【英文长推】解读 MCP 协议：或将成为 Crypto AI 下一个催化剂？

Chainfeeds 导读：

随着 AI agent 越来越多地被用于处理现实世界的复杂任务，它们逐渐从反应式系统，演变为目标导向的自主实体。这一转变要求 AI 能够脱离静态训练数据，具备对现实环境进行动态感知与实时互动的能力。Model Context Protocol（MCP）正是为了解决这一关键问题而诞生。

文章来源：

https://x.com/S4mmyEth/status/1905278341088698520

文章作者：

s4mmy.moca

观点：

s4mmy.moca：MCP 是由 Anthropic 于 2024 年底推出的开放标准，旨在为 AI agent 提供一种统一的方式，与外部数据源和工具系统进行实时双向连接。传统 AI 集成方式依赖定制化 API 和中间件，开发难度大、适用场景分散。而 MCP 的优势在于其标准化和通用性 —— 它就像 AI 的 USB-C，为不同类型的 agent 提供即插即用的接入能力。举个例子，在 Anthropic 的官方演示中，一个基于 Claude 的 AI agent 能够通过 MCP 直接连接 GitHub，拉取代码、进行分析并自动创建 Pull Request。这种能力意味着 AI 不再只是一个对话工具，而是真正具备执行力和系统级协作能力的智能体。在 Crypto x AI 的语境下，MCP 的意义更为重大。它使 AI 能够通过链上数据接口、智能合约系统，执行如寻找最佳 USDC 收益率并投入资金或根据市场波动自动调整组合配置等 DeFi 操作。这些功能，不仅拓展了 agent 的作用边界，也推动了加密生态从数据驱动向执行驱动的转型，为 DeFi、DAO 管理、链上分析等场景带来了革命性升级。 MCP 的核心作用是为 AI agent 提供一个灵活、统一的上下文接入层。它不是一个单一的插件，而是一个框架协议，能够适配包括数据库、文件系统、Web API、开发工具等在内的各种外部服务。其机制主要包括三大功能模块：a）AI 不再受限于静态训练数据，而是可以在推理过程中访问实时数据。例如，通过 MCP，AI 可以访问数据库中的最新金融数据、从文件系统中读取用户配置，甚至从 GitHub 上提取最新代码分支。b） MCP 支持 AI agent 不仅获取信息，还能反馈操作。例如，它可以分析市场数据后直接调用合约进行链上交易，或完成客户请求后自动更新 CRM 系统。这种能力让 AI 真正具备了闭环的执行链条。c）标准化协议接口（Standardized Framework）：开发者不再需要为每个新应用编写复杂的集成代码，MCP 提供通用的数据调用、权限控制和通信标准，极大降低了开发门槛，并保证跨应用一致性。 MCP 的出现不仅重构了 AI 与数据的连接方式，更开启了一个 AI 作为自主执行者的新时代。在这个背景下，越来越多的 Web3 项目、工具与 AI Infra 正在基于 MCP 构建自己的应用层生态。例如，Perplexity 推出了基于 MCP 的 Sonar Agent，使 AI 拥有实时网页检索与研究能力；OpenAI 将其集成进 Agent SDK，计划覆盖 ChatGPT 桌面端和 API 端；Stripe 则通过 MCP 实现了 AI 对支付接口的自动理解与操作。这些尝试共同说明了一个趋势：MCP 不只是 Anthropic 的工具，它正成为整个 AI-Agent 生态的连接协议标准。随着更多 MCP Server 出现，一个标准化、可组合、实时响应的 Agentic AI 网络正在加速形成。在这个未来图景中，MCP 将像当年的 HTTP 一样，成为支撑整套系统交互逻辑的看不见的主干。【原文为英文】