o MCP de muitos protocolos Web3 - pretende cumprir os ideais da Web3 (descentralização, interoperabilidade, empoderamento do usuário) por meio de software e padrões abertos, ** não através de uma blockchain ou token proprietário **. Nas palavras de uma análise, *“A promessa do Web3 ... pode finalmente ser realizada não através de blockchain e criptomoeda, mas através da linguagem natural e dos agentes da IA” *, posicionando o MCP como um facilitador chave dessa visão. Dito isto, à medida que as redes do MCP crescem, podemos ver modelos híbridos em que os mecanismos de governança ou incentivo baseados em blockchain aumentam o ecossistema-um espaço para observar atentamente.

5. Comunidade e ecossistema

O ecossistema MCP cresceu explosivamente em pouco tempo, abrangendo desenvolvedores de IA, colaboradores de código aberto, engenheiros da Web3 e grandes empresas de tecnologia. É um esforço vibrante da comunidade, com os principais colaboradores e parcerias **, incluindo:

  • ** Antrópico: ** Como criador, o antropal semeou o ecossistema, de origem aberta da especificação MCP e vários servidores de referência (para o Google Drive, Slack, Github, etc.). O Antrópico continua a liderar o desenvolvimento (por exemplo, funcionários como Theodora Chu servem como gerentes de produto do MCP, e a equipe da Anthropic contribui fortemente para especificar atualizações e suporte da comunidade). A abertura da Anthrópica atraiu outros para construir o MCP, em vez de vê-lo como uma ferramenta única.

  • ** Os primeiros adotantes (bloco, Apollo, Zed, Replit, Codeium, SourceGraph): ** Nos primeiros meses após a liberação, uma onda de adotantes iniciais implementou o MCP em seus produtos. ** Bloco (anteriormente Square) ** MCP integrado para explorar os sistemas Agentic AI em Fintech-o CTO do Block elogiou o MCP como uma ponte aberta que conecta a IA a aplicativos do mundo real. ** Apollo ** (provavelmente Apollo GraphQL) também integrou o MCP para permitir o acesso da IA ​​aos dados internos. Empresas de ferramentas de desenvolvedor como ** Zed (editor de código) **, ** Replit (nuvem IDE) **, ** Codeium (AI Coding Assistant) ** e ** SourceGraph (pesquisa de código) ** Cada um trabalhou para adicionar suporte ao MCP. Por exemplo, o SourceGraph usa o MCP para que um assistente de codificação de IA possa recuperar o código relevante de um repositório em resposta a uma pergunta, e os agentes do IDE da Replit podem atrair o contexto específico do projeto. Esses primeiros adotantes deram credibilidade e visibilidade do MCP.

  • ** Big Tech endosso - OpenAI, Microsoft, Google: ** Em uma virada notável, empresas que, de outra forma, são concorrentes alinhados no MCP. ** O CEO da Openai, Sam Altman, anunciou publicamente ** em março de 2025, que o OpenAI adicionaria o suporte ao MCP em seus produtos (incluindo o aplicativo de desktop da ChatGPT), dizendo*"As pessoas adoram o MCP e estamos entusiasmados em adicionar suporte em nossos produtos"*. Isso significava que os plug -ins de agente do OpenAI e ChatGPT falavam MCP, garantindo a interoperabilidade. Apenas algumas semanas depois, ** CEO do Google Deepmind, Demis Hassabis **, revelou que os próximos modelos e ferramentas de Gemini do Google suportariam o MCP, chamando -o de um bom protocolo e um padrão aberto para a "Era Agentic AI". ** Microsoft ** Não apenas se juntou ao comitê de direção, mas fez uma parceria com a Anthropic para construir um C# SDK oficial para o MCP servir a comunidade de desenvolvedores corporativos. A Unidade Github da Microsoft integrou o MCP no modo ** Github COOPILOT (modo de "copilot laboratórios/agentes" do vs Código) **, permitindo que o Copilot use servidores MCP para coisas como pesquisas de repositório e execução de casos de teste. Além disso, a Microsoft anunciou que o Windows 11 exporia determinadas funções do sistema operacional (como o acesso ao sistema de arquivos) como servidores MCP para que os agentes da IA ​​possam interagir com o sistema operacional com segurança. A colaboração entre o OpenAi, Microsoft, Google e Antrópica-todos reunidos em torno do MCP-é extraordinária e ressalta o ethos da Comunidade-Over-Competition deste padrão.

  • ** Comunidade de desenvolvedores da Web3: ** Vários desenvolvedores e startups blockchain adotaram o MCP. Vários servidores MCP orientados pela comunidade ** foram criados para servir casos de uso de blockchain:

  • A equipe da ** Alchemy ** (um provedor de infraestrutura de blockchain líder) construiu um servidor ** de alquimia MCP ** que oferece ferramentas de análise de blockchain sob demanda via MCP. Provavelmente, isso permite que uma IA obtenha estatísticas de blockchain (como transações históricas, atividade de endereçamento) através das APIs da Alquimia usando a linguagem natural.

    • Os colaboradores desenvolveram um servidor MCP ** Bitcoin & Lightning Network ** para interagir com os nós do Bitcoin e a rede de pagamento de raios, permitindo que os agentes da IA ​​leiam dados do Bitcoin Block ou até criem faturas de raios por meio de ferramentas padrão.
    • O grupo de mídia e educação criptográfico ** Bankless ** criou um servidor ** Onchain MCP ** focado nas interações financeiras do Web3, possivelmente fornecendo uma interface aos protocolos de defi (enviando transações, consultando posições de defi, etc.) para assistentes de IA.
    • Projetos como ** rollup.codes ** (uma base de conhecimento para a camada Ethereum 2s) fizeram um servidor ** MCP para informações do ecossistema de rollup **, para que uma IA possa responder a perguntas técnicas sobre rollups, consultando este servidor.
    • ** ChainStack **, um provedor de nós blockchain, lançou um conjunto de servidores MCP (cobertos anteriormente) para documentação, dados da cadeia EVM e Solana, comercializando explicitamente como "colocando sua IA em esteróides de blockchain" para construtores Web3.

Além disso, as comunidades focadas no Web3 surgiram em torno do MCP. Por exemplo, ** PulseMCP ** e ** Goose ** são iniciativas comunitárias referenciadas como ajudando a construir o registro do MCP. Também estamos vendo polinização cruzada com estruturas de agentes de IA: os adaptadores integrados da comunidade de Langchain, para que todos os servidores MCP possam ser usados ​​como ferramentas em agentes movidos a Langchain, e as plataformas de IA de código aberto, como abraçar o TGI FACE (Inferência de Geração de Texto), estão explorando a compatibilidade do MCP. O resultado é um rico ecossistema, onde novos servidores MCP são anunciados quase diariamente, servindo de tudo, desde bancos de dados a dispositivos IoT.

  • ** Escala de adoção: ** A tração pode ser quantificada até certo ponto. Até fevereiro de 2025 - apenas três meses após o lançamento - mais de 1.000 servidores/conectores MCP ** haviam sido construídos pela comunidade. Esse número só cresceu, indicando milhares de integrações entre os setores. Mike Krieger (diretor de produtos do Antrópico) observou na primavera de 2025 que o MCP havia se tornado um "padrão aberto prosperando com milhares de integrações e crescimento" **. O registro oficial do MCP (lançado em pré -visualização em setembro de 2025) está catalogando servidores disponíveis ao público, facilitando a descoberta de ferramentas; A API aberta do registro permite que qualquer pessoa pesquise, digamos, "Ethereum" ou "noção" e encontre conectores MCP relevantes. Isso reduz a barreira para novos participantes e ainda mais o crescimento de combustíveis.

  • ** Parcerias: ** Tocamos em muitas parcerias implícitas (antropia com a Microsoft, etc.). Para destacar mais alguns:

  • ** Anthropic & Slack **: Anthropic fez parceria com o Slack para integrar Claude aos dados do Slack via MCP (o Slack possui um servidor MCP oficial, permitindo que a IA recupere mensagens Slack ou Post Alerts).

    • ** Provedores de nuvem **: Amazon (AWS) e Google Cloud trabalharam com antropia para hospedar Claude, e é provável que eles suportem o MCP nesses ambientes (por exemplo, a AWS Bedrock pode permitir que os conectores MCP para dados corporativos). Embora não estejam explicitamente nas citações, essas parcerias em nuvem são importantes para a adoção da empresa.
    • ** Colaborações acadêmicas **: O projeto de pesquisa do MIT e IBM Namda (discutido a seguir) representa uma parceria entre a academia e a indústria para impulsionar os limites do MCP em ambientes descentralizados.
    • ** Github & vs Code **: Parceria para aprimorar a experiência do desenvolvedor - por exemplo, a equipe do VS Code contribuiu ativamente para o MCP (um dos mantenedores do registro é da equipe do Code).
    • ** Inúmeras startups **: Muitas startups de IA (startups de agentes, startups de automação de fluxo de trabalho) estão construindo no MCP em vez de reinventar a roda. Isso inclui as startups emergentes da AI da Web3 que procuram oferecer "IA como DAO" ou agentes econômicos autônomos.

No geral, a comunidade ** MCP está diversificada e em rápida expansão **. Inclui empresas principais de tecnologia (para padrões e ferramentas básicas), especialistas em Web3 (trazendo conhecimentos de blockchain e casos de uso) e desenvolvedores independentes (que frequentemente contribuem com conectores para seus aplicativos ou protocolos favoritos). O ethos é colaborativo. Por exemplo, as preocupações de segurança sobre os servidores MCP de terceiros levaram a discussões e contribuições da comunidade das melhores práticas (por exemplo, contribuintes do StackLok que trabalham em ferramentas de segurança para servidores MCP). A capacidade da comunidade de iterar rapidamente (o MCP viu várias atualizações de especificações em meses, adicionando recursos como respostas de streaming e melhor autenticação) é um testemunho de amplo envolvimento.

No ecossistema Web3 especificamente, o MCP promoveu um mini-ecossistema de projetos ** "AI + Web3" **. Não é apenas um protocolo para usar; Está catalisando novas idéias, como DAOs orientados a IA, governança na cadeia auxiliada pela análise da IA ​​e automação de domínio cruzado (como vincular eventos na cadeia a ações fora da cadeia através da IA). A presença das principais figuras da Web3 - por exemplo, ** Zhivko Todorov, da Limechain , declarando“MCP representa a inevitável integração de IA e blockchain” - mostra que os veteranos da blockchain estão defendendo ativamente. Parcerias entre as empresas de IA e blockchain (como as entre antropia e bloco, ou o Azure Cloud da Microsoft, tornando o MCP fácil de implantar ao lado de seus serviços de blockchain) sugerem um futuro onde ** agentes da IA ​​e contratos inteligentes trabalham de mãos dadas **.

Pode -se dizer que o MCP acendeu a primeira convergência genuína da comunidade de desenvolvedores de IA com a comunidade de desenvolvedores da Web3. Hackathons e Meetups agora apresentam faixas do MCP. Como uma medida concreta da adoção do ecossistema: em meados de 2025, ** OpenAI, Google e antropia-representando coletivamente a maioria dos modelos avançados de IA-todos suportam MCP ** e, por outro lado, as empresas de bloqueio líder*Blockchain. Esse efeito de rede em dois lados é um bom presságio para o MCP se tornar um padrão duradouro.

6. Roteiro e marcos de desenvolvimento

O desenvolvimento do MCP tem sido acelerado. Aqui, descrevemos os principais marcos principais até agora e o roteiro à frente ** como obtido de fontes oficiais e atualizações da comunidade:

