解读MCP：驱动下一代Web3 AI Agent的核心引擎
作者｜FrankFu@IOSG
MCP正在迅速占据Web3AIAgent生态的核心地位，它通过类似插件的架构，引入MCPServer，赋予AIAgent新的工具和能力。
与Web3AI领域其他新兴叙事（如vibecoding）类似，MCP，全称为ModelContextProtocol，起源于Web2AI，现在正在Web3语境下被重新构想。
什么是MCP？MCP是由Anthropic提出的一个开放协议，用于标准化应用程序如何向大语言模型（LLMs）传递上下文信息。这使得工具、数据与AIAgent之间能够更无缝地协作。
为什么它很重要？当前大语言模型面临的核心限制包括：
无法实时浏览互联网
无法直接访问本地或私人的文件
无法自主与外部软件交互
MCP通过充当通用接口层，弥补了上述能力空缺，使AIAgent能够使用各种工具。
你可以将MCP类比为AI应用领域的USB-C——统一接口标准，让AI更容易对接各种数据源和功能模块。
设想每个LLM是不同的手机——Claude用的是USB-A，ChatGPT用USB-C，而Gemini是Lightning接口。如果你是硬件厂商，就得为每种接口都开发一套配件，维护成本极高。
这正是AI工具开发者所面临的问题：为每一个LLM平台定制插件，极大增加了复杂性并限制了规模化扩展。MCP就是为了解决这一问题，通过建立统一的标准，就像让所有LLM和工具商都使用USB-C接口。
这种标准化协议对双方都有利：
对AIAgent（客户端）：可以安全地接入外部工具与实时数据源
对工具开发者（服务端）：一次接入，跨平台可用
最终结果是一个更开放、可互操作、低摩擦的AI生态系统。
MCP与传统API有什么不同？API的设计是为人类服务的，并非AI-first。每个API都有各自的结构和文档，开发者必须手动指定参数、阅读接口文档。而AIAgent本身无法阅读文档，必须被硬编码以适配每种API（如REST、GraphQL、RPC等）。
MCP通过标准化API内部的函数调用格式，抽象掉这些非结构化的部分，为Agent提供统一的调用方式。你可以把MCP看作是为AutonomousAgent封装的API适配层。
当2024年11月Anthropic首次推出MCP时，开发者需在本地设备上部署MCP服务器。而今年5月，Cloudflare在其开发者周宣布，开发者可在CloudflareWorkers平台上以最低设备配置直接部署远程MCP服务器。这大大简化了MCP服务器的部署和管理流程，包括认证和数据传输，堪称“一键部署”。
尽管MCP本身还是看似不够“吸引人”，但是它绝非无足轻重。作为纯粹的基础设施组件，MCP无法直接面向消费者使用，只有当上层的AI代理调用MCP工具并展现实际效果时，其价值才会真正显现。
Web3AIxMCP生态图景LandscapeWeb3中的AI同样面临“缺乏上下文数据”和“数据孤岛”的问题，也就是说，AI无法访问链上实时数据或原生执行智能合约逻辑。
过去，ai16Z、ARC、Swarms、Myshell等项目试图构建多Agent协同网络，但最终由于依赖中心化API和定制集成，陷入了“重复造轮子”的困境。
每对接一个数据源都要重写适配层，导致开发成本激增。为了解决这一瓶颈，下一代AIAgent需要一种更模块化、乐高式的架构，以便于无缝集成第三方插件和工具。
于是，基于MCP和A2A协议的新一代AIAgent基础设施和应用正在兴起，专为Web3场景设计，让Agent能够访问多链数据，并原生交互DeFi协议。
▲来源：IOSGVentures
（此图并不完全覆盖所有MCP相关Web3项目）
项目案例：DeMCP与DeepCoreDeMCP是一个去中心化MCPServer的市集(https://github.com/modelcontextprotocol/servers)，专注于原生加密工具与确保MCP工具的主权。
其优势包括：
使用TEE（可信执行环境）来确保MCP工具未被篡改
使用代币激励机制，鼓励开发者贡献MCP服务器
提供MCP聚合器与微支付功能，降低使用门槛
另一个项目DeepCore(deepcore.top)也提供MCPServer注册系统，专注于加密领域，并进一步扩展到Google提出的另一开放标准：A2A（Agent-to-Agent）协议(https://x.com/i/trending/1910001585008058782)。
A2A是Google在2025年4月9日宣布的一项开放协议，旨在实现不同AI代理（Agent）之间的安全通信、协作和任务协调。A2A支持企业级AI协作，例如让不同公司的AI代理协同处理任务（如Salesforce的CRM代理与Atlassian的Jira代理合作）。
若MCP关注的是Agent（客户端）与工具（服务端）之间的交互，那么A2A更像是Agent之间的协作中间层，让多个Agent无需共享内部状态，即可协同完成任务。它们通过上下文、指令、状态更新、数据传递进行协作。
A2A被认为是AI代理协作的“通用语言”，推动跨平台、跨云的AI互操作性，可能改变企业AI的工作方式。因此，可以把A2A看作是Agent世界的Slack——一个Agent发起任务，另一个Agent执行。
简言之：
MCP：为Agent提供工具访问能力
A2A：为Agent提供彼此协同的能力
为什么MCP服务器需要区块链？MCPServer集成区块链技术有多种好处：
1.通过加密原生激励机制获取长尾数据，鼓励社区贡献稀缺数据集
2.防御“工具投毒”攻击，即恶意工具伪装成合法插件误导Agent
区块链提供加密验证机制，如TEERemoteAttestation、ZK-SNARK、FHE等
具体可以参考此文章(https://ybbcapital.substack.com/p/from-suis-sub-second-mpc-networkutm_source=substack&utm_medium=email)
3.引入质押/惩罚机制，结合链上声誉系统构建MCP服务器的信任体系
4.提升系统容错性与实时性，避免Equifax等中心化系统的单点故障
5.促进开源创新，允许小型开发者发布如ESG数据源等，丰富生态多样性
目前，大多数MCPServer基础设施仍通过解析用户自然语言提示词来进行工具匹配。未来，AIAgent将能够自主搜索所需MCP工具，以完成复杂任务目标。
不过，目前MCP项目仍处于早期阶段。多数平台仍是中心化插件市场，由项目方手动从GitHub整理第三方Server工具并自研部分插件，本质上与Web2插件市场并无太大差异，唯一的区别是聚焦Web3场景。
未来趋势与行业影响当前，越来越多的加密行业人士开始意识到MCP在连接AI与区块链之间的潜力。例如，Binance创始人CZ最近公开呼吁AI开发者积极构建高质量MCPServer，为BNBChain上的AIAgent提供更丰富的工具集。BNBMCPServer项目列表已公开，供探索生态的用户参考。
随着基础设施的成熟，“开发者先行”公司的竞争优势也将从API设计转向：谁能提供更丰富、多样化、易组合的工具集。
在未来，每个应用都可能成为MCP客户端，每个API都可能是MCP服务器。
这样就可能催生新的价格机制：Agent可根据执行速度、成本效率、相关性等动态选择工具，形成由Crypto与区块链作为媒介所赋能的一种更高效的Agent服务经济体系。
当然，MCP本身不直接面向终端用户，它是一个底层协议层。也就是说，MCP的真正价值与潜力，只有在AIAgent将其集成并转化为具有实用性的应用，才能被真正看见。
最终，Agent是MCP能力的承载体与放大器，而区块链与加密机制则为这一智能网络构建起可信、高效、可组合的经济系统。
