模型上下文协议（MCP）的应用：为自主代理、智能合约与创作者经济提供去中心化AI编排

作者：Amit Kumar Jaiswal博士，Endless CTO

模型上下文协议（MCP） 是一个由Anthropic引入的开源通信框架，旨在标准化AI大模型、应用程序和去中心化系统之间的交互。它作为一个中间件层，功能类似于“通用适配器”，能够实现异构AI代理、API和区块链网络之间的无缝数据交换、持久连接、上下文保持和互操作性，摆脱了传统的一次性API调用方式。

为什么需要MCP？

现有的大型语言模型（LLM）驱动系统具有静态的输入/输出结构，难以实现实时协作和动态信息使用。由于每次交互都需要传递上下文，这些系统效率低下，且与多种工具和数据源的集成复杂且非标准化。MCP解决了这些问题，使LLM能够作为对话代理，访问实时信息，主动调用外部工具，并保持上下文。

MCP的关键特性：

• 标准化通信：MCP定义了结构化协议，确保AI模型在交换上下文数据时不丢失语义含义。

• 去中心化互操作性：促进分布式环境中AI代理之间的交互，包括Web3和区块链生态系统。

• 上下文保持：在多轮对话和涉及多个AI模型的复杂工作流中保持连续性。

• 安全性：提供权限控制、身份验证和数据完整性。

MCP在需要AI模型动态协作的场景中尤为重要，例如自主代理、去中心化AI市场和跨链智能合约。

MCP的核心组件

MCP基于客户端-服务器架构，支持AI模型与外部数据源之间的无缝通信。其主要组件包括：

1. 本地机器

• 定义：MCP系统运行的本地环境（用户设备或服务器）。

• 角色：

  • 托管MCP客户端和主机应用程序。

  • 通过协调本地和远程MCP服务器执行AI工作流。

2. 主机

• 定义：管理MCP客户端和AI集成的中央编排者。

• 功能：

  • MCP客户端管理：

    • 创建和终止MCP客户端（例如，每个MCP服务器对应一个客户端）。

    • 强制执行身份验证和会话策略。

  • 上下文聚合：合并多个MCP客户端的输出（例如，将LLM响应与数据库查询合并）。

  • 安全与合规：应用用户同意规则（例如GDPR）和数据访问控制。

  • AI协调：将请求路由到适当的AI模型（例如Claude、GPT-4）通过MCP客户端。

• 示例：Claude聊天机器人应用、VSCode AI插件或去中心化AI代理平台。

3. MCP客户端

• 定义：由主机创建的轻量级进程，用于与单个MCP服务器交互。

• 功能：

  • 有状态会话：维护与MCP服务器的持久连接（例如WebSocket）。

  • 协议协商：处理版本控制、加密（TLS）和数据序列化（JSON/Protobuf）。

  • 消息路由：主机与MCP服务器之间的双向通信。

  • 发布/订阅管理：订阅事件驱动的更新（例如，实时AI推理结果）。

• 关键特性：

  • 每个MCP服务器对应一个客户端以实现隔离。

  • 实现故障转移机制以确保可靠性。

4. MCP服务器

• 定义：暴露AI模型、工具或数据源的专用服务器。

• 角色：

  • 资源暴露：提供对LLM（例如GPT-4）、数据库或API（例如天气数据）的访问。

  • 去中心化执行：独立运行，专注于特定职责（例如，仅限文本摘要）。

  • 采样与推理：处理MCP客户端请求（例如，生成AI响应）。

  • 安全性：根据访问策略验证请求（例如，速率限制）。

  • 消息经纪人：使用发布/订阅机制（例如MQTT、Redis）进行实时AI代理通信。

• 区块链集成层：智能合约可触发MCP请求，AI响应可记录在链上。

• 类型：

  • 本地服务器：运行在同一机器上（例如，本地数据源A）。

  • 远程服务器：基于云或链接到区块链（例如，外部服务C）。

5. MCP协议

• 定义：组件之间的标准化通信层。

• 技术栈：

  • 传输层：使用HTTP/2、WebSocket或libp2p（用于P2P网络）。

  • 安全性：端到端加密（例如TLS、Noise协议）。

6. 数据流示例

• 用户请求：通过主机发送查询（例如，“获取新闻并总结”）。

• MCP客户端路由：主机生成两个MCP客户端：

  • 客户端1：连接到MCP服务器A（新闻API）。

  • 客户端2：连接到MCP服务器B（LLM摘要）。

• 执行：

  • MCP服务器A检索新闻数据 → 通过主机发送到MCP服务器B。

  • MCP服务器B生成摘要 → 返回给用户。

• 上下文保持：context_id确保后续查询（例如，“解释第二点”）保留历史记录。

MCP与传统API的对比

MCP通过提供持久连接会话而非离散的单次请求-响应交互，区别于传统应用程序接口。传统API需要每次请求都传递上下文，而MCP能够实时维护和更新上下文。这种方式通过使用单一标准协议提高可扩展性，消除了传统API系统中每个工具需要单独连接的需求。