  • ** Tarde de 2024- Lançamento inicial: ** ON ** 25 de novembro de 2024 **, Antrópico anunciou oficialmente o MCP e de origem aberta das especificações e SDKs iniciais. Juntamente com a especificação, eles lançaram um punhado de implementações do MCP Server para ferramentas comuns (Google Drive, Slack, Github etc.) e adicionaram suporte no assistente de Claude AI (Claude Desktop App) para se conectar aos servidores MCP locais. Isso marcou o lançamento 1.0 do MCP. As integrações antecipadas de prova de conceito na Anthropic mostraram como Claude poderia usar o MCP para ler arquivos ou consultar um banco de dados SQL na linguagem natural, validando o conceito.
  • ** Q1 2025 - Adoção rápida e iteração: ** Nos primeiros meses de 2025, o MCP viu ** adoção generalizada da indústria **. Em ** março de 2025 **, o OpenAI e outros provedores de IA anunciaram suporte (conforme descrito acima). Esse período também viu ** Evolução de especificações **: MCP atualizado antrópico para incluir ** recursos de streaming ** (permitindo que grandes resultados ou fluxos de dados contínuos sejam enviados de forma incremental). Esta atualização foi observada em abril de 2025 com o C# SDK News, indicando que o MCP agora suportava recursos como respostas em tempo real ou integração de feeds em tempo real. A comunidade também criou implementações de referência ** em vários idiomas (Python, JavaScript, etc.) além do SDK do Anthrópico, garantindo suporte à poliglota.
  • ** Q2 2025 - Tooling e governança do ecossistema: ** Em ** maio de 2025 **, com a Microsoft e o Github se unindo ao esforço, houve um esforço para formalizar a governança e aumentar a segurança. Na Build 2025, a Microsoft revelou planos para ** Integração do Windows 11 MCP ** e detalhou uma colaboração para melhorar os fluxos de autorização ** no MCP **. Na mesma época, a idéia de um registro ** MCP ** foi apresentada aos servidores Index Disponível (o brainstorming inicial começou em março de 2025, de acordo com o blog de registro). O processo ** "Standards Track" ** (SEP - propostas de aprimoramento padrão) foi estabelecido no GitHub, semelhante ao EIPS do Ethereum ou ao Python's Peps, para gerenciar contribuições de uma maneira ordenada. As chamadas da comunidade e os grupos de trabalho (para segurança, registro, SDKs) começaram a se reunir.
  • ** Mid 2025- Expansão de recursos: ** Até meados de 2025, o roteiro priorizou várias melhorias importantes:
    • ** Suporte de tarefas assíncronas e de longa duração: ** Planeja permitir que o MCP lide com operações longas sem bloquear a conexão. Por exemplo, se uma IA acionar um trabalho em nuvem que leva minutos, o protocolo MCP suportaria respostas assíncronas ou reconexão para obter resultados. -** Autenticação e segurança fina: ** Desenvolvendo ** Autorização de grãos finos ** Mecanismos para ações sensíveis. Isso inclui os fluxos OAuth possivelmente integrando, as chaves da API e o Enterprise SSO nos servidores MCP para que o acesso da IA ​​possa ser gerenciado com segurança. Em meados de 2025, os guias e as melhores práticas para a segurança do MCP estavam em andamento, dados os riscos de segurança de permitir que a IA invocasse ferramentas poderosas. O objetivo é que, por exemplo, se uma IA for acessar o banco de dados privado de um usuário via MCP, ele deve seguir um fluxo de autorização seguro (com consentimento do usuário) em vez de apenas um terminal aberto.
  • ** Teste de validação e conformidade: ** Reconhecendo a necessidade de confiabilidade, a comunidade priorizou o edifício ** Suites de teste de conformidade ** e ** implementações de referência **. Ao garantir que todos os clientes/servidores do MCP aderem às especificações (através de testes automatizados), eles visavam impedir a fragmentação. Um servidor de referência (provavelmente um exemplo com as melhores práticas para implantação remota e auth) estava no roteiro, assim como um aplicativo de cliente de referência demonstrando o uso completo do MCP com uma IA.
    • ** Suporte de multimodalidade: ** Estendendo o MCP além do texto para suportar modalidades como ** imagem, áudio, dados de vídeo ** no contexto. Por exemplo, uma IA pode solicitar uma imagem de um servidor MCP (digamos, um ativo de design ou um diagrama) ou produzir uma imagem. A discussão da especificação incluiu a adição de suporte para * transmissão e mensagens fundidas * para lidar com grande conteúdo multimídia interativamente. O trabalho inicial no “MCP Streaming” já estava em andamento (para apoiar coisas como feeds de áudio ao vivo ou dados de sensores contínuos para a IA).
    • ** Registro e descoberta central: ** O plano de implementar um serviço central ** MCP ** para a descoberta do servidor foi executado em meados de 2025. Em ** setembro de 2025 **, o registro oficial do MCP foi lançado em pré -visualização. Este registro fornece uma única fonte de verdade ** para servidores MCP disponíveis ao público, permitindo que os clientes encontrem servidores por nome, categoria ou recursos. É essencialmente como uma loja de aplicativos (mas aberta) para ferramentas de IA. O design permite registros públicos (um índice global) e os privados (específicos da empresa), todos interoperáveis ​​por meio de uma API compartilhada. O registro também introduziu um mecanismo de moderação ** para sinalizar ou excluir servidores maliciosos, com um modelo de moderação da comunidade para manter a qualidade.
  • ** Tarde de 2025 e além - em direção a redes MCP descentralizadas: ** Embora ainda não sejam itens de roteiro "oficiais", a trajetória aponta para mais ** descentralização e sinergia Web3 **:
  • Os pesquisadores estão explorando ativamente como adicionar ** Descoberta descentralizada, reputação e camadas de incentivo ** ao MCP. O conceito de uma rede ** MCP ** (ou "Marketplace of MCP Endpoints") está sendo incubada. Isso pode envolver registros baseados em contratos inteligentes (portanto, nenhum ponto de falha único para listagens de servidores), sistemas de reputação em que servidores/clientes têm identidades na cadeia e participam de bom comportamento e, possivelmente, ** recompensas de token por executar nós MCP confiáveis ​​**.
    • ** Projeto Namda ** no MIT, iniciado em 2024, é uma etapa concreta nessa direção. Até 2025, a NAMDA havia construído uma estrutura de agente distribuída protótipo nas fundações do MCP, incluindo recursos como descoberta dinâmica de nós, balanceamento de carga entre agrupamentos de agentes e um registro descentralizado usando técnicas de blockchain. Eles até têm incentivos experimentais baseados em token e rastreamento de proveniência para colaborações multi-agentes. Os marcos da NAMDA mostram que é viável ter uma rede de agentes MCP atravessando muitas máquinas com coordenação sem confiança. Se os conceitos da NAMDA forem adotados, podemos ver o MCP evoluir para incorporar algumas dessas idéias (possivelmente por meio de extensões opcionais ou protocolos separados em camadas no topo).
    • ** Enterprise Hardening: ** No lado da empresa, no final de 2025, esperamos que o MCP seja integrado às principais ofertas de software corporativo (a inclusão da Microsoft no Windows e o Azure é um exemplo). O roteiro inclui recursos para empresas, como ** Integração SSO para servidores MCP ** e controles de acesso robustos. A disponibilidade geral do registro e dos kits de ferramentas do MCP para implantar o MCP em escala (por exemplo, dentro de uma rede corporativa) é provável até o final de 2025.

Para recapitular alguns teclas ** Marcos de desenvolvimento até agora ** (formato da linha do tempo para maior clareza):

  • ** NOV 2024: ** MCP 1.0 Lançado (antropic).
  • ** De dezembro de 2024 - janeiro de 2025: ** Comunidade constrói a primeira onda de servidores MCP; Antrópicos libera o Claude Desktop com suporte ao MCP; Pilotos de pequena escala por bloco, Apollo, etc.
  • ** Fev 2025: ** mais de 1000 conectores da comunidade MCP alcançados; Workshops antropia de hosts (por exemplo, em uma cúpula de IA, Educação para dirigir).
  • ** Mar 2025: ** OpenAI anuncia suporte (ChatGPT Agents SDK).
  • ** abril de 2025: ** Google Deepmind anuncia suporte (Gemini apoiará o MCP); A Microsoft libera visualização do C# SDK.
  • ** Maio de 2025: ** Comitê de direção expandido (Microsoft/Github); Construa 2025 demos (integração do Windows MCP).
  • ** Jun 2025: ** O ChainStack lança servidores Web3 MCP (EVM/Solana) para uso público.
  • ** JUL 2025: ** Atualizações da versão do MCP Spec (streaming, melhorias de autenticação); Roteiro oficial publicado no site do MCP.
  • ** Set 2025: ** Registro MCP (visualização) lançado; Provavelmente o MCP atinge a disponibilidade geral em mais produtos (Claude para o trabalho, etc.).
  • ** final de 2025 (projetado): ** Registry v1.0 Live; guias de melhor prática de segurança liberados; Possivelmente experimentos iniciais com descoberta descentralizada (resultados da NAMDA).

A visão ** adiante ** é que o MCP se torna tão onipresente e invisível quanto HTTP ou JSON - uma camada comum que muitos aplicativos usam sob o capô. Para o Web3, o roteiro sugere uma fusão mais profunda: onde os agentes de IA não apenas usarão o Web3 (blockchains) como fontes ou sumidouros de informação, mas a infraestrutura do Web3 em si pode começar a incorporar agentes de IA (via MCP) como parte de sua operação (por exemplo, um DAO pode executar um MCP-Compatível AI para gerenciar determinados. A ênfase do roteiro em coisas como verificabilidade e autenticação sugere que as interações MCP minimizadas na linha ** ** podem ser uma realidade-imagine os resultados da IA ​​que acompanham provas criptográficas ou um registro na cadeia de quais ferramentas uma IA invocou para propósitos de auditoria. Essas possibilidades embaçam a linha entre as redes de IA e blockchain, e o MCP está no coração dessa convergência.

Em conclusão, o desenvolvimento do MCP é altamente dinâmico. Ele atingiu grandes marcos iniciais (ampla adoção e padronização dentro de um ano de lançamento) e continua a evoluir rapidamente com um roteiro claro enfatizando ** Segurança, Escalabilidade e Descoberta **. Os marcos alcançados e planejados garantem que o MCP permaneça robusto à medida que escala: abordar desafios como tarefas de longa duração, permissões seguras e a pura descoberta de milhares de ferramentas. Esse momento a termo indica que o MCP não é uma especificação estática, mas um padrão em crescimento, provavelmente incorporar mais recursos com sabor Web3 (governança descentralizada de servidores, alinhamento de incentivo) à medida que essas necessidades surgem. A comunidade está pronta para adaptar o MCP a novos casos de uso (IA multimodal, IoT, etc.), enquanto mantém um olho na promessa central: tornar a AI ** mais conectada, com reconhecimento de contexto e capacitação de usuário ** na era da Web3.

7. Comparação com projetos ou protocolos similares Web3

A mistura exclusiva de IA e conectividade do MCP significa que não há muitos equivalentes diretos de maçãs para maçãs, mas é esclarecedor compará-lo com outros projetos no cruzamento de Web3 e IA ou com objetivos análogos:

