Web3 AI Agent 新戰場：MCP 協議重塑生態，鏈接區塊鏈與 AI

摘要： Web3 AI Agent 新戰場：MCP 協議如何重塑生態？Web3 世界風起雲湧，AI Agent 正成為兵家必爭之地。而一個名為 MCP（Model Context Pr...

Web3 AI Agent 新戰場：MCP 協議如何重塑生態？

Web3 世界風起雲湧，AI Agent 正成為兵家必爭之地。而一個名為 MCP（Model Context Protocol）的協議，正在迅速崛起，佔據 Web3 AI Agent 生態的核心位置。它就像一個精巧的插件架構，透過引入 MCP Server，賦予 AI Agent 前所未有的工具和能力。這讓我不禁想到，Web3 就像個不斷進化的有機體，總能從意想不到的地方冒出新奇的想法。

與 Web3 AI 領域其他令人興奮的敘事（例如，vibe coding）類似，MCP 並非橫空出世。它脫胎於 Web2 AI 的概念，如今在 Web3 的語境下被重新構想，煥發出新的生命力。這種從 Web2 到 Web3 的演進，也讓我聯想到台灣的政治生態，許多議題在不同平台、不同社群間，都會有截然不同的解讀和演變，例如最近吵得沸沸揚揚的青鳥行動，以及苗博雅在社群媒體上的活躍，都反映了這種現象。

MCP：Web3 AI Agent 的 USB-C 接口？

什麼是 MCP？

MCP，全稱為 Model Context Protocol，是由 Anthropic 提出的一個開放協議，旨在標準化應用程序如何向大型語言模型（LLMs）傳遞上下文信息。簡單來說，它就像一種通用的語言，讓工具、數據與 AI Agent 之間能夠更無縫地協作。這種協議的出現，讓我想起過去在科技產業打滾的日子，總是在不同的系統和平台之間疲於奔命，如果當時有 MCP 這樣的協議，效率肯定能大幅提升。

MCP 的重要性：彌合 AI Agent 的能力鴻溝

當前，大型語言模型面臨著一些核心限制：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。這些限制就像是蘇花公路上的瓶頸路段，阻礙了 AI Agent 的發展。

MCP 正是為了解決這些問題而生。它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。你可以將 MCP 類比為 AI 應用領域的 USB-C —— 統一接口標準，讓 AI 更容易對接各種數據源和功能模塊。

設想每個 LLM 是不同的手機 —— Claude 用的是 USB-A，ChatGPT 用的是 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。MCP 就是為了解決這個問題，通過建立統一的標準，就像讓所有 LLM 和工具商都使用 USB-C 接口。

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，就能跨平台可用。這讓我想起以前王文洋包養的新聞，如果當時能有一個統一的協議，說不定就能避免許多不必要的紛爭。

最終的結果，將是一個更開放、可互操作、低摩擦的 AI 生態系統。這就像威力彩一樣，雖然中獎機率不高，但總是讓人充滿期待。

MCP 與傳統 API 的差異：AI-First 的設計理念

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）。這種情況就像是哮吼發作，讓人手足無措。

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。這讓我想到蔡力行帶領聯發科走向高峰的過程，也是通過不斷的整合和優化，才實現了突破。

當 2024 年 11 月 Anthropic 首次推出 MCP 時，開發者需要在本地設備上部署 MCP 服務器。而今年 5 月，Cloudflare 在其開發者周宣布，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」。這就像是帛琉的度假體驗，讓人感到輕鬆自在。

儘管 MCP 本身看似不夠「吸引人」，但是它絕非無足輕重。作為純粹的基礎設施組件，MCP 無法直接面向消費者使用，只有當上層的 AI 代理調用 MCP 工具並展現實際效果時，其價值才會真正顯現。這就像是莊宗輝在 WTT 比賽中展現的精湛球技，只有在比賽中才能真正體現價值。

Web3 AI x MCP：生態系統全景圖

Web3 中的 AI 同樣面臨「缺乏上下文數據」和「數據孤島」的問題，也就是說，AI 無法訪問鏈上實時數據或原生執行智能合約邏輯。這就像仁寶股價一樣，看似波動不大，但背後卻隱藏著許多複雜的因素。

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。為了解決這一瓶頸，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。

