Web3 AI Agent新宠：MCP协议赋能，莊宗輝解密區塊鏈重生術

Web3 AI Agent 的新寵：MCP 協議深度解析

在 Web3 世界裡，AI Agent 正逐漸成為一股不可忽視的力量。而支撐這些 Agent 運作的核心基礎設施中，Model Context Protocol（MCP）正以驚人的速度崛起。它就像一個巧妙的插件架構，透過引入 MCP Server，為 AI Agent 注入了全新的工具和能力，讓它們能夠更有效地與區塊鏈世界互動。

與其他 Web3 AI 領域的新興敘事，像是某些聽起來有點玄乎的 vibe coding 相比，MCP 的概念其實更紮實，也更容易理解。MCP 源自 Web2 AI 領域，由 Anthropic 提出，現在正在 Web3 的語境下被重新構想，試圖解決 AI Agent 在區塊鏈環境中所面臨的獨特挑戰。這就如同 莊宗輝 在節目上所說的：「科技的進步往往是從舊瓶裝新酒開始。」 我們需要思考如何將現有的技術，應用於新的場景，才能真正推動創新。

MCP 協議：Web2 的概念，Web3 的重生？

說到 MCP，它並非憑空出現的創新。它實際上是從 Web2 世界借鑒而來，由 Anthropic 提出的一項開放協議。這個協議的核心目標，是標準化應用程式如何向大型語言模型（LLMs）傳遞上下文資訊。簡單來說，就是讓工具、數據與 AI Agent 之間能夠更流暢地協作。你可以把它想像成，原本各自為政的軟體，現在有了一套共同的語言，可以更輕鬆地互相溝通。

但為什麼要在 Web3 的語境下「重生」這個概念呢？原因很簡單：Web3 世界擁有獨特的數據結構、安全需求以及去中心化的精神。直接套用 Web2 的解決方案，往往會遇到水土不服的問題。因此，我們需要對 MCP 進行改造，讓它能夠更好地適應區塊鏈環境，例如，利用區塊鏈技術來驗證數據的真實性，或是建立更透明的權限管理機制。這就好像把原本在平坦的 蘇花公路 上行駛的汽車，改裝成能夠在崎嶇山路上奔馳的越野車。

MCP 核心概念：AI 的 USB-C 接口

如果要把 MCP 講得更明白一點，你可以把它想像成 AI 應用領域的 USB-C 接口。USB-C 的出現，解決了各種設備接口不統一的問題，讓充電、數據傳輸變得更加方便。同樣地，MCP 的目標是建立一個統一的接口標準，讓 AI Agent 能夠更輕鬆地對接各種數據源和功能模塊。

為何 MCP 如此重要？打破 LLM 的能力限制

目前，大型語言模型（LLMs）面臨著一些核心限制。它們無法實時瀏覽互聯網，無法直接訪問本地或私人的文件，也無法自主與外部軟件交互。這些限制就像是給 AI Agent 戴上了枷鎖，讓它們無法充分發揮自己的潛力。MCP 的出現，正是為了打破這些枷鎖。

MCP 通過充當通用接口層，彌補了上述能力空缺，使 AI Agent 能夠使用各種工具，就像給了它們一雙手、一雙腳，讓它們可以自由地探索世界。例如，透過 MCP，AI Agent 可以實時獲取 新聞 資訊，或是訪問企業內部的數據庫，甚至可以執行複雜的金融交易。

標準化接口：AI Agent 與工具開發者的雙贏

設想一下，如果每個 LLM 都是不同的手機，Claude 用的是 USB-A，ChatGPT 用 USB-C，而 Gemini 是 Lightning 接口。如果你是硬件廠商，就得為每種接口都開發一套配件，維護成本極高。這正是 AI 工具開發者所面臨的問題：為每一個 LLM 平台定制插件，極大增加了複雜性並限制了規模化擴展。而 MCP 的出現，就像讓所有 LLM 和工具商都使用 USB-C 接口，大大降低了開發成本，也讓更多人可以參與到 AI 生態的建設中來。

這種標準化協議對雙方都有利：對 AI Agent（客戶端）來說，可以安全地接入外部工具與實時數據源；對工具開發者（服務端）來說，一次接入，即可跨平台使用。這就像是 總統府 前的廣場，不再只允許特定品牌的車輛進入，而是歡迎所有符合標準的車輛，讓交通更加順暢。