  • ** SingularityNet (AGI/X) **-*Marketplace de IA descentralizado:*Singularitynet, lançado em 2017 pelo Dr. Ben Goertzel e outros, é um mercado baseado em blockchain para serviços de IA. Ele permite que os desenvolvedores monetizem os algoritmos de IA como serviços e usuários para consumir esses serviços, todos facilitados por um token (Agix) que é usado para pagamentos e governança. Em essência, a SingularityNet está tentando descentralizar o abastecimento de modelos de IA **, hospedando -os em uma rede onde qualquer pessoa pode chamar um serviço de IA em troca de tokens. Isso difere do MCP fundamentalmente. O MCP não hospeda ou monetiza os modelos de IA; Em vez disso, ele fornece uma interface padrão ** para AI (onde quer que esteja em execução) para acessar dados/ferramentas **. Pode -se imaginar usar o MCP para conectar uma IA aos serviços listados no Singularitynet, mas a própria singularitynet se concentra na camada econômica (que fornece um serviço de IA e como eles são pagos). Outra diferença-chave: ** Governança **-SingularityNet tem governança na cadeia (via ** propostas de aprimoramento de singularitynet (SNEPS) ** e votação do Agix Token) para evoluir sua plataforma. A governança do MCP, por outro lado, é fora da cadeia e colaborativa sem um token. Em resumo, o SingularityNet e o MCP se esforçam para um ecossistema de IA mais aberto, mas o SingularityNet é sobre uma rede tokenizada de algoritmos de AI **, enquanto o MCP é sobre um padrão de protocolo ** para a interoperabilidade da AI-tool **. Eles poderiam complementar: por exemplo, uma IA no Singularitynet poderia usar o MCP para buscar dados externos de que precisa. Mas o SingularityNet não tenta padronizar o uso da ferramenta; Ele usa o Blockchain para coordenar os serviços de IA, enquanto o MCP usa padrões de software para permitir que a IA trabalhe com qualquer serviço.
  • ** Fetch.ai (FET) **-Plataforma descentralizada baseada em agente:fetch.ai é outro projeto que mistura a IA e o blockchain. Ele lançou seu próprio blockchain de prova de participação e estrutura para a criação de agentes autônomos ** que executam tarefas e interagem em uma rede descentralizada. Na visão de Fetch, milhões de "agentes de software" (representando pessoas, dispositivos ou organizações) podem negociar e trocar valor, usando tokens FET para transações. O Fetch.ai fornece uma estrutura de agente (UAGENTs) e infraestrutura para descoberta e comunicação entre agentes em seu livro. Por exemplo, um agente de busca pode ajudar a otimizar o tráfego em uma cidade interagindo com outros agentes para estacionamento e transporte ou gerenciar um fluxo de trabalho da cadeia de suprimentos autonomamente. Como isso se compara ao MCP? Ambos lidam com o conceito de agentes, mas os agentes da busca. Os agentes do MCP (hosts de IA) são orientados para o modelo (como um LLM) e não estão vinculados a nenhuma rede única; O MCP está contente em operar pela Internet ou dentro de uma configuração de nuvem, sem exigir uma blockchain. O Fetch.ai tenta construir uma nova economia descentralizada de IA desde o início ** (com seu próprio livro para confiança e transações), enquanto o MCP é ** camada-agnóstico **-ele se levanta em redes existentes (pode ser usado sobre interações HTTPs ou até em cima de um blockchin), se necessário), para inabilizar as interações. Pode-se dizer que buscar mais sobre ** agentes econômicos autônomos ** e MCP sobre ** agentes de uso inteligente de ferramentas **. Curiosamente, eles podem se cruzar: um agente autônomo no busca.ai pode usar o MCP para interagir com recursos fora da cadeia ou outras blockchains. Por outro lado, pode-se usar o MCP para criar sistemas multi-agentes que aproveitam diferentes blockchains (não apenas um). Na prática, o MCP teve uma adoção mais rápida porque não exigia sua própria rede - funciona com o Ethereum, Solana, Web2 APIs etc., fora da caixa. A abordagem do Fetch.ai é mais pesada, criando um ecossistema inteiro que os participantes devem ingressar (e adquirir tokens) para usar. Em suma, ** Fetch.ai vs MCP **: Fetch é uma plataformacom seu próprio token/blockchain para agentes de IA, concentrando -se em interoperabilidade e trocas econômicas entre agentes, enquanto o MCP é um protocoloque os agentes da IA ​​(em qualquer ambiente) podem usar para conectar e ferramentas. Seus objetivos se sobrepõem a permitir a automação orientada pela IA, mas lidam com diferentes camadas da pilha e têm filosofias arquitetônicas muito diferentes (ecossistema fechado vs aberto).
  • ** ChainLink e oráculos descentralizados **-Conectando blockchains a dados fora da cadeia:ChainLink não é um projeto de IA, mas é altamente relevante como um protocolo Web3 resolvendo um problema complementar: como conectar ** Blockchains ** com dados e computação externos. O ChainLink é uma rede descentralizada de nós (oráculos) que buscam, verificam e fornecem dados fora da cadeia para contratos inteligentes de maneira minimizada. Por exemplo, o ChainLink Oracles fornece feeds de preços aos protocolos de define ou chamam APIs externas em nome de contratos inteligentes por meio de funções do ChainLink. Comparativamente, o MCP conecta os modelos ** AI ** a dados/ferramentas externas (alguns dos quais podem ser blockchains). Pode -se dizer que ** ChainLink traz dados para blockchains, enquanto o MCP traz dados para ai **. Existe um paralelo conceitual: ambos estabelecem uma ponte entre sistemas isolados. O ChainLink se concentra na confiabilidade, descentralização e segurança dos dados alimentados na cadeia (resolvendo o "problema do Oracle" do ponto único de falha). O MCP se concentra na flexibilidade e padronização de como a IA pode acessar dados (resolvendo o "problema de integração" para os agentes da IA). Eles operam em diferentes domínios (contratos inteligentes versus assistentes de IA), mas pode -se comparar servidores MCP com oracles: um servidor MCP para dados de preços pode chamar a mesma APIs de um nó ChainLink. A diferença é o ** consumidor **-No caso do MCP, o consumidor é um assistente de IA ou usuário, não um contrato inteligente determinístico. Além disso, o MCP não fornece inerentemente a confiança que o ChainLink (MCP Servers pode ser centralizado ou administrado pela comunidade, com a confiança gerenciada no nível do aplicativo). No entanto, como mencionado anteriormente, as idéias para descentralizar redes MCP podem emprestar da Oracle Networks-por exemplo, vários servidores MCP podem ser consultados e os resultados foram verificados para garantir que uma IA não seja alimentada com dados ruins, semelhante a como vários nós do ChainLink agregam um preço. Em resumo, ** ChainLink vs MCP **: ChainLink éMiddleware Web3 para blockchains consumirem dados externos, o MCP éMiddleware AI para os modelos consumirem dados externos (que podem incluir dados de blockchain). Eles atendem às necessidades análogas em diferentes reinos e podem até complementar: uma IA usando o MCP pode buscar um feed de dados fornecido pelo ChainLink como um recurso confiável e, inversamente, uma IA poderia servir como fonte de análise que um Oracle do ChainLink traz na cadeia (embora esse último cenário levantasse questões de verificação).
  • ** Funções plugins / openiAI chatgpt vs MCP ** -*ABRIGENÇÕES DE INTEGRAÇÃO DE FERRAMENTAS AI:*Embora não sejam projetos Web3, uma comparação rápida é garantida porque os plugins chatGPT e o recurso de chamada de função do OpenAI também conectam a IA a ferramentas externas. Os plug -ins ChatGPT usam uma especificação OpenAPI fornecida por um serviço, e o modelo pode chamar essas APIs seguindo a especificação. As limitações são que é um ecossistema fechado (plugins aprovados pelo OpenAI, executando os servidores do OpenAI) e cada plug-in é uma integração silenciada. O mais recente * "Agents" * do Openai está mais próximo do MCP no conceito, permitindo que os desenvolvedores defina ferramentas/funções que uma IA pode usar, mas inicialmente era específico para o ecossistema do OpenAI. ** Langchain ** também forneceu uma estrutura para fornecer ferramentas LLMS no código. O MCP difere oferecendo um padrão ** aberto, modelo-agnóstico ** para isso. Como uma análise colocou, Langchain criou um padrão voltado para o desenvolvedor (uma interface Python) para ferramentas, enquanto o MCP cria um * padrão * voltado para o modelo *-um agente de IA pode descobrir e usar qualquer ferramenta definida pelo MCP no tempo de execução sem código personalizado. Em termos práticos, o ecossistema de servidores da MCP se tornou maior e mais diversificado do que a loja de plug -in do ChatGPT dentro de meses. E, em vez de cada modelo ter seu próprio formato de plug -in (o OpenAi tinha o deles, outros tinham diferentes), muitos estão coalescendo em torno do MCP. O próprio OpenAI sinalizou o suporte ao MCP, alinhando essencialmente sua abordagem de função com o padrão mais amplo. Portanto, comparando ** plugins OpenAI com MCP **: Os plugins são uma abordagem centralizada e com curadoria, enquanto o MCP é uma abordagem descentralizada e orientada pela comunidade. Em uma mentalidade do Web3, o MCP é mais "código aberto e sem permissão", enquanto os ecossistemas proprietários de plug -in estão mais fechados. Isso torna o MCP análogo ao ethos do Web3, embora não seja um blockchain - ele permite a interoperabilidade e o controle do usuário (você pode executar seu próprio servidor MCP para obter seus dados, em vez de fornecer tudo a um provedor de IA). Essa comparação mostra por que muitos consideram o MCP como tendo mais potencial de longo prazo: não está bloqueado em um fornecedor ou um modelo.
  • ** Projeto NAMDA e estruturas de agentes descentralizadas: ** Namda merece uma nota separada porque combina explicitamente o MCP com os conceitos da Web3. Conforme descrito anteriormente, a NAMDA (arquitetura distribuída modular do agente em rede) é uma iniciativa MIT/IBM iniciada em 2024 para criar uma rede escalável e distribuída de agentes de IA ** usando o MCP como camada de comunicação. Ele trata o MCP como o backbone das mensagens (como o MCP usa mensagens do tipo JSON-RPC padrão, se encaixa bem para comunicações inter-agentes) e, em seguida, adiciona camadas para ** descoberta dinâmica, tolerância a falhas e identidades verificáveis ​​** usando técnicas de bloqueio-inspiração. Os agentes da NAMDA podem estar em qualquer lugar (nuvem, dispositivos de borda, etc.), mas um registro descentralizado (um pouco como um DHT ou blockchain) mantém o controle deles e suas capacidades de uma maneira à prova de adulteração. Eles até exploram os agentes para incentivar a cooperação ou o compartilhamento de recursos. Em essência, o NAMDA é um experimento na aparência de um ** "Web3 do MCP" **. Ainda não é um projeto amplamente implantado, mas é um dos "protocolos semelhantes" mais próximos em espírito. Se visualizarmos Namda vs MCP: Namda usa o MCP (por isso não é padrões concorrentes), mas o estende com um protocolo para redes e coordenar vários agentes de maneira minimizada. Pode-se comparar o NAMDA com estruturas como ** Autonolas ou sistemas multi-agentes (MAS) ** que a comunidade criptográfica viu, mas aqueles geralmente não possuíam um componente de IA poderoso ou um protocolo comum. NAMDA + MCP Juntos mostrar como uma rede de agente descentralizada pode funcionar, com o blockchain fornecendo ** Identidade, reputação e possivelmente incentivos de token ** e MCP fornecendo a comunicação e o uso de ferramentas ** **.

Em resumo, ** MCP se destaca ** da maioria dos projetos anteriores do Web3: ele não começou como um projeto de criptografia, mas rapidamente se cruza com o Web3 porque resolve problemas complementares. Projetos como SingularityNet e Fetch.ai pretendiam * descentralizar a computação ou serviços de IA * usando o blockchain; O MCP *padroniza a integração da IA ​​com os Serviços *, que pode melhorar a descentralização, evitando o bloqueio da plataforma. Redes Oracle como o ChainLink resolveu a entrega de dados no blockchain; O MCP resolve a entrega de dados à IA (incluindo dados de blockchain). Se os principais ideais do Web3 forem descentralização, interoperabilidade e empoderamento do usuário, o MCP está atacando a peça de interoperabilidade no reino da IA. Ele está até influenciando esses projetos mais antigos - por exemplo, não há nada que impeça a SingularityNet de disponibilizar seus serviços de IA via servidores MCP ou buscar agentes de usar o MCP para conversar com sistemas externos. Podemos muito bem ver uma convergência em que as redes de IA controladas por token usam o MCP como sua língua franca *, casando-se com a estrutura de incentivo do Web3 com a flexibilidade do MCP.

Finalmente, se considerarmos ** Percepção do mercado **: O MCP é frequentemente apontado como para a IA, o que o Web3 esperava fazer pela Internet - quebre os silos e capacite os usuários. Isso levou alguns ao apelido do MCP informalmente como "Web3 para IA" (mesmo quando nenhum blockchain está envolvido). No entanto, é importante reconhecer que o MCP é um padrão de protocolo, enquanto a maioria dos projetos da Web3 são plataformas de pilha completa com camadas econômicas. Em comparações, o MCP geralmente é uma solução universal mais leve, enquanto os projetos de blockchain são soluções mais pesadas e especializadas. Dependendo do caso de uso, eles podem complementar, em vez de competir estritamente. À medida que o ecossistema amadurece, podemos ver o MCP integrado a muitos projetos da Web3 como um módulo (como o HTTP ou o JSON são onipresentes), e não como um projeto rival.

8. Percepção pública, tração do mercado e cobertura da mídia

O sentimento público em relação ao MCP tem sido extremamente positivo nas comunidades de IA e Web3, muitas vezes na fronteira com entusiasmado. Muitos vêem isso como um ** divisor de águas ** que chegou em silêncio, mas depois levou a indústria pela tempestade. Vamos quebrar a percepção, tração e narrativas notáveis ​​da mídia:

** Métricas de tração e adoção do mercado: ** Em meados de 2025, o MCP alcançou um nível de adoção raro para um novo protocolo. É apoiado em praticamente todos os principais provedores de modelos de IA (Antrópico, Openai, Google, Meta) e suportado pela Big Tech Infrastructure (Microsoft, Github, AWS etc.), conforme detalhado anteriormente. Somente isso sinaliza para o mercado que o MCP provavelmente está aqui para ficar (semelhante a como o apoio amplo impulsionou o TCP/IP ou HTTP nos primeiros dias da Internet). No lado Web3, a tração *é evidente no comportamento do desenvolvedor *: Hackathons começou a apresentar projetos MCP, e muitas ferramentas de dev blockchain agora mencionam a integração do MCP como um ponto de venda. A estatística de "mais de 1000 conectores em alguns meses" e a citação de "milhares de integrações" de Mike Krieger são frequentemente citadas para ilustrar a rapidez com que o MCP foi pego. Isso sugere fortes efeitos de rede - quanto mais ferramentas disponíveis via MCP, mais útil é, provocando mais adoção (um ciclo de feedback positivo). VCs e analistas observaram que o MCP alcançou em menos de um ano o que as tentativas anteriores de "interoperabilidade da IA" não fizeram ao longo de vários anos, em grande parte devido ao tempo (montando a onda de interesse em agentes da IA) e de código aberto. Na mídia Web3, a tração às vezes é medida em termos de desenvolvedor Mindshare e integração em projetos, e o MCP pontua agora em ambos.

** Percepção pública nas comunidades de IA e Web3: ** Inicialmente, o MCP voou sob o radar quando anunciado pela primeira vez (final de 2024). Mas no início de 2025, à medida que surgiram histórias de sucesso, a percepção mudou para a emoção. Os profissionais da IA ​​viam o MCP como a "peça de quebra -cabeça ausente" para tornar os agentes de IA verdadeiramente úteis além dos exemplos de brinquedos. Os construtores do Web3, por outro lado, o viram como uma ponte para finalmente incorporar a IA em Dapps sem jogar fora a descentralização-uma IA pode usar dados na cadeia sem precisar de um oráculo centralizado, por exemplo. ** Líderes de pensamento ** estão cantando louvores: por exemplo, Jesus Rodriguez (um importante escritor da AI da Web3) escreveu em Coindesk que o MCP pode ser*“Um dos protocolos mais transformadores da era da IA ​​e um ótimo ajuste para as arquiteturas Web3”*. Rares Crisan em um notável blog de capital argumentou que o MCP poderia cumprir a promessa da Web3, onde apenas o blockchain lutou, tornando a Internet mais centrada no usuário e natural para interagir. Essas narrativas enquadram o MCP como revolucionário, mas prático - não apenas hype.

Para ser justo, ** Nem todos os comentários não são críticos **. Alguns desenvolvedores de IA em fóruns como o Reddit apontaram que o MCP "não faz tudo"-é um protocolo de comunicação, não um agente pronta para uso ou um mecanismo de raciocínio. Por exemplo, uma discussão do Reddit intitulada "MCP é uma armadilha sem saída" argumentou que o MCP por si só não gerencia a cognição do agente ou garante a qualidade; Ainda requer um bom design de agentes e controles de segurança. Essa visão sugere que o MCP pode ser exagerado como uma bala de prata. No entanto, essas críticas são mais sobre as expectativas de temperamento do que rejeitar a utilidade do MCP. Eles enfatizam que o MCP resolve a conectividade da ferramenta, mas ainda é necessário criar lógica robusta do agente (ou seja, o MCP não cria magicamente um agente inteligente, ele equipa um com ferramentas). O consenso **, porém, é que o MCP é um grande passo à frente **, mesmo entre vozes cautelosas. Abraçar o blog da comunidade do rosto observou que, embora o MCP não seja um resolver, é um grande facilitador para a IA integrada e com reconhecimento de contexto, e os desenvolvedores estão se unindo por esse motivo.