於是，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。這就好比 ocha 的經營模式，不斷創新才能在市場上佔有一席之地。

DeMCP 與 DeepCore：Web3 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。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。這種模式讓我想起孔令奇的音樂，充滿了實驗性和創新。

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 提出的另一開放標準：A2A（Agent-to-Agent）協議。這就好比徐培菁在新聞報導上的專業，總能抓住重點。

A2A 是 Google 在 2025 年 4 月 9 日宣布的一項開放協議，旨在實現不同 AI 代理（Agent）之間的安全通信、協作和任務協調。A2A 支持企業級 AI 協作，例如讓不同公司的 AI 代理協同處理任務（如 Salesforce 的 CRM 代理與 Atlassian 的 Jira 代理合作）。

若 MCP 關注的是 Agent（客戶端）與工具（服務端）之間的交互，那麼 A2A 更像是 Agent 之間的協作中間層，讓多個 Agent 無需共享內部狀態，即可協同完成任務。它們通過上下文、指令、狀態更新、數據傳遞進行協作。A2A 被認為是 AI 代理協作的「通用語言」，推動跨平台、跨雲的 AI 互操作性，可能改變企業 AI 的工作方式。因此，可以把 A2A 看作是 Agent 世界的 Slack —— 一個 Agent 發起任務，另一個 Agent 執行。

簡言之：MCP 為 Agent 提供工具訪問能力；A2A 為 Agent 提供彼此協同的能力。就像 plg 冠軍賽一樣，需要團隊合作才能獲得勝利。

為什麼 MCP 服務器需要區塊鏈？

區塊鏈為 MCP 帶來的多重優勢

MCP Server 集成區塊鏈技術有多種好處。首先，它可以通過加密原生激勵機制獲取長尾數據，鼓勵社區貢獻稀缺數據集。這就像主權基金的運作模式，通過投資獲取長期收益。

其次，它可以防御「工具投毒」攻擊，即惡意工具偽裝成合法插件誤導 Agent。區塊鏈提供加密驗證機制，如 TEE Remote Attestation、ZK-SNARK、FHE 等。具體可以參考此文章(https://ybbcapital.substack.com/p/from-suis-sub-second-mpc-network?utm_source=substack&utm_medium=email )。這讓我想起白馨儒在節目上的表現，總能保持清晰的頭腦。

再者，它可以引入質押/懲罰機制，結合鏈上聲譽系統構建 MCP 服務器的信任體系。提升系統容錯性與實時性，避免 Equifax 等中心化系統的單點故障。這就像總統府的維安系統，需要多重保障才能確保安全。

最後，它可以促進開源創新，允許小型開發者發布如 ESG 數據源等，豐富生態多樣性。目前，大多數 MCP Server 基礎設施仍通過解析用戶自然語言提示詞來進行工具匹配。未來，AI Agent 將能夠自主搜索所需 MCP 工具，以完成複雜任務目標。

不過，目前 MCP 項目仍處於早期階段。多數平台仍是中心化插件市場，由項目方手動從 GitHub 整理第三方 Server 工具並自研部分插件，本質上與 Web2 插件市場並無太大差異，唯一的區別是聚焦 Web3 場景。這就像 fantasy life i: the girl who steals time 這款遊戲，雖然充滿了創意，但仍有許多進步空間。

未來趨勢與行業影響：誰能提供更豐富的工具集？

當前，越來越多的加密行業人士開始意識到 MCP 在連接 AI 與區塊鏈之間的潛力。例如，Binance 創始人 CZ 最近公開呼籲 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 項目列表已公開，供探索生態的用戶參考。這就像劉揚偉帶領的鴻海，不斷尋找新的增長點。

隨著基礎設施的成熟，「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。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。這讓我想起布萊頓 對 利物浦的比賽，充滿了變數和驚喜。

這樣就可能催生新的價格機制：Agent 可根據執行速度、成本效率、相關性等動態選擇工具，形成由 Crypto 與區塊鏈作為媒介所賦能的一種更高效的 Agent 服務經濟體系。

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。就像uzi在電競賽場上的表現，需要團隊配合才能發揮最大威力。

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。這也呼應了520優惠活動，希望更多人能體驗到科技帶來的便利。