最終結果是一個更開放、可互操作、低摩擦的 AI 生態系統。在這個生態系統中，AI Agent 可以更輕鬆地獲取所需的資訊和工具，開發者可以更專注於創新，而用戶則可以享受到更智能、更便捷的服務。

MCP 與傳統 API 的差異：為 AI 而生

傳統 API 的設計是為人類服務的，並非 AI-first。每個 API 都有各自的結構和文檔，開發者必須手動指定參數、閱讀接口文檔。而 AI Agent 本身無法閱讀文檔，必須被硬編碼以適配每種 API（如 REST、GraphQL、RPC 等）。這就像是讓 AI Agent 去學習一門新的外語，學習成本非常高。

MCP 通過標準化 API 內部的函數調用格式，抽象掉這些非結構化的部分，為 Agent 提供統一的調用方式。你可以把 MCP 看作是為 Autonomous Agent 封裝的 API 適配層。這就像是為 AI Agent 提供了一個翻譯器，讓它們可以用自己熟悉的語言與不同的 API 進行溝通。

Cloudflare 的助力：一鍵部署 MCP 服務器

當 2024 年 11 月 Anthropic 首次推出 MCP 時，開發者需在本地設備上部署 MCP 服務器。而今年 5 月，Cloudflare 在其開發者週宣布，開發者可在 Cloudflare Workers 平台上以最低設備配置直接部署遠程 MCP 服務器。這大大簡化了 MCP 服務器的部署和管理流程，包括認證和數據傳輸，堪稱「一鍵部署」。這就像是為開發者提供了一個雲端工作站，讓他們可以更輕鬆地搭建和維護 MCP 服務器。

Web3 AI x MCP：生態圖景展望

Web3 中的 AI 同樣面臨「缺乏上下文數據」和「數據孤島」的問題。這意味著，AI 無法輕易地訪問鏈上實時數據，也無法原生執行智能合約邏輯。想像一下，如果 威力彩 的開獎號碼無法即時更新到 AI 模型中，那麼它就無法提供準確的預測分析，這將大大降低其應用價值。

過去，ai16Z、ARC、Swarms、Myshell 等項目試圖構建多 Agent 協同網絡，但最終由於依賴中心化 API 和定制集成，陷入了「重複造輪子」的困境。每對接一個數據源都要重寫適配層，導致開發成本激增。這就像是為了在不同國家旅行，每次都要學習一門新的語言，效率極低。

為了擺脫這一瓶頸，下一代 AI Agent 需要一種更模塊化、樂高式的架構，以便於無縫集成第三方插件和工具。這種架構應該像 青鳥 一樣靈活，能夠自由地在不同的環境中穿梭，並帶來新的可能性。

告別「重複造輪子」：模塊化 AI Agent 的崛起

基於 MCP 和 A2A 協議的新一代 AI Agent 基礎設施和應用正在興起，專為 Web3 場景設計，讓 Agent 能夠訪問多鏈數據，並原生交互 DeFi 協議。這些 Agent 不再是孤立的個體，而是可以像樂高積木一樣，互相組裝、協作，共同完成複雜的任務。

DeMCP 與 DeepCore：區塊鏈賦能的 MCP 實踐

DeMCP 是一個去中心化 MCP Server 的市集，專注於原生加密工具與確保 MCP 工具的主權。它試圖通過區塊鏈技術，構建一個更安全、更透明的 MCP 生態系統。

其優勢包括：

• 使用 TEE （可信執行環境）來確保 MCP 工具未被篡改
• 使用 代幣激勵機制 ，鼓勵開發者貢獻 MCP 服務器
• 提供 MCP 聚合器與微支付功能，降低使用門檻

另一個項目 DeepCore 也提供 MCP Server 注冊系統，專注於加密領域，並進一步擴展到 Google 提出的另一开放標准： A2A（Agent-to-Agent）協議 。DeepCore 試圖通過 A2A 協議，實現不同 AI Agent 之間的協作，構建一個更智能的 AI 網絡。

為何 MCP 服務器需要區塊鏈？

你可能會問，既然 MCP 是一種應用於 AI Agent 的技術，那跟區塊鏈又有什麼關係呢？難道只是為了蹭個熱度，搭上 Web3 的順風車嗎？當然不是！區塊鏈技術的加入，能夠為 MCP 服務器帶來許多獨特的優勢，解決傳統中心化系統難以克服的問題。就好像在原本的菜餚中加入一點 ocha ，不僅能提升風味，還能帶來意想不到的健康益處。