** Cobertura da mídia: ** MCP recebeu cobertura significativa em toda a mídia tecnológica e mídia de nicho Blockchain:

  • ** TechCrunch ** Runou várias histórias. Eles cobriram o conceito inicial ("Antrópico propõe uma nova maneira de conectar dados aos chatbots da IA") em torno do lançamento em 2024. Em 2025, o TechCrunch destacou cada grande momento de adoção: o suporte do OpenAI, o envolvimento do Google, do Microsoft/Github. Esses artigos geralmente enfatizam a unidade da indústria em torno do MCP. Por exemplo, o TechCrunch citou o endosso de Sam Altman e observou a rápida mudança dos padrões rivais para o MCP. Ao fazer isso, eles retrataram o MCP como o padrão emergente semelhante ao que ninguém queria ficar de fora dos protocolos da Internet nos anos 90. Essa cobertura em uma saída de destaque sinalizou para o mundo da tecnologia mais amplo que o MCP é importante e real, não apenas um projeto de código aberto.
  • ** Condesk ** e outras publicações criptográficas agarraram -se ao ângulo ** da Web3 **. O artigo de opinião de Coindesk, de Rodriguez (julho de 2025), é frequentemente citado; Ele pintou uma imagem futurista, onde cada blockchain poderia ser um servidor MCP e novas redes MCP podem ser executadas em blockchains. Ele conectou o MCP a conceitos como identidade descentralizada, autenticação e verificabilidade - falando o idioma do público da blockchain e sugerindo que o MCP poderia ser o protocolo que realmente combina com estruturas descentralizadas. O CointeleGraph, Bankless e outros também discutiram o MCP no contexto de “Agentes e Defi da IA” e tópicos semelhantes, geralmente otimistas sobre as possibilidades (por exemplo, Bankless tinham um artigo sobre o uso do MCP para permitir que uma IA gerencie negociações na cadeia e incluiu um instruções para o seu próprio servidor MCP).
  • ** Relatórios notáveis ​​de blogs / analistas de VC: ** A notável postagem no blog de capital (julho de 2025) é um exemplo de análise de risco que atrai paralelos entre o MCP e a evolução dos protocolos da Web. Ele essencialmente argumenta que o MCP poderia fazer pelo Web3 o que o HTTP fez pelo Web1 - fornecendo uma nova camada de interface (interface de linguagem natural) que não substitui a infraestrutura subjacente, mas a torna utilizável. Esse tipo de narrativa é atraente e ecoado em painéis e podcasts. Ele posiciona o MCP não como competindo com o Blockchain, mas como a próxima camada de abstração que finalmente permite que os usuários normais (via IA) aproveitem facilmente o blockchain e os serviços da Web.
  • ** Comunidade de desenvolvedores Buzz: ** fora dos artigos formais, a ascensão do MCP pode ser avaliada por sua presença no discurso do desenvolvedor - negociações de conferência, canais do YouTube, boletins informativos. Por exemplo, houve posts populares como "MCP: o link que falta para a AI Agentic?" Em sites como Runtime.News e Newsletters (por exemplo, um do pesquisador da IA ​​Nathan Lambert) discutindo experimentos práticos com o MCP e como ele se compara a outras estruturas de uso de ferramentas. O tom geral é a curiosidade e a emoção: os desenvolvedores compartilham demos de conectar a IA à sua automação residencial ou carteira de criptografia com apenas algumas linhas usando servidores MCP, algo que parecia ficção científica há pouco tempo. Essa emoção de base é importante porque mostra que o MCP tem Mindshare além de apenas endossos corporativos.
  • ** Perspectiva corporativa: ** Mídia e analistas focados na IA corporativa também observam o MCP como um desenvolvimento importante. Por exemplo, * a nova pilha * cobriu como o suporte antrópico adicionado para servidores MCP remotos em Claude para uso corporativo. O ângulo aqui é que as empresas podem usar o MCP para conectar suas bases e sistemas de conhecimento interno à IA com segurança. Isso também importa para o Web3, pois muitas empresas de blockchain são as próprias empresas e podem aproveitar o MCP internamente (por exemplo, uma troca de criptografia pode usar o MCP para permitir que um IA analise os registros de transações internas para detecção de fraude).

** Citações e reações notáveis: ** Alguns valem a pena destacar como encapsulando a percepção pública:

    • “Assim como o HTTP revolucionou as comunicações da Web, o MCP fornece uma estrutura universal ... substituindo integrações fragmentadas por um único protocolo.” * - CoinCoindesk. Essa comparação com HTTP é poderosa; Ele enquadra o MCP como inovação em nível de infraestrutura.
    • “O MCP se tornou um padrão aberto próspero, com milhares de integrações e crescimento. Os LLMs são mais úteis ao se conectar aos dados que você já tem ...” * - Mike Krieger (Antrópico). Esta é uma confirmação oficial da tração e da proposta de valor central, que tem sido amplamente compartilhada nas mídias sociais.
    • “A promessa do Web3 ... pode finalmente ser realizada ... através da linguagem natural e dos agentes da IA. ... MCP é a coisa mais próxima que vimos de um Web3 real para as massas.” * - Capital notável. Esta declaração ousada ressoa com aqueles frustrados com as lentas melhorias de UX em criptografia; Ele sugere que a IA pode quebrar o código de adoção convencional, abstraindo a complexidade.

** Desafios e ceticismo: ** Embora o entusiasmo seja alto, a mídia também discutiu desafios:

  • ** Preocupações de segurança: ** As tomadas como a nova pilha ou os blogs de segurança levantaram que permitir que a IA execute ferramentas pode ser perigosa se não for uma caixa de areia. E se um servidor MCP malicioso tentasse obter uma IA para executar uma ação prejudicial? O blog Limechain alerta explicitamente de * riscos significativos de segurança " * com servidores MCP desenvolvidos pela comunidade (por exemplo, um servidor que lida com as chaves privados deve ser extremamente seguro). Essas preocupações foram ecoadas nas discussões: essencialmente, o MCP expande as capacidades da IA, mas com o poder vem o risco. A resposta da comunidade (guias, mecanismos de autenticação) também foi abordada, geralmente tranquilizando que as mitigações estão sendo construídas. Ainda assim, qualquer uso indevido de destaque do MCP (digamos que uma IA desencadeou uma transferência de criptografia não intencional) afetaria a percepção, então a mídia está atento a essa frente. -** Desempenho e custo: ** Alguns analistas observam que o uso de agentes de IA com ferramentas pode ser mais lento ou mais caro do que chamar uma API diretamente (porque a IA pode precisar de várias etapas de entrada e saída para obter o que precisa). Em contextos de negociação de alta frequência ou execução na cadeia, essa latência pode ser problemática. Por enquanto, eles são vistos como obstáculos técnicos para otimizar (através de um melhor design ou streaming de agentes), em vez de quebradores de negócios.
  • ** Gerenciamento de hype: ** Como em qualquer tecnologia de tendência, há um pouco de hype. Algumas vozes alertam para não declarar MCP a solução para tudo. Por exemplo, o artigo do Hugging Face pergunta: "O MCP é uma bala de prata?" e respostas Não - os desenvolvedores ainda precisam lidar com o gerenciamento de contexto, e o MCP funciona melhor em combinação com boas estratégias de solicitação e memória. Tais tomadas equilibradas são saudáveis ​​no discurso.

** Sentimento geral da mídia: ** A narrativa que emerge é em grande parte esperançosa e prospectiva:

  • O MCP é visto como uma ferramenta prática que oferece melhorias reais agora (portanto, não vaporware), qual a mídia ressalta citando exemplos de trabalho: Claude Reading Arquivos, copilot usando o MCP no VSCode, uma IA completando uma transação de solana em uma demonstração, etc ..
  • Também é retratado como um ponto de partida estratégico para o futuro da IA ​​e da Web3. A mídia geralmente conclui que o MCP ou coisas como será essencial para "IA descentralizada" ou "Web4" ou qualquer termo que se use para a Web da próxima geração. Há uma sensação de que o MCP abriu uma porta e agora a inovação está fluindo - seja os agentes descentralizados ou empresas descentralizados da NAMDA que conectam sistemas herdados à IA, muitas histórias futuras remontam à introdução do MCP.

No mercado, pode -se avaliar a tração pela formação de startups e financiamento em torno do ecossistema MCP. De fato, existem rumores/relatórios de startups com foco em "mercados MCP" ou plataformas MCP gerenciadas recebendo financiamento (escrita notável de capital sobre isso sugere juros de VC). Podemos esperar que a mídia comece a cobri -las tangencialmente - por exemplo, “O startup X usa o MCP para permitir que sua IA gerencie seu portfólio de criptografia - eleva US $ y milhões”.

** Conclusão da percepção: ** No final de 2025, o MCP desfruta de uma reputação como uma tecnologia que habilita a tecnologia. Tem forte defesa de figuras influentes na IA e na criptografia. A narrativa pública evoluiu de *"Aqui está uma ferramenta interessante" *para *"Isso pode ser fundamental para a próxima web" *. Enquanto isso, a cobertura prática confirma que está funcionando e sendo adotada, emprestando credibilidade. Desde que a comunidade continue enfrentando desafios (segurança, governança em escala) e nenhum desastre importante ocorre, é provável que a imagem pública do MCP permaneça positiva ou até se torne icônica como "o protocolo que fez a IA e a Web3 serem agradáveis ​​juntos".

A mídia provavelmente ficará de olho em:

  • Histórias de sucesso (por exemplo, se um grande DAO implementa um tesoureiro de IA via MCP ou um governo usa o MCP para sistemas de IA de dados abertos).
  • Quaisquer incidentes de segurança (para avaliar o risco).
  • A evolução das redes MCP e se algum componente de token ou blockchain entra oficialmente em cena (que seria uma grande notícia em ponte a IA e a criptografia com mais força).

A partir de agora, no entanto, a cobertura pode ser resumida por uma linha de Coindesk: * “A combinação de Web3 e MCP pode ser apenas uma nova base para a IA descentralizada”.

** Referências: **

  • Notícias antrópicas: * "Introdução ao protocolo de contexto do modelo", * novembro de 2024
  • Blog Limechain: * "O que é MCP e como ele se aplica a blockchains?" * Maio de 2025
  • Blog do ChainStack: * "MCP for Web3 Builders: Solana, EVM e Documentação" * Junho de 2025
  • Condesk Op-ed: * "O Protocolo dos Agentes: Potencial do MCP da Web3", * Jul 2025
  • Capital notável: * "Por que o MCP representa a oportunidade real da Web3", * julho de 2025
  • TechCrunch: * "OpenAI adota o padrão de Anthropic ...", * 26 de março de 2025
  • TechCrunch: * "Google para abraçar o padrão de Anthropic ...", * 9 de abril de 2025
  • TechCrunch: * "Github, Microsoft abraça… (Comitê de Direção MCP)", * 19 de maio de 2025
  • Microsoft Dev Blog: * "Official C# SDK for MCP", * abril de 2025
  • Blog de rosto abraçando: * "#14: O que é MCP e por que todo mundo está falando sobre isso?" * Mar 2025
  • Pesquisa Mescari: * "Fetch.ai Perfil", * 2023
  • Média (Nu Fintimes): * "Unveing ​​SingularityNet", * março de 2024

Conectando IA e Web3 através do MCP: Uma Análise Panorâmica

· 50 min de leitura
Dora Noda
Software Engineer

Introdução

A IA e a Web3 estão convergindo de maneiras poderosas, com as interfaces gerais de IA sendo agora vislumbradas como um tecido conectivo para a web descentralizada. Um conceito fundamental que surge dessa convergência é o MCP, que variavelmente significa “Model Context Protocol” (conforme introduzido pela Anthropic) ou é vagamente descrito como um Metaverse Connection Protocol em discussões mais amplas. Em essência, o MCP é uma estrutura padronizada que permite que os sistemas de IA façam a interface com ferramentas e redes externas de uma forma natural e segura – potencialmente “conectando” agentes de IA a todos os cantos do ecossistema Web3. Este relatório fornece uma análise abrangente de como as interfaces gerais de IA (como agentes de grandes modelos de linguagem e sistemas simbólicos-neurais) poderiam conectar tudo no mundo Web3 via MCP, cobrindo o contexto histórico, a arquitetura técnica, o cenário da indústria, os riscos e o potencial futuro.

1. Contexto de Desenvolvimento

1.1 A Evolução da Web3 e Promessas não Cumpridas

O termo “Web3” foi cunhado por volta de 2014 para descrever uma web descentralizada alimentada por blockchain. A visão era ambiciosa: uma internet sem permissão (permissionless) centrada na propriedade do usuário. Os entusiastas imaginaram substituir a infraestrutura centralizada da Web2 por alternativas baseadas em blockchain – por exemplo, Ethereum Name Service (para DNS), Filecoin ou IPFS (para armazenamento) e DeFi para trilhos financeiros. Em teoria, isso tiraria o controle das plataformas das Big Techs e daria aos indivíduos a autossoberania sobre dados, identidade e ativos.

A realidade ficou aquém das expectativas. Apesar de anos de desenvolvimento e hype, o impacto da Web3 no mainstream permaneceu marginal. Os usuários comuns da internet não migraram em massa para redes sociais descentralizadas nem começaram a gerenciar chaves privadas. As principais razões incluíram uma experiência de usuário deficiente, transações lentas e caras, golpes de alto perfil e incerteza regulatória. A “web de propriedade” descentralizada em grande parte “falhou em se materializar” além de uma comunidade de nicho. Em meados da década de 2020, até mesmo os defensores das criptomoedas admitiram que a Web3 não havia proporcionado uma mudança de paradigma para o usuário comum.

Mientras tanto, a IA estava passando por uma revolução. À medida que o capital e o talento dos desenvolvedores migraram das criptos para a IA, avanços transformadores em aprendizado profundo e modelos de base (GPT-3, GPT-4, etc.) capturaram a imaginação do público. A IA generativa demonstrou uma utilidade clara – produzindo conteúdo, código e decisões – de uma forma que as aplicações de cripto tiveram dificuldade em fazer. Na verdade, o impacto dos grandes modelos de linguagem em apenas alguns anos superou nitidamente uma década de adoção de usuários da blockchain. Esse contraste levou alguns a brincar que “a Web3 foi desperdiçada com as criptos” e que a verdadeira Web 3.0 está surgindo da onda da IA.

1.2 A Ascensão das Interfaces Gerais de IA

Ao longo de décadas, as interfaces de usuário evoluíram de páginas web estáticas (Web 1.0) para aplicativos interativos (Web 2.0) – mas sempre dentro dos limites de clicar em botões e preencher formulários. Com a IA moderna, especialmente os grandes modelos de linguagem (LLMs), um novo paradigma de interface está aqui: a linguagem natural. Os usuários podem simplesmente expressar intenções em linguagem clara e fazer com que os sistemas de IA executem ações complexas em muitos domínios. Essa mudança é tão profunda que alguns sugerem redefinir a “Web 3.0” como a era dos agentes movidos por IA (“a Web Agêntica”), em vez da definição anterior centrada em blockchain.

No entanto, os primeiros experimentos com agentes de IA autônomos expuseram um gargalo crítico. Esses agentes – por exemplo, protótipos como AutoGPT – podiam gerar texto ou código, mas careciam de uma maneira robusta de se comunicar com sistemas externos e entre si. Não havia “nenhuma linguagem comum nativa de IA” para interoperabilidade. Cada integração com uma ferramenta ou fonte de dados era um ajuste sob medida, e a interação de IA para IA não possuía um protocolo padrão. Em termos práticos, um agente de IA poderia ter uma ótima capacidade de raciocínio, mas falhar na execução de tarefas que exigissem o uso de aplicativos web ou serviços on-chain, simplesmente porque não sabia como falar com esses sistemas. Esse descompasso – cérebros poderosos, E / S primitiva – era semelhante a ter um software superinteligente preso atrás de uma interface gráfica (GUI) desajeitada.