MCP是使LLM从单纯的文本生成器转变为实时交互系统的核心技术。它促进了AI与各种外部数据源、软件工具和用户界面的直接协作，从而能够执行更复杂的任务。MCP被设想为AI代理生态系统的核心协议，以及“工具使用AI”的标准通信协议，为更复杂和集成的AI应用铺平道路。

与LLM和AI代理的集成

• 动态模型切换：MCP允许在对话中途切换LLM（例如，从GPT-4切换到Claude 3）而不中断上下文。

• 多代理工作流：AI代理可通过MCP协作（例如，一个处理图像生成，另一个处理文本）。

• 细粒度访问控制：MCP可管理去中心化网络中AI模型使用的权限。

MCP在区块链与Web3中的应用

MCP通过作为链上逻辑与链下AI处理之间的桥梁，增强了去中心化AI应用。

使用场景：

• 去中心化AI预言机

  • 示例：智能合约在执行交易前需要对Twitter数据进行情感分析。

  • MCP工作流：

    • 智能合约向MCP节点发送请求。

    • MCP将查询路由到NLP模型（例如GPT-4）。

    • AI响应通过MCP格式化并返回链上。

• AI驱动的DAO

  • 示例：DAO使用AI代理分析治理提案。

  • MCP工作流：

    • 提案文本通过MCP发送到LLM进行摘要。

    • 摘要输出供DAO成员投票。

• DeFi + AI风险评估

  • 示例：借贷协议使用MCP获取AI生成的信用评分。

  • 技术实现：

    • MCP获取链上交易历史+链下信用数据。

    • AI模型处理后通过MCP返回风险评分。

在Endless AI生态系统中实现去中心化AI代理协调

Endless AI利用MCP为Endless生态系统中的AI集成提供统一和标准化的方法。通过结合MCP与Endless的隐私保护机制（如零知识证明（ZKP）和KZG承诺），该协议确保AI代理在访问和利用外部上下文时的交互既可验证又符合隐私标准。这意味着AI代理可以利用外部数据增强性能，同时整个过程可通过链上审计，用户的隐私通过加密证明和数据隔离得到保护。

• AI模型作为微服务：每个模型作为一个MCP节点，允许无缝组合（例如，GPT-4 + Stable Diffusion）。

• 基于区块链的货币化：

  • 用户通过加密货币支付以通过MCP访问AI服务。

  • 智能合约审计MCP交互以确保公平性。

• 跨平台AI代理：Endless AI的代理使用MCP与Web2和Web3应用交互。

• Luffa（SocialFi平台）：MCP连接AI策展者以个性化信息流，同时通过零知识证明保护隐私。

• AI-NFT铸造：创作者使用MCP验证原创性后再铸造NFT。

• DeFi代理群：自主交易者使用MCP实时分析跨链流动性。

MCP标准化了上下文感知交互，确保AI代理保留记忆、适应实时数据并跨领域协作。

A. 代理AI与自主AI代理

• 上下文感知AI群：

  • MCP允许AI代理跨会话共享上下文（例如，用户偏好、交易历史）。

  • 示例：DeFi交易代理使用MCP记住用户的风险容忍度并动态调整策略。

• 多代理协作：

  • 代理通过MCP格式化消息进行协商（例如，一个代理处理NLP，另一个执行交易）。

  • 用例：Luffa（Endless的SocialFi平台）中的AI审查者协作检测有害内容。

B. DeFi与智能合约

• AI驱动的预言机：

  • MCP获取链下数据（例如，市场情绪）以触发智能合约。

  • 示例：借贷协议使用MCP获取AI生成的信用评分。

• 自主DeFi代理：

  • 代理通过MCP与流动性池交互，根据实时分析优化收益。

C. 大型语言模型与AIGC

• 动态模型切换：

  • MCP将查询路由到最适合的LLM（例如，GPT-4用于文本，Claude用于代码）。

  • 用例：Endless的NFT市场中的艺术家通过MCP连接的Stable Diffusion生成AI艺术。

• 链上IP归属：

  • MCP为AI生成内容添加时间戳，铸造为带有版税的NFT。

D. 去中心化AI训练（有用工作证明，PoUW）

• 通过MCP的联邦学习：

  • AI模型在用户拥有的数据上训练，无需集中收集（保护隐私）。

  • MCP从分布式节点聚合模型更新。

场景：Endless AI的MCP驱动聊天机器人

• 用户查询 → MCP路由器 → 最适合的LLM（基于成本/速度）。

• 响应通过MCP格式化并返回给用户。

• 支付通过链上加密货币结算。

总结

MCP是AI互操作性的变革者，特别是在区块链和Web3生态系统中。通过标准化AI通信、启用去中心化工作流和增强LLM协作，MCP为下一代自主、可组合的AI系统奠定了基础。

Endless AI计划扩展MCP以实现：

• AI to AI智能合约：代理自主协商交易（例如，授权AI艺术）。

• 抗量子MCP：抵御未来加密威胁。

• 自我进化的AI生态系统：MCP将使AI群通过去中心化学习自我优化。