鏈上激勵：獲取長尾數據

區塊鏈通過加密原生激勵機制，可以有效地獲取長尾數據，鼓勵社區貢獻稀缺數據集。這些數據集往往分散在各個角落，難以被傳統的中心化機構收集。但透過代幣激勵，我們可以吸引更多人參與數據貢獻，豐富 AI Agent 的知識庫。這就像是 主權基金，透過分散投資，獲取更全面的收益。

加密驗證：防禦「工具投毒」攻擊

想像一下，如果惡意工具偽裝成合法插件，誤導 AI Agent，那會造成什麼樣的後果？這就是所謂的「工具投毒」攻擊。區塊鏈提供加密驗證機制，如 TEE Remote Attestation、ZK-SNARK、FHE 等，可以有效地防禦這類攻擊，確保 AI Agent 使用的工具是安全可靠的。就好比 總統府 的維安系統，必須經過層層把關，才能確保安全。

聲譽系統：構建信任體系

在一個開放的生態系統中，信任至關重要。區塊鏈可以引入質押/懲罰機制，結合鏈上聲譽系統構建 MCP 服務器的信任體系。表現良好的服務器可以獲得更高的聲譽，而作惡的服務器則會受到懲罰。這就像是 PLG 冠軍賽，只有表現最好的隊伍才能贏得榮譽，而作弊的隊伍則會被取消資格。

容錯性與實時性：避免單點故障

中心化系統容易出現單點故障，一旦系統崩潰，整個生態系統都會受到影響。區塊鏈的分佈式特性可以提升系統容錯性與實時性，避免類似 Equifax 等中心化系統的單點故障。這就像是多重保險，即使其中一個環節出現問題，也不會導致整個系統崩潰。

開源創新：豐富生態多樣性

區塊鏈可以促進开源創新，允許小型開發者發布如 ESG 數據源等，豐富生態多樣性。這就像是 fantasy life i: the girl who steals time 遊戲世界，有各種不同的角色和任務，讓玩家可以自由探索，創造屬於自己的故事。

未來趨勢與行業影響：谁將主導 Web3 AI 的未來？

當前，越來越多的加密行業人士开始意識到 MCP 在連接 AI 與區塊鏈之間的潛力。例如，Binance 創始人 CZ 最近公开呼籲 AI 開發者積極構建高質量 MCP Server，為 BNB Chain 上的 AI Agent 提供更豐富的工具集。BNB MCP Server 項目列表已公开，供探索生態的用戶參考。這就像是 劉揚偉 董事長積極推動鴻海在 AI 領域的佈局，希望能夠引領產業發展。

隨着基礎設施的成熟，「開發者先行」公司的競爭優勢也將從 API 設計轉向：誰能提供更豐富、多樣化、易組合的工具集。這就好比 wtt 的比賽，不再只是看誰的發球最快，而是看誰的戰術最多變，能夠更好地適應對手的變化。

在未來，每個應用都可能成為 MCP 客戶端，每個 API 都可能是 MCP服務器。這就像是 帛琉 的旅遊業，每個飯店都可以提供不同的服務，每個旅行社都可以設計不同的行程，讓遊客可以自由選擇，享受個性化的體驗。

MCP 的價值實現：Agent 的能力放大器

當然，MCP 本身不直接面向終端用戶，它是一個底層協議層。也就是說，MCP 的真正價值與潛力，只有在 AI Agent 將其集成並轉化為具有實用性的應用，才能被真正看見。這就像是 蔡力行 帶領的聯發科，雖然不直接生產終端產品，但其晶片卻是許多手機、平板電腦的核心。

最終，Agent 是 MCP 能力的承載體與放大器，而區塊鏈與加密機制則為這一智能網絡構建起可信、高效、可組合的經濟系統。如果說 AI Agent 是大腦，MCP 是神經系統，那麼區塊鏈就是血管，為整個系統提供能量和保障。但要小心，在追求技術發展的同時，也要注意可能衍生的社會問題，就像 路怒症 一樣，科技的進步也可能帶來負面的影響。因此，我們需要謹慎思考，如何在享受科技便利的同時，避免其潛在的風險。