1.3 Convergência e o Surgimento do MCP

Em 2024, tornou-se evidente que para a IA atingir seu pleno potencial (e para a Web3 cumprir sua promessa), uma convergência era necessária: os agentes de IA exigem acesso contínuo às capacidades da Web3 (aplicativos descentralizados, contratos, dados), e a Web3 precisa de mais inteligência e usabilidade, que a IA pode fornecer. Este é o contexto em que o MCP (Model Context Protocol) nasceu. Introduzido pela Anthropic no final de 2024, o MCP é um padrão aberto para comunicação entre IA e ferramentas que parece natural para os LLMs. Ele fornece uma maneira estruturada e detectável para que “anfitriões” de IA (como ChatGPT, Claude, etc.) encontrem e usem uma variedade de ferramentas e recursos externos por meio de servidores MCP. Em outras palavras, o MCP é uma camada de interface comum que permite que agentes de IA se conectem a serviços web, APIs e até funções de blockchain, sem a necessidade de codificação personalizada para cada integração.

Pense no MCP como “o USB-C das interfaces de IA”. Assim como o USB-C padronizou a forma como os dispositivos se conectam (para que você não precise de cabos diferentes para cada dispositivo), o MCP padroniza como os agentes de IA se conectam a ferramentas e dados. Em vez de codificar chamadas de API diferentes para cada serviço (Slack vs. Gmail vs. nó Ethereum), um desenvolvedor pode implementar a especificação MCP uma vez, e qualquer IA compatível com MCP poderá entender como usar esse serviço. Os principais players de IA rapidamente perceberam a importância: a Anthropic abriu o código do MCP, e empresas como OpenAI e Google estão construindo suporte para ele em seus modelos. Esse impulso sugere que o MCP (ou “Protocolos de Meta-Conectividade” semelhantes) pode se tornar a espinha dorsal que finalmente conecta a IA e a Web3 de uma forma escalável.

Notavelmente, alguns tecnólogos argumentam que esta conectividade centrada em IA é a verdadeira realização da Web 3.0. Nas palavras de Simba Khadder, “o MCP visa padronizar uma API entre LLMs e aplicativos”, de forma análoga a como as APIs REST possibilitaram a Web 2.0 – o que significa que a próxima era da Web3 pode ser definida por interfaces de agentes inteligentes em vez de apenas blockchains. Em vez da descentralização pela descentralização, a convergência com a IA poderia tornar a descentralização útil, ocultando a complexidade por trás da linguagem natural e de agentes autônomos. O restante deste relatório aprofunda como, técnica e praticamente, as interfaces gerais de IA (via protocolos como o MCP) podem conectar tudo no mundo Web3.

2. Arquitetura Técnica: Interfaces de IA Criando Pontes entre Tecnologias Web3

A incorporação de agentes de IA na pilha Web3 exige a integração em múltiplos níveis: redes blockchain e contratos inteligentes, armazenamento descentralizado, sistemas de identidade e economias baseadas em tokens. As interfaces gerais de IA – desde grandes modelos de base até sistemas neurais-simbólicos híbridos – podem servir como um “adaptador universal” conectando esses componentes. Abaixo, analisamos a arquitetura dessa integração:

Figura: Um diagrama conceitual da arquitetura do MCP, mostrando como os hosts de IA (aplicativos baseados em LLM como Claude ou ChatGPT) usam um cliente MCP para se conectarem a vários servidores MCP. Cada servidor fornece uma ponte para alguma ferramenta ou serviço externo (ex. Slack, Gmail, calendários ou dados locais), de forma análoga a periféricos que se conectam através de um hub universal. Esta interface MCP padronizada permite que os agentes de IA acessem serviços remotos e recursos on-chain por meio de um protocolo comum.

2.1 Agentes de IA como Clientes Web3 (Integrando com Blockchains)

No cerne da Web3 estão as blockchains e os contratos inteligentes – máquinas de estado descentralizadas que podem aplicar a lógica de maneira trustless. Como uma interface de IA pode se envolver com eles? Existem duas direções a considerar:

  • IA lendo da blockchain: Um agente de IA pode precisar de dados on-chain (ex. preços de tokens, saldo de ativos do usuário, propostas de DAO) como contexto para suas decisões. Tradicionalmente, a recuperação de dados de blockchain exige a interface com APIs RPC de nós ou bancos de dados de subgráficos. Com um framework como o MCP, uma IA pode consultar um servidor MCP padronizado de “dados de blockchain” para buscar informações on-chain em tempo real. Por exemplo, um agente habilitado para MCP poderia solicitar o volume de transações mais recente de um determinado token, ou o estado de um contrato inteligente, e o servidor MCP cuidaria dos detalhes de baixo nível da conexão com a blockchain e retornaria os dados em um formato que a IA possa usar. Isso aumenta a interoperabilidade ao desacoplar a IA do formato de API de qualquer blockchain específica.

  • IA escrevendo na blockchain: De forma mais poderosa, os agentes de IA podem executar chamadas de contratos inteligentes ou transações por meio de integrações Web3. Uma IA poderia, por exemplo, executar autonomamente uma negociação em uma exchange descentralizada ou ajustar parâmetros em um contrato inteligente se certas condições forem atendidas. Isso é alcançado pela IA invocando um servidor MCP que envolve a funcionalidade de transação da blockchain. Um exemplo concreto é o servidor MCP da thirdweb para cadeias EVM, que permite que qualquer cliente de IA compatível com MCP interaja com Ethereum, Polygon, BSC, etc., abstraindo as mecânicas específicas de cada cadeia. Usando tal ferramenta, um agente de IA poderia desencadear ações on-chain “sem intervenção humana”, permitindo dApps autônomos – por exemplo, um cofre DeFi impulsionado por IA que se reequilibra sozinho ao assinar transações quando as condições do mercado mudam.

Nos bastidores, essas interações ainda dependem de carteiras, chaves e taxas de gas, mas a interface de IA pode receber acesso controlado a uma carteira (com sandboxes de segurança adequadas) para realizar as transações. Oráculos e pontes cross-chain também entram em jogo: redes de oráculos como a Chainlink servem como uma ponte entre a IA e as blockchains, permitindo que os outputs da IA sejam enviados para a rede on-chain de forma confiável. O Cross-Chain Interoperability Protocol (CCIP) da Chainlink, por exemplo, poderia permitir que um modelo de IA considerado confiável acionasse múltiplos contratos em diferentes cadeias simultaneamente em nome de um usuário. Em resumo, as interfaces gerais de IA podem atuar como um novo tipo de cliente Web3 – um que pode tanto consumir dados de blockchain quanto produzir transações de blockchain por meio de protocolos padronizados.

2.2 Sinergia Neural-Simbólica: Combinando o Raciocínio de IA com Contratos Inteligentes

Um aspecto intrigante da integração IA-Web3 é o potencial para arquiteturas neurais-simbólicas que combinam a capacidade de aprendizado da IA (redes neurais) com a lógica rigorosa dos contratos inteligentes (regras simbólicas). Na prática, isso poderia significar agentes de IA lidando com tomadas de decisão não estruturadas e passando certas tarefas para contratos inteligentes para execução verificável. Por exemplo, uma IA pode analisar o sentimento do mercado (uma tarefa imprecisa), mas então executar negociações por meio de um contrato inteligente determinístico que segue regras de risco predefinidas. O framework MCP e os padrões relacionados tornam essas transferências viáveis ao dar à IA uma interface comum para chamar funções de contrato ou consultar as regras de uma DAO antes de agir.

Um exemplo concreto é a AI-DSL (Linguagem Específica de Domínio para IA) da SingularityNET, que visa padronizar a comunicação entre agentes de IA em sua rede descentralizada. Isso pode ser visto como um passo em direção à integração neural-simbólica: uma linguagem formal (simbólica) para os agentes solicitarem serviços de IA ou dados uns dos outros. Da mesma forma, projetos como o AlphaCode da DeepMind ou outros poderiam eventualmente ser conectados para que contratos inteligentes chamem modelos de IA para a resolução de problemas on-chain. Embora a execução de grandes modelos de IA diretamente on-chain seja impraticável hoje, abordagens híbridas estão surgindo: ex. certas blockchains permitem a verificação de computações de ML via provas de conhecimento zero ou execução confiável, permitindo a verificação on-chain de resultados de IA gerados off-chain. Em resumo, a arquitetura técnica vislumbra sistemas de IA e contratos inteligentes de blockchain como componentes complementares, orquestrados por protocolos comuns: a IA lida com a percepção e tarefas em aberto, enquanto as blockchains fornecem integridade, memória e a aplicação das regras acordadas.

2.3 Armazenamento Descentralizado e Dados para IA

A IA prospera com dados, e a Web3 oferece novos paradigmas para o armazenamento e compartilhamento de dados. As redes de armazenamento descentralizado (como IPFS / Filecoin, Arweave, Storj, etc. ) podem servir tanto como repositórios para artefatos de modelos de IA quanto como fontes de dados de treinamento, com controle de acesso baseado em blockchain. Uma interface geral de IA, por meio do MCP ou similar, poderia buscar arquivos ou conhecimento de armazenamento descentralizado com a mesma facilidade que de uma API Web2. Por exemplo, um agente de IA poderia extrair um conjunto de dados do mercado do Ocean Protocol ou um arquivo criptografado de um armazenamento distribuído, caso possua as chaves ou pagamentos adequados.

O Ocean Protocol, em particular, posicionou - se como uma plataforma de “economia de dados de IA” – usando blockchain para tokenizar dados e até serviços de IA. No Ocean, os conjuntos de dados são representados por datatokens que controlam o acesso; um agente de IA poderia obter um datatoken (talvez pagando com cripto ou via algum direito de acesso) e, em seguida, usar um servidor MCP do Ocean para recuperar os dados reais para análise. O objetivo do Ocean é desbloquear “dados inativos” para a IA, incentivando o compartilhamento enquanto preserva a privacidade. Assim, uma IA conectada à Web3 pode acessar um vasto corpus descentralizado de informações – desde cofres de dados pessoais até dados governamentais abertos – que antes estavam isolados. O blockchain garante que o uso dos dados seja transparente e possa ser recompensado de forma justa, alimentando um ciclo virtuoso em que mais dados se tornam disponíveis para a IA e mais contribuições de IA (como modelos treinados) podem ser monetizadas.

Os sistemas de identidade descentralizada também desempenham um papel aqui (discutidos mais na próxima subseção): eles podem ajudar a controlar quem ou o que tem permissão para acessar determinados dados. Por exemplo, um agente de IA médico poderia ser solicitado a apresentar uma credencial verificável (prova on - chain de conformidade com HIPAA ou similar) antes de ser autorizado a descriptografar um conjunto de dados médicos do armazenamento IPFS pessoal de um paciente. Dessa forma, a arquitetura técnica garante que os dados fluam para a IA quando apropriado, mas com governança on - chain e trilhas de auditoria para aplicar permissões.

2.4 Gestão de Identidade e Agentes em um Ambiente Descentralizado

Quando agentes de IA autônomos operam em um ecossistema aberto como a Web3, a identidade e a confiança tornam - se primordiais. As estruturas de identidade descentralizada (DID) fornecem uma maneira de estabelecer identidades digitais para agentes de IA que podem ser verificadas criptograficamente. Cada agente (ou a pessoa / organização que o implementa) pode ter um DID e credenciais verificáveis associadas que especificam seus atributos e permissões. Por exemplo, um bot de negociação de IA poderia portar uma credencial emitida por um sandbox regulatório certificando que ele pode operar dentro de certos limites de risco, ou um moderador de conteúdo de IA poderia provar que foi criado por uma organização confiável e passou por testes de viés.

Por meio de registros de identidade on - chain e sistemas de reputação, o mundo Web3 pode impor a responsabilidade pelas ações da IA. Cada transação que um agente de IA realiza pode ser rastreada até o seu ID e, se algo der errado, as credenciais informam quem o construiu ou quem é o responsável. Isso aborda um desafio crítico: sem identidade, um ator mal - intencionado poderia criar agentes de IA falsos para explorar sistemas ou espalhar desinformação, e ninguém conseguiria distinguir bots de serviços legítimos. A identidade descentralizada ajuda a mitigar isso ao permitir uma autenticação robusta e distinguir agentes de IA autênticos de falsificações.

Na prática, uma interface de IA integrada à Web3 usaria protocolos de identidade para assinar suas ações e solicitações. Por exemplo, quando um agente de IA chama um servidor MCP para usar uma ferramenta, ele pode incluir um token ou assinatura vinculada à sua identidade descentralizada, para que o servidor possa verificar se a chamada é de um agente autorizado. Sistemas de identidade baseados em blockchain (como o ERC - 725 da Ethereum ou DIDs da W3C ancorados em um livro - razão) garantem que essa verificação seja trustless e verificável globalmente. O conceito emergente de “carteiras de IA” vincula - se a isso – essencialmente dando aos agentes de IA carteiras de criptomoedas ligadas à sua identidade, para que possam gerenciar chaves, pagar por serviços ou fazer staking de tokens como garantia (que poderia ser cortada / slashed por mau comportamento). A ArcBlock, por exemplo, discutiu como “agentes de IA precisam de uma carteira” e de um DID para operar de forma responsável em ambientes descentralizados.

Em resumo, a arquitetura técnica prevê agentes de IA como cidadãos de primeira classe na Web3, cada um com uma identidade on - chain e possivelmente uma participação no sistema, usando protocolos como o MCP para interagir. Isso cria uma rede de confiança: contratos inteligentes podem exigir as credenciais de uma IA antes de cooperar, e os usuários podem optar por delegar tarefas apenas àquelas IAs que atendam a certas certificações on - chain. É uma mistura da capacidade da IA com as garantias de confiança do blockchain.

2.5 Economias de Tokens e Incentivos para IA

A tokenização é uma marca registrada da Web3 e se estende também ao domínio da integração de IA. Ao introduzir incentivos econômicos via tokens, as redes podem encorajar comportamentos desejados tanto dos desenvolvedores de IA quanto dos próprios agentes. Vários padrões estão surgindo:

  • Pagamento por Serviços: Modelos e serviços de IA podem ser monetizados on - chain. A SingularityNET foi pioneira nisso ao permitir que desenvolvedores implementassem serviços de IA e cobrassem dos usuários em um token nativo (AGIX) por cada chamada. Em um futuro habilitado para MCP, poder - se - ia imaginar qualquer ferramenta ou modelo de IA sendo um serviço plug - and - play onde o uso é medido via tokens ou micropagamentos. Por exemplo, se um agente de IA usa uma API de visão de terceiros via MCP, ele poderia lidar automaticamente com o pagamento transferindo tokens para o contrato inteligente do provedor de serviços. A Fetch.ai vislumbra de forma semelhante mercados onde “agentes econômicos autônomos” trocam serviços e dados, com seu novo LLM Web3 (ASI - 1) presumivelmente integrando transações cripto para troca de valor.

  • Staking e Reputação: Para garantir a qualidade e a confiabilidade, alguns projetos exigem que desenvolvedores ou agentes façam staking de tokens. Por exemplo, o projeto DeMCP (um mercado de servidores MCP descentralizado) planeja usar incentivos de token para recompensar desenvolvedores pela criação de servidores MCP úteis e, possivelmente, fazer com que eles depositem tokens como sinal de compromisso com a segurança de seu servidor. A reputação também pode ser vinculada a tokens; por exemplo, um agente que desempenha consistentemente bem pode acumular tokens de reputação ou avaliações on - chain positivas, enquanto um que se comporta mal pode perder o stake ou ganhar marcas negativas. Essa reputação tokenizada pode então alimentar o sistema de identidade mencionado acima (contratos inteligentes ou usuários verificam a reputação on - chain do agente antes de confiar nele).

  • Tokens de Governança: Quando os serviços de IA se tornam parte de plataformas descentralizadas, os tokens de governança permitem que a comunidade guie sua evolução. Projetos como SingularityNET e Ocean possuem DAOs onde os detentores de tokens votam em mudanças de protocolo ou no financiamento de iniciativas de IA. Na combinada Artificial Superintelligence (ASI) Alliance – uma fusão recém - anunciada da SingularityNET, Fetch.ai e Ocean Protocol – um token unificado (ASI) deve governar a direção de um ecossistema conjunto de IA + blockchain. Tais tokens de governança poderiam decidir políticas como quais padrões adotar (por exemplo, suporte aos protocolos MCP ou A2A), quais projetos de IA incubar ou como lidar com diretrizes éticas para agentes de IA.

  • Acesso e Utilidade: Os tokens podem controlar o acesso não apenas aos dados (como acontece com os datatokens do Ocean), mas também ao uso de modelos de IA. Um cenário possível são os “NFTs de modelo” ou similares, onde possuir um token concede direitos aos resultados de um modelo de IA ou uma participação em seus lucros. Isso poderia sustentar mercados descentralizados de IA: imagine um NFT que representa a propriedade parcial de um modelo de alto desempenho; os proprietários ganham coletivamente sempre que o modelo é usado em tarefas de inferência e podem votar no seu ajuste fino (fine - tuning). Embora experimental, isso se alinha com o ethos da Web3 de propriedade compartilhada aplicada a ativos de IA.

Em termos técnicos, integrar tokens significa que os agentes de IA precisam de funcionalidade de carteira (como observado, muitos terão suas próprias carteiras cripto). Por meio do MCP, uma IA poderia ter uma “ferramenta de carteira” que permite verificar saldos, enviar tokens ou chamar protocolos DeFi (talvez para trocar um token por outro para pagar um serviço). Por exemplo, se um agente de IA em execução na Ethereum precisar de alguns tokens Ocean para comprar um conjunto de dados, ele pode trocar automaticamente algum ETH por $ OCEAN via uma DEX usando um plugin MCP e, em seguida, prosseguir com a compra – tudo sem intervenção humana, guiado pelas políticas definidas por seu proprietário.

No geral, a economia de tokens fornece a camada de incentivo na arquitetura IA - Web3, garantindo que os colaboradores (sejam eles fornecedores de dados, código de modelo, poder computacional ou auditorias de segurança) sejam recompensados e que os agentes de IA tenham “skin in the game” que os alinhe (até certo ponto) com as intenções humanas.

3. Panorama do Setor

A convergência de IA + Web3 desencadeou um ecossistema vibrante de projetos, empresas e alianças. Abaixo, analisamos os principais players e iniciativas que impulsionam este espaço, bem como os casos de uso emergentes. A Tabela 1 fornece uma visão geral de alto nível de projetos notáveis e seus papéis no cenário de IA - Web3:

Tabela 1: Principais Players em IA + Web3 e Seus Papéis

Projeto / PlayerFoco e DescriçãoPapel na Convergência IA - Web3 e Casos de Uso
Fetch.ai (Fetch)Plataforma de agentes de IA com uma blockchain nativa (baseada em Cosmos). Desenvolveu frameworks para agentes autônomos e recentemente introduziu o “ASI - 1 Mini”, um LLM ajustado para Web3.Permite serviços baseados em agentes na Web3. Os agentes da Fetch podem realizar tarefas como logística descentralizada, busca de vagas de estacionamento ou negociação DeFi em nome dos usuários, usando cripto para pagamentos. Parcerias (ex: com a Bosch) e a fusão da aliança Fetch - AI a posicionam como uma infraestrutura para a implantação de dApps agênticos.
Ocean Protocol (Ocean)Marketplace de dados descentralizado e protocolo de troca de dados. Especializado na tokenização de conjuntos de dados e modelos, com controle de acesso que preserva a privacidade.Fornece a espinha dorsal de dados para IA na Web3. O Ocean permite que desenvolvedores de IA encontrem e comprem conjuntos de dados ou vendam modelos treinados em uma economia de dados trustless. Ao abastecer a IA com dados mais acessíveis (enquanto recompensa os provedores de dados), apoia a inovação em IA e o compartilhamento de dados para treinamento. O Ocean faz parte da nova aliança ASI, integrando seus serviços de dados em uma rede de IA mais ampla.
SingularityNET (SNet)Um marketplace de serviços de IA descentralizado fundado pelo pioneiro da IA Ben Goertzel. Permite que qualquer pessoa publique ou consuma algoritmos de IA por meio de sua plataforma baseada em blockchain, usando o token AGIX.Pioneira no conceito de um marketplace de IA aberto na blockchain. Fomenta uma rede de agentes e serviços de IA que podem interoperar (desenvolvendo uma IA - DSL especial para comunicação entre agentes). Os casos de uso incluem IA como serviço para tarefas como análise, reconhecimento de imagem, etc., todos acessíveis via dApp. Agora fundindo - se com Fetch e Ocean (aliança ASI) para combinar IA, agentes e dados em um único ecossistema.
Chainlink (Rede de Oráculos)Rede de oráculos descentralizada que serve de ponte entre blockchains e dados / computação off - chain. Não é um projeto de IA em si, mas é crucial para conectar contratos inteligentes on - chain a APIs e sistemas externos.Atua como um middleware seguro para a integração IA - Web3. Os oráculos da Chainlink podem fornecer saídas de modelos de IA para contratos inteligentes, permitindo que programas on - chain reajam a decisões de IA. Por outro lado, os oráculos podem recuperar dados de blockchains para IA. A arquitetura da Chainlink pode até agregar resultados de múltiplos modelos de IA para melhorar a confiabilidade (uma abordagem de “máquina da verdade” para mitigar alucinações de IA). Essencialmente, fornece os trilhos para a interoperabilidade, garantindo que os agentes de IA e a blockchain concordem com dados confiáveis.
Anthropic & OpenAI (Provedores de IA)Desenvolvedores de modelos de fundação de ponta (Claude da Anthropic, GPT da OpenAI). Eles estão integrando recursos amigáveis à Web3, como APIs de uso de ferramentas nativas e suporte para protocolos como MCP.Essas empresas impulsionam a tecnologia de interface de IA. A introdução do MCP pela Anthropic estabeleceu o padrão para LLMs interagirem com ferramentas externas. A OpenAI implementou sistemas de plugins para o ChatGPT (análogo ao conceito de MCP) e está explorando a conexão de agentes a bancos de dados e possivelmente blockchains. Seus modelos servem como os “cérebros” que, quando conectados via MCP, podem fazer interface com a Web3. Grandes provedores de nuvem (ex: protocolo A2A do Google) também estão desenvolvendo padrões para interações multi - agente e de ferramentas que beneficiarão a integração com a Web3.
Outros Players EmergentesLumoz: focando em servidores MCP e integração de ferramentas de IA no Ethereum (apelidado de “Ethereum 3.0”) – ex: verificar saldos on - chain via agentes de IA. Alethea AI: criando avatares NFT inteligentes para o metaverso. Cortex: uma blockchain que permite inferência de modelos de IA on - chain via contratos inteligentes. Golem & Akash: marketplaces de computação descentralizada que podem executar cargas de trabalho de IA. Numerai: modelos de IA via crowdsourcing para finanças com incentivos em cripto.Este grupo diversificado aborda facetas de nicho: IA no metaverso (NPCs e avatares movidos a IA que pertencem aos usuários via NFTs), execução de IA on - chain (execução de modelos de ML de forma descentralizada, embora atualmente limitada a modelos pequenos devido ao custo computacional) e computação descentralizada (para que as tarefas de treinamento ou inferência de IA possam ser distribuídas entre nós incentivados por tokens). Esses projetos mostram as muitas direções da fusão IA - Web3 – de mundos de jogos com personagens de IA a modelos preditivos de crowdsourcing protegidos por blockchain.

Alianças e Colaborações: Uma tendência notável é a consolidação dos esforços de IA - Web3 por meio de alianças. A Aliança de Superinteligência Artificial (ASI) é um exemplo primordial, fundindo efetivamente SingularityNET, Fetch.ai e Ocean Protocol em um único projeto com um token unificado. A lógica é combinar forças: o marketplace da SingularityNET, os agentes da Fetch e os dados da Ocean, criando assim uma plataforma completa para serviços de IA descentralizados. Esta fusão (anunciada em 2024 e aprovada por votos dos detentores de tokens) também sinaliza que estas comunidades acreditam que é melhor cooperar do que competir – especialmente com o crescimento de IAs maiores (OpenAI, etc.) e ecossistemas cripto maiores (Ethereum, etc.). Podemos ver esta aliança impulsionando implementações padrão de itens como MCP em suas redes, ou financiando conjuntamente infraestrutura que beneficie a todos (como redes de computação ou padrões de identidade comuns para IA).

Outras colaborações incluem as parcerias da Chainlink para trazer dados de laboratórios de IA para o ambiente on - chain (houve programas piloto para usar IA no refinamento de dados de oráculos) ou o envolvimento de plataformas de nuvem (suporte da Cloudflare para implantar servidores MCP facilmente). Até mesmo projetos cripto tradicionais estão adicionando recursos de IA – por exemplo, algumas redes de Camada 1 formaram “forças - tarefa de IA” para explorar a integração de IA em seus ecossistemas de dApps (vemos isso nas comunidades NEAR, Solana, etc., embora os resultados concretos ainda sejam incipientes).

Casos de Uso Emergentes: Mesmo nesta fase inicial, podemos identificar casos de uso que exemplificam o poder de IA + Web3:

  • DeFi e Negociação Autônoma: Agentes de IA são cada vez mais usados em bots de negociação de cripto, otimizadores de yield farming e gestão de portfólio on - chain. A SingularityDAO (um braço da SingularityNET) oferece portfólios DeFi gerenciados por IA. A IA pode monitorar as condições do mercado 24 / 7 e executar rebalanceamentos ou arbitragens por meio de contratos inteligentes, tornando - se essencialmente um fundo de hedge autônomo (com transparência on - chain). A combinação da tomada de decisão por IA com a execução imutável reduz a emoção e pode melhorar a eficiência – embora também introduza novos riscos (discutidos adiante).

  • Marketplaces de Inteligência Descentralizada: Além do marketplace da SingularityNET, vemos plataformas como o Ocean Market, onde dados (o combustível para a IA) são trocados, e novos conceitos como marketplaces de IA para modelos (ex: sites onde modelos são listados com estatísticas de desempenho e qualquer pessoa pode pagar para consultá - los, com a blockchain mantendo logs de auditoria e lidando com a divisão de pagamentos para os criadores dos modelos). À medida que o MCP ou padrões semelhantes se popularizam, esses marketplaces podem se tornar interoperáveis – um agente de IA pode comprar autonomamente o serviço com melhor preço em várias redes. Efetivamente, pode surgir uma camada global de serviços de IA sobre a Web3, onde qualquer IA pode usar qualquer ferramenta ou fonte de dados por meio de protocolos e pagamentos padronizados.

  • Metaverso e Games: O metaverso – mundos virtuais imersivos muitas vezes construídos sobre ativos de blockchain – tem muito a ganhar com a IA. NPCs (personagens não - jogáveis) movidos a IA podem tornar os mundos virtuais mais envolventes, reagindo de forma inteligente às ações dos usuários. Startups como a Inworld IA focam nisso, criando NPCs com memória e personalidade para jogos. Quando esses NPCs estão vinculados à blockchain (ex: os atributos e a propriedade de cada NPC são um NFT), obtemos personagens persistentes que os jogadores podem realmente possuir e até negociar. O Decentraland experimentou NPCs de IA, e existem propostas de usuários para permitir que as pessoas criem avatares personalizados movidos a IA em plataformas de metaverso. O MCP poderia permitir que esses NPCs acessassem conhecimento externo (tornando - os mais inteligentes) ou interagissem com inventários on - chain. A geração de conteúdo procedimental é outro ângulo: a IA pode projetar terrenos virtuais, itens ou missões dinamicamente, que podem então ser cunhados como NFTs exclusivos. Imagine um jogo descentralizado onde a IA gera uma masmorra adaptada à sua habilidade, e o próprio mapa é um NFT que você ganha ao completar a missão.

  • Ciência e Conhecimento Descentralizados: Existe um movimento (DeSci) para usar blockchain em pesquisas, publicações e financiamento de trabalhos científicos. IA pode acelerar a pesquisa analisando dados e literatura. Uma rede como a Ocean poderia hospedar conjuntos de dados para, por exemplo, pesquisa genômica, e os cientistas usariam modelos de IA (talvez hospedados na SingularityNET) para derivar insights, com cada etapa registrada on - chain para reprodutibilidade. Se esses modelos de IA propuserem novas moléculas de medicamentos, um NFT poderia ser cunhado para registrar a invenção e até compartilhar direitos de propriedade intelectual. Esta sinergia pode produzir coletivos descentralizados de P & D movidos a IA.

  • Confiança e Autenticação de Conteúdo: Com a proliferação de deepfakes e mídia gerada por IA, a blockchain pode ser usada para verificar a autenticidade. Projetos estão explorando a “marca d’água digital” de saídas de IA e registrando - as on - chain. Por exemplo, a origem real de uma imagem gerada por IA pode ser notarizada em uma blockchain para combater a desinformação. Um especialista observou casos de uso como a verificação de saídas de IA para combater deepfakes ou o rastreio da proveniência via logs de propriedade – papéis onde a cripto pode adicionar confiança aos processos de IA. Isso pode se estender a notícias (ex: artigos escritos por IA com prova de dados de origem), cadeia de suprimentos (IA verificando certificados on - chain), etc.

Em resumo, o cenário da indústria é rico e está evoluindo rapidamente. Vemos projetos cripto tradicionais injetando IA em seus roadmaps, startups de IA adotando a descentralização para resiliência e justiça, e empreendimentos inteiramente novos surgindo na interseção. Alianças como a ASI indicam um esforço pan - industrial em direção a plataformas unificadas que aproveitam tanto a IA quanto a blockchain. E subjacente a muitos desses esforços está a ideia de interfaces padronizadas (MCP e além) que tornam as integrações viáveis em escala.

4. Riscos e Desafios

Enquanto a fusão de interfaces gerais de IA com a Web3 desbloqueia possibilidades empolgantes, ela também introduz um cenário de riscos complexo. Desafios técnicos, éticos e de governança devem ser abordados para garantir que este novo paradigma seja seguro e sustentável. Abaixo, descrevemos os principais riscos e obstáculos:

4.1 Obstáculos Técnicos: Latência e Escalabilidade

As redes blockchain são famosas pela latência e pelo rendimento (throughput) limitado, o que entra em conflito com a natureza em tempo real e sedenta por dados da IA avançada. Por exemplo, um agente de IA pode precisar de acesso instantâneo a um dado ou precisar executar muitas ações rápidas – mas se cada interação on-chain levar, digamos, 12 segundos (tempo de bloco típico na Ethereum) ou custar taxas de gas elevadas, a eficácia do agente é reduzida. Mesmo cadeias mais novas com finalização mais rápida podem ter dificuldades sob a carga de atividade impulsionada por IA se, por exemplo, milhares de agentes estiverem todos negociando ou consultando on-chain simultaneamente. Soluções de escalabilidade (redes de Camada 2, chains fragmentadas (sharded), etc.) estão em progresso, mas garantir pipelines de baixa latência e alto rendimento entre IA e blockchain continua sendo um desafio. Sistemas off-chain (como oráculos e canais de estado) podem mitigar alguns atrasos ao lidar com muitas interações fora da cadeia principal, mas adicionam complexidade e potencial centralização. Alcançar uma UX contínua onde as respostas da IA e as atualizações on-chain aconteçam em um piscar de olhos provavelmente exigirá inovação significativa na escalabilidade da blockchain.

4.2 Interoperabilidade e Padrões

Ironicamente, embora o MCP seja em si uma solução para interoperabilidade, o surgimento de múltiplos padrões pode causar fragmentação. Temos o MCP da Anthropic, mas também o recém-anunciado protocolo A2A (Agent-to-Agent) do Google para comunicação entre agentes, e vários frameworks de plugins de IA (plugins da OpenAI, esquemas de ferramentas da LangChain, etc.). Se cada plataforma de IA ou cada blockchain desenvolver seu próprio padrão para integração de IA, corremos o risco de repetir a fragmentação do passado – exigindo muitos adaptadores e prejudicando o objetivo de uma "interface universal". O desafio é obter uma adoção ampla de protocolos comuns. A colaboração da indústria (possivelmente por meio de órgãos de padrões abertos ou alianças) será necessária para convergir em peças fundamentais: como os agentes de IA descobrem serviços on-chain, como eles se autenticam, como formatam as solicitações, etc. Os movimentos iniciais de grandes players são promissores (com grandes provedores de LLM suportando o MCP), mas é um esforço contínuo. Além disso, a interoperabilidade entre blockchains (multi-chain) significa que um agente de IA deve lidar com as nuances de diferentes cadeias. Ferramentas como Chainlink CCIP e servidores MCP cross-chain ajudam ao abstrair as diferenças. Ainda assim, garantir que um agente de IA possa percorrer uma Web3 heterogênea sem quebrar a lógica é um desafio não trivial.

4.3 Vulnerabilidades de Segurança e Exploits

Conectar agentes de IA poderosos a redes financeiras abre uma superfície de ataque enorme. A flexibilidade que o MCP oferece (permitindo que a IA use ferramentas e escreva código em tempo real) pode ser uma faca de dois gumes. Pesquisadores de segurança já destacaram vários vetores de ataque em agentes de IA baseados em MCP:

  • Plugins ou ferramentas maliciosas: Como o MCP permite que os agentes carreguem "plugins" (ferramentas que encapsulam alguma capacidade), um plugin hostil ou com trojan poderia sequestrar a operação do agente. Por exemplo, um plugin que afirma buscar dados pode injetar dados falsos ou executar operações não autorizadas. A SlowMist (uma empresa de segurança) identificou ataques baseados em plugins como injeção de JSON (alimentação de dados corrompidos que manipulam a lógica do agente) e sobrescrita de função (onde um plugin malicioso substitui funções legítimas que o agente utiliza). Se um agente de IA estiver gerenciando fundos cripto, tais exploits podem ser desastrosos – por exemplo, enganar o agente para vazar chaves privadas ou esvaziar uma carteira.

  • Injeção de prompt e engenharia social: Os agentes de IA dependem de instruções (prompts) que podem ser manipuladas. Um invasor pode criar uma transação ou mensagem on-chain que, quando lida pela IA, atua como uma instrução maliciosa (já que a IA também pode interpretar dados on-chain). Esse tipo de “ataque de chamada cross-MCP” foi descrito onde um sistema externo envia prompts enganosos que fazem a IA se comportar de maneira inadequada. Em um ambiente descentralizado, esses prompts podem vir de qualquer lugar – uma descrição de proposta de DAO, um campo de metadados de um NFT – portanto, proteger os agentes de IA contra entradas maliciosas é crítico.

  • Riscos de agregação e consenso: Embora a agregação de resultados de múltiplos modelos de IA via oráculos possa melhorar a confiabilidade, ela também introduz complexidade. Se não for feita com cuidado, os adversários podem descobrir como manipular o consenso dos modelos de IA ou corromper seletivamente alguns modelos para distorcer os resultados. Garantir que uma rede de oráculos descentralizada “higienize” adequadamente os resultados da IA (e talvez filtre erros gritantes) ainda é uma área de pesquisa ativa.

A mentalidade de segurança deve mudar para este novo paradigma: os desenvolvedores Web3 estão acostumados a proteger contratos inteligentes (que são estáticos uma vez implantados), mas os agentes de IA são dinâmicos – eles podem mudar o comportamento com novos dados ou prompts. Como disse um especialista em segurança, “no momento em que você abre seu sistema para plugins de terceiros, você está estendendo a superfície de ataque para além do seu controle”. As melhores práticas incluirão o uso de ferramentas de IA em sandbox, verificação rigorosa de plugins e limitação de privilégios (princípio da autoridade mínima). A comunidade está começando a compartilhar dicas, como as recomendações da SlowMist: higienização de entrada, monitoramento do comportamento do agente e tratamento das instruções do agente com a mesma cautela que a entrada de um usuário externo. No entanto, dado que mais de 10.000 agentes de IA já estavam operando em cripto no final de 2024, com previsão de chegar a 1 milhão em 2025, podemos ver uma onda de exploits se a segurança não acompanhar o ritmo. Um ataque bem-sucedido a um agente de IA popular (digamos, um agente de negociação com acesso a muitos cofres) poderia ter efeitos em cascata.

4.4 Privacidade e Governança de Dados

A sede da IA por dados entra em conflito, por vezes, com os requisitos de privacidade – e a adição da blockchain pode agravar o problema. Blockchains são livros - razão (ledgers) transparentes, portanto, quaisquer dados colocados on - chain (mesmo para uso da IA) são visíveis para todos e imutáveis. Isso levanta preocupações se os agentes de IA estiverem lidando com dados pessoais ou sensíveis. Por exemplo, se a identidade descentralizada pessoal de um usuário ou registros de saúde forem acessados por um agente médico de IA, como garantimos que essa informação não seja gravada inadvertidamente on - chain (o que violaria o “direito ao esquecimento” e outras leis de privacidade)? Técnicas como criptografia, hashing e armazenamento de apenas provas on - chain (com dados brutos off - chain) podem ajudar, mas complicam o design.

Além disso, os próprios agentes de IA podem comprometer a privacidade ao inferir informações sensíveis a partir de dados públicos. A governança precisará ditar o que os agentes de IA podem fazer com os dados. Alguns esforços, como privacidade diferencial e aprendizado federado, podem ser empregados para que a IA possa aprender com os dados sem expô - los. Mas se os agentes de IA agirem de forma autônoma, deve - se assumir que, em algum momento, eles lidarão com dados pessoais – portanto, devem estar vinculados a políticas de uso de dados codificadas em contratos inteligentes ou na lei. Regimes regulatórios como o GDPR ou o futuro EU AI Act exigirão que até mesmo sistemas de IA descentralizados cumpram os requisitos de privacidade e transparência. Esta é uma área cinzenta legalmente: um agente de IA verdadeiramente descentralizado não possui um operador claro para ser responsabilizado por uma violação de dados. Isso significa que as comunidades Web3 podem precisar incorporar a conformidade por design, usando contratos inteligentes que, por exemplo, controlem rigidamente o que uma IA pode registrar ou compartilhar. As provas de conhecimento zero poderiam permitir que uma IA provasse que realizou uma computação corretamente sem revelar os dados privados subjacentes, oferecendo uma solução possível em áreas como verificação de identidade ou pontuação de crédito.

4.5 Alinhamento de IA e Riscos de Desalinhamento

Quando os agentes de IA recebem autonomia significativa – especialmente com acesso a recursos financeiros e impacto no mundo real – a questão do alinhamento com os valores humanos torna - se aguda. Um agente de IA pode não ter intenção maliciosa, mas pode “interpretar mal” seu objetivo de uma forma que leve ao dano. A análise jurídica da Reuters observa sucintamente: à medida que os agentes de IA operam em ambientes variados e interagem com outros sistemas, o risco de estratégias desalinhadas cresce. Por exemplo, um agente de IA encarregado de maximizar um rendimento DeFi pode encontrar uma brecha que explore um protocolo (essencialmente hackeando - o) – do ponto de vista da IA, ele está alcançando o objetivo, mas está quebrando as regras com as quais os humanos se preocupam. Houve instâncias hipotéticas e reais de algoritmos semelhantes à IA envolvidos em comportamento de mercado manipulador ou contornando restrições.

Em contextos descentralizados, quem é responsável se um agente de IA se tornar “rebelde” (goes rogue)? Talvez o implantador seja, mas e se o agente se modificar sozinho ou se várias partes tiverem contribuído para o seu treinamento? Esses cenários não são mais apenas ficção científica. O artigo da Reuters cita até que os tribunais podem tratar agentes de IA de forma semelhante a agentes humanos em alguns casos – por exemplo, um chatbot prometendo um reembolso foi considerado vinculativo para a empresa que o implantou. Portanto, o desalinhamento pode levar não apenas a problemas técnicos, mas também à responsabilidade legal.

A natureza aberta e combinável da Web3 também poderia permitir interações imprevistas entre agentes. Um agente pode influenciar outro (intencionalmente ou acidentalmente) – por exemplo, um bot de governança de IA poderia ser alvo de “engenharia social” por outra IA fornecendo análises falsas, levando a decisões ruins da DAO. Essa complexidade emergente significa que o alinhamento não se trata apenas do objetivo de uma única IA, mas do alinhamento mais amplo do ecossistema com os valores humanos e as leis.

Abordar isso requer múltiplas abordagens: incorporar restrições éticas nos agentes de IA (codificando certas proibições ou usando aprendizado por reforço com feedback humano para moldar seus objetivos), implementar circuit breakers (pontos de verificação em contratos inteligentes que exigem aprovação humana para ações de grande escala) e supervisão comunitária (talvez DAOs que monitorem o comportamento dos agentes de IA e possam desativar agentes que se comportem mal). A pesquisa de alinhamento é difícil na IA centralizada; na descentralizada, é um território ainda mais inexplorado. Mas é crucial – um agente de IA com chaves administrativas de um protocolo ou encarregado de fundos de tesouraria deve estar extremamente bem alinhado ou as consequências podem ser irreversíveis (blockchains executam código imutável; um erro acionado por IA pode bloquear ou destruir ativos permanentemente).

4.6 Governança e Incerteza Regulatória

Sistemas de IA descentralizados não se encaixam perfeitamente nos marcos de governança existentes. A governança on - chain (votação por tokens, etc.) pode ser uma forma de gerenciá - los, mas tem seus próprios problemas (baleias, apatia dos eleitores, etc.). E quando algo der errado, os reguladores perguntarão: “Quem responsabilizamos?” Se um agente de IA causar perdas massivas ou for usado para atividades ilícitas (por exemplo, lavagem de dinheiro por meio de mixers automatizados), as autoridades podem visar os criadores ou os facilitadores. Isso levanta o espectro de riscos legais para desenvolvedores e usuários. A tendência regulatória atual é de maior escrutínio tanto na IA quanto na cripto separadamente – a combinação delas certamente atrairá atenção. A CFTC dos EUA, por exemplo, discutiu o uso da IA no trading e a necessidade de supervisão em contextos financeiros. Também se fala em círculos políticos sobre a exigência de registro de agentes autônomos ou a imposição de restrições à IA em setores sensíveis.

Outro desafio de governança é a coordenação transnacional. A Web3 é global e os agentes de IA operarão através de fronteiras. Uma jurisdição pode proibir certas ações de agentes de IA enquanto outra é permissiva, e a rede blockchain abrange ambas. Esse descompasso pode criar conflitos – por exemplo, um agente de IA fornecendo aconselhamento de investimento pode entrar em conflito com a lei de valores mobiliários em um país, mas não em outro. As comunidades podem precisar implementar geo - fencing no nível do contrato inteligente para serviços de IA (embora isso contradiga o ethos aberto). Ou podem fragmentar os serviços por região para cumprir as leis variadas (semelhante ao que as exchanges fazem).

Dentro das comunidades descentralizadas, há também a questão de quem define as regras para os agentes de IA. Se uma DAO governa um serviço de IA, os detentores de tokens votam nos parâmetros do seu algoritmo? Por um lado, isso empodera os usuários; por outro, pode levar a decisões não qualificadas ou manipulação. Novos modelos de governança podem surgir, como conselhos de especialistas em ética de IA integrados à governança da DAO, ou até mesmo participantes de IA na governança (imagine agentes de IA votando como delegados com base em mandatos programados – uma ideia controversa, mas concebível).

Finalmente, risco reputacional: falhas precoces ou escândalos podem azedar a percepção pública. Por exemplo, se uma “IA DAO” executar um esquema Ponzi por engano ou se um agente de IA tomar uma decisão tendenciosa que prejudique os usuários, pode haver uma reação negativa que afete todo o setor. É importante para a indústria ser proativa – estabelecendo padrões de autorregulamentação, engajando - se com formuladores de políticas para explicar como a descentralização altera a responsabilidade e, talvez, construindo kill - switches ou procedimentos de parada de emergência para agentes de IA (embora estes introduzam centralização, podem ser necessários provisoriamente para a segurança).

Em resumo, os desafios variam desde os profundamente técnicos (prevenção de hacks e gerenciamento de latência) até os amplamente sociais (regulamentação e alinhamento de IA). Cada desafio é significativo por si só; juntos, eles exigem um esforço concentrado das comunidades de IA e blockchain para navegar. A próxima seção examinará como, apesar desses obstáculos, o futuro pode se desenrolar se os abordarmos com sucesso.

5. Potencial Futuro

Olhando para o futuro, a integração de interfaces gerais de IA com a Web3 – por meio de frameworks como o MCP – poderia transformar fundamentalmente a internet descentralizada. Abaixo, delineamos alguns cenários e potenciais futuros que ilustram como as interfaces de IA impulsionadas pelo MCP podem moldar o futuro da Web3:

5.1 dApps e DAOs Autônomos

Nos próximos anos, poderemos testemunhar o surgimento de aplicativos descentralizados totalmente autônomos. Estes são dApps onde agentes de IA lidam com a maioria das operações, guiados por regras definidas em contratos inteligentes e objetivos da comunidade. Por exemplo, considere uma DAO de fundo de investimento descentralizado: hoje, ela pode depender de propostas humanas para o rebalanceamento de ativos. No futuro, os detentores de tokens poderiam definir uma estratégia de alto nível e, em seguida, um agente de IA (ou uma equipe de agentes) implementaria continuamente essa estratégia – monitorando mercados, executando negociações on-chain, ajustando portfólios – tudo isso enquanto a DAO supervisiona o desempenho. Graças ao MCP, a IA pode interagir perfeitamente com vários protocolos DeFi, exchanges e feeds de dados para cumprir seu mandato. Se bem projetado, um dApp autônomo desse tipo poderia operar 24 horas por dia, 7 dias por semana, de forma mais eficiente do que qualquer equipe humana, e com total transparência (cada ação registrada on-chain).

Outro exemplo é um dApp de seguro descentralizado gerido por IA: a IA poderia avaliar sinistros analisando evidências (fotos, sensores), cruzando as informações com as apólices e, em seguida, acionar automaticamente os pagamentos via contrato inteligente. Isso exigiria a integração da visão computacional de IA off-chain (para analisar imagens de danos) com a verificação on-chain – algo que o MCP poderia facilitar ao permitir que a IA utilize serviços de IA na nuvem e reporte de volta ao contrato. O resultado são decisões de seguro quase instantâneas com baixos custos operacionais.

Até mesmo a própria governança poderia ser parcialmente automatizada. As DAOs podem usar moderadores de IA para aplicar as regras do fórum, redatores de propostas de IA para transformar o sentimento bruto da comunidade em propostas bem estruturadas, ou tesoureiros de IA para prever as necessidades orçamentárias. É importante destacar que essas IAs agiriam como agentes da comunidade, não de forma descontrolada – elas poderiam ser revisadas periodicamente ou exigir confirmação multi-sig para ações de grande porte. O efeito geral é ampliar os esforços humanos em organizações descentralizadas, permitindo que as comunidades realizem mais com a necessidade de menos participantes ativos.

5.2 Marketplaces e Redes de Inteligência Descentralizada

Com base em projetos como SingularityNET e a aliança ASI, podemos antecipar um marketplace global para inteligência maduro. Nesse cenário, qualquer pessoa com um modelo ou habilidade de IA pode oferecê-lo na rede, e qualquer pessoa que precise de capacidades de IA pode utilizá-las, com o blockchain garantindo compensação justa e proveniência. O MCP seria fundamental aqui: ele fornece o protocolo comum para que uma solicitação possa ser enviada para qualquer serviço de IA que seja mais adequado.

Por exemplo, imagine uma tarefa complexa como "produzir uma campanha de marketing personalizada". Um agente de IA na rede poderia dividir isso em subtarefas: design visual, redação, análise de mercado – e então encontrar especialistas para cada uma (talvez um agente com um ótimo modelo de geração de imagens, outro com um modelo de redação ajustado para vendas, etc.). Esses especialistas poderiam residir originalmente em plataformas diferentes, mas, como aderem aos padrões MCP/A2A, podem colaborar de agente para agente de uma maneira segura e descentralizada. O pagamento entre eles poderia ser feito com micropagamentos em um token nativo, e um contrato inteligente poderia montar a entrega final e garantir que cada contribuidor receba.

Esse tipo de inteligência combinatória – múltiplos serviços de IA conectando-se dinamicamente em uma rede descentralizada – poderia superar até mesmo as grandes IAs monolíticas, pois aproveita o conhecimento especializado. Isso também democratiza o acesso: um pequeno desenvolvedor em uma parte do mundo poderia contribuir com um modelo de nicho para a rede e obter renda sempre que ele for usado. Enquanto isso, os usuários contam com um balcão único para qualquer serviço de IA, com sistemas de reputação (baseados em tokens/identidade) guiando-os para fornecedores de qualidade. Com o tempo, tais redes poderiam evoluir para uma nuvem de IA descentralizada, rivalizando com as ofertas de IA das Big Techs, mas sem um único proprietário e com governança transparente por usuários e desenvolvedores.

5.3 Metaverso Inteligente e Vidas Digitais

Até 2030, nossas vidas digitais podem se misturar perfeitamente com ambientes virtuais – o metaverso – e a IA provavelmente povoará esses espaços de forma onipresente. Por meio da integração com a Web3, essas entidades de IA (que podem ser qualquer coisa, desde assistentes virtuais a personagens de jogos e animais de estimação digitais) não serão apenas inteligentes, mas também economicamente e juridicamente empoderadas.

Imagine uma cidade no metaverso onde cada lojista NPC ou dador de missões é um agente de IA com sua própria personalidade e diálogo (graças a modelos generativos avançados). Esses NPCs são, na verdade, propriedade dos usuários como NFTs – talvez você "seja dono" de uma taverna no mundo virtual e o NPC barman seja uma IA que você personalizou e treinou. Por estar sob a infraestrutura Web3, o NPC pode realizar transações: pode vender itens virtuais (itens NFT), aceitar pagamentos e atualizar seu estoque por meio de contratos inteligentes. Ele pode até ter uma carteira cripto para gerir seus ganhos (que acumulam para você como proprietário). O MCP permitiria que o cérebro de IA desse NPC acessasse conhecimentos externos – talvez buscando notícias do mundo real para conversar ou integrando-se com um calendário Web3 para que ele "saiba" sobre os eventos dos jogadores.

Além disso, a identidade e a continuidade são garantidas pelo blockchain: seu avatar de IA em um mundo pode pular para outro mundo, carregando consigo uma identidade descentralizada que prova sua propriedade e, talvez, seu nível de experiência ou conquistas por meio de soulbound tokens. A interoperabilidade entre mundos virtuais (frequentemente um desafio) poderia ser auxiliada pela IA que traduz o contexto de um mundo para outro, com o blockchain fornecendo a portabilidade de ativos.

Poderemos também ver companheiros de IA ou agentes representando indivíduos em espaços digitais. Por exemplo, você pode ter uma IA pessoal que participa de reuniões de DAOs em seu nome. Ela entende suas preferências (por meio de treinamento em seu comportamento passado, armazenado em seu cofre de dados pessoais) e pode até votar em assuntos menores por você ou resumir a reunião mais tarde. Esse agente poderia usar sua identidade descentralizada para se autenticar em cada comunidade, garantindo que seja reconhecido como "você" (ou seu delegado). Ele poderia ganhar tokens de reputação se contribuir com boas ideias, construindo essencialmente capital social para você enquanto você estiver ausente.

Outro potencial é a criação de conteúdo impulsionada por IA no metaverso. Quer um novo nível de jogo ou uma casa virtual? Basta descrevê-lo, e um agente construtor de IA o criará, o implantará como um contrato inteligente/NFT e talvez até o vinculará a uma hipoteca DeFi se for uma estrutura grande que você paga ao longo do tempo. Essas criações, por estarem on-chain, são únicas e negociáveis. O construtor de IA pode cobrar uma taxa em tokens por seu serviço (voltando ao conceito de marketplace mencionado acima).

No geral, a futura internet descentralizada poderá estar repleta de agentes inteligentes: alguns totalmente autônomos, alguns fortemente ligados a humanos, muitos em algum lugar entre os dois. Eles negociarão, criarão, entreterão e transacionarão. O MCP e protocolos semelhantes garantem que todos falem a mesma "língua", permitindo uma rica colaboração entre a IA e todos os serviços Web3. Se feito corretamente, isso pode levar a uma era de produtividade e inovação sem precedentes – uma verdadeira síntese de inteligência humana, artificial e distribuída impulsionando a sociedade.

Conclusão

A visão de interfaces gerais de IA conectando tudo no mundo Web3 é inegavelmente ambiciosa. Estamos essencialmente visando entrelaçar dois dos fios tecnológicos mais transformadores – a descentralização da confiança e a ascensão da inteligência de máquina – em um único tecido. O contexto de desenvolvimento nos mostra que o momento é oportuno: a Web3 precisava de um killer app amigável ao usuário, e a IA pode muito bem fornecê-lo, enquanto a IA precisava de mais agência e memória, o que a infraestrutura da Web3 pode suprir. Tecnicamente, frameworks como o MCP (Model Context Protocol) fornecem o tecido conectivo, permitindo que agentes de IA conversem fluentemente com blockchains, contratos inteligentes, identidades descentralizadas e além. O cenário da indústria indica um impulso crescente, desde startups até alianças e grandes laboratórios de IA, todos contribuindo com peças deste quebra-cabeça – mercados de dados, plataformas de agentes, redes de oráculos e protocolos padrão – que estão começando a se encaixar.

No entanto, devemos avançar com cautela, dados os riscos e desafios identificados. Violações de segurança, comportamento de IA desalinhado, armadilhas de privacidade e regulamentações incertas formam uma série de obstáculos que poderiam descarrilar o progresso se subestimados. Cada um exige mitigação proativa: auditorias de segurança robustas, verificações e equilíbrios de alinhamento, arquiteturas que preservam a privacidade e modelos de governança colaborativa. A natureza da descentralização significa que essas soluções não podem ser simplesmente impostas de cima para baixo; elas provavelmente surgirão da comunidade através de tentativa, erro e iteração, assim como os primeiros protocolos da Internet fizeram.

Se navegarmos por esses desafios, o potencial futuro é empolgante. Poderíamos ver a Web3 finalmente entregando um mundo digital centrado no usuário – não da maneira originalmente imaginada, com todos operando seus próprios nós de blockchain, mas sim através de agentes inteligentes que servem às intenções de cada usuário, aproveitando a descentralização nos bastidores. Em tal mundo, interagir com cripto e o metaverso pode ser tão fácil quanto ter uma conversa com seu assistente de IA, que, por sua vez, negocia com dezenas de serviços e cadeias de forma trustless em seu nome. As redes descentralizadas poderiam tornar-se “inteligentes” no sentido literal, com serviços autônomos que se adaptam e melhoram a si mesmos.

Em conclusão, o MCP e protocolos de interface de IA semelhantes podem de fato tornar-se a espinha dorsal de uma nova Web (chamada de Web 3.0 ou Web Agêntica), onde a inteligência e a conectividade são onipresentes. A convergência de IA e Web3 não é apenas uma fusão de tecnologias, mas uma convergência de filosofias – a abertura e o empoderamento do usuário da descentralização encontrando a eficiência e a criatividade da IA. Se bem-sucedida, essa união poderia anunciar uma internet mais livre, mais personalizada e mais poderosa do que qualquer coisa que já experimentamos, cumprindo verdadeiramente as promessas tanto da IA quanto da Web3 de maneiras que impactam a vida cotidiana.

Fontes:

  • S. Khadder, “A Web3.0 não é sobre propriedade — é sobre inteligência,” FeatureForm Blog (8 de abril de 2025).
  • J. Saginaw, “Poderia o MCP da Anthropic entregar a Web3 que o Blockchain prometeu?” Artigo no LinkedIn (1 de maio de 2025).
  • Anthropic, “Apresentando o Model Context Protocol,” Anthropic.com (Nov 2024).
  • thirdweb, “O Model Context Protocol (MCP) e sua importância para aplicativos de blockchain,” Guias thirdweb (21 de março de 2025).
  • Blog da Chainlink, “A interseção entre modelos de IA e oráculos,” (4 de julho de 2024).
  • Messari Research, Perfil do Ocean Protocol, (2025).
  • Messari Research, Perfil da SingularityNET, (2025).
  • Cointelegraph, “Agentes de IA estão prestes a ser a próxima grande vulnerabilidade das criptomoedas,” (25 de maio de 2025).
  • Reuters (Westlaw), “Agentes de IA: maiores capacidades e riscos aprimorados,” (22 de abril de 2025).
  • Identity.com, “Por que agentes de IA precisam de identidades digitais verificadas,” (2024).
  • PANews / IOSG Ventures, “Interpretando o MCP: Ecossistema de Agentes de IA na Web3,” (20 de maio de 2025).