AMA 精華》Блокчейн MCП як зробити розробку більш легкою, навіть без досвіду програмування?

Агент штучного інтелекту та багатоланцюгова конкатенація даних у ланцюжку є важливою тенденцією для прискорення розробки додатків шифрування в епоху штучного інтелекту. Представники Nodit і проекту MCP розповіли, як знизити поріг розробки за допомогою MCP (Model Context Protocol), створювати сценарії додатків в ланцюжку, а також обговорювати інноваційні можливості, які приносять штучний інтелект і злиття даних в ланцюжку. (Синопсис: Крипторинок розігрівається: розробка Solana вітає новий етап, MCP стає новою гарячою точкою на треку AI) (Довідкове доповнення: OpenAI оголошує: Open Agents SDK підтримує MCP, підключаючи все до ще одного ключового кроку) Наприкінці червня було проведено захід Space на тему «Як Nodit, який надає інноваційний MCP для багатоланцюгових середовищ, розвиває децентралізований агент штучного інтелекту та екосистему LLM?» Ми знаємо, що нинішній розвиток штучного інтелекту дає поштовх до зростання ракет, і MCP вивів універсальність штучного інтелекту на наступний етап. Комбінація blockchain x AI в минулому була поставлена під сумнів багатьма людьми і розглядалася як інструмент для ажіотажу, але яку нову іскру може принести впровадження MCP в поєднання блокчейну та штучного інтелекту? Як користуватися новачкові, який не має досвіду в розробці програм? Це все розкривається в цій АМА. Список гостей: Менеджер з маркетингу Nodit Вікі Нодіт Менеджер по роботі з розробниками @Damon XueDao Core Contributor @gogo_allen15 Менеджер зростання BlockTempo @Alexchen823\ MCP став найпотужнішим інструментом, який допомагає розробникам швидко підключати дані в ланцюжку З початку цього року MCP став важливою інфраструктурою для нанизування даних у ланцюжку. Підтримуйте запити даних із кількома ланцюгами та вирішуйте проблеми розробників для дзвінків у різних ланцюгах. Менеджер з маркетингу Nodit Вікі сказала: «У минулому, щоб запитувати дані в ланцюжку, вам потрібно було запускати вузли та виконувати багато синхронного обслуговування, що вимагало дуже високих витрат на будівництво інфраструктури для команди, за допомогою MCP ми абстрагували крос-чейн дані в уніфікований інтерфейс запитів API, щоб допомогти розробникам зосередитися на інноваціях додатків». На даний момент Nodit MCP підтримує 13 ланцюгів, включаючи Ethereum, Polygon, Base тощо, і розробники можуть швидко отримати гаманці, токени, NFT та іншу інформацію для розробки DeFi, NFT та торгових інструментів. Алан також додав, що MCP — це не тільки API для крос-чейн даних, але й включає різноманітні модулі парсингу для гаманців, NFT, протоколів DeFi та даних транзакцій, що дозволяє розробникам швидко комбінувати та викликати інформацію в ланцюжку для створення таких програм, як інструменти моніторингу, політики автоматизації та системи сповіщень. Потенціал застосування комбінації штучного інтелекту та даних у ланцюжку Найважливіше в поєднанні AI та MCP – це те, як штучний інтелект використовує дані в ланцюжку, і який вихід може бути отриманий після зв'язування або які продукти можуть зменшити значне навантаження на розробку за допомогою MCP. Говорячи про комбінацію штучного інтелекту та MCP, Вікі сказала, що прикладний потенціал комбінації AI та ончейн-даних – це напрямок, на якому зараз зосереджується команда MCP, оскільки дані в ланцюжку самі по собі є надзвичайно цінними та прозорими даними у відкритому доступі, придатними для обробки моделей штучного інтелекту, генерації більш автоматизованих додатків, щоб дані в ланцюжку «можна було використовувати, легко використовувати та популяризувати». «У минулому, хоча дані в ланцюжку були відкритими та прозорими, поріг використання був високим, і було необхідно знати, як фіксувати події в ланцюжку, аналізувати формати даних транзакцій і проектувати системи зберігання та сповіщень. За допомогою MCP ми дозволяємо стандартизувати ці дані та надавати їх агентам штучного інтелекту або моделям LLM для читання, а штучний інтелект може відстежувати та аналізувати великі транзакції в крос-чейні, активність NFT або зміни ліквідності DeFi у режимі реального часу». І додала, що багато користувачів не звикли безпосередньо взаємодіяти зі смарт-контрактами в ланцюжку, але через інтерфейс природної мови AI Agent користувачі можуть взаємодіяти з блокчейном способом «задаючи питання». «Наприклад, користувачі можуть безпосередньо запитати: «Допоможіть мені перевірити, чи оновилася цінність NFT, якою я зараз володію», «відстежуйте, чи не був мій гаманець використаний для шахрайства NFT», і агент штучного інтелекту може відповісти в режимі реального часу в поєднанні з можливостями запитів MCP у мережі». Вікі вважає, що такі програми не тільки дозволяють користувачам безболісно входити в ланцюгову взаємодію, але й покращують чутливість користувачів до безпеки активів та управління інформацією в режимі реального часу, тим самим сприяючи популярності блокчейн-додатків. «Комбінація MCP та штучного інтелекту може досягти майже нечутливої взаємодії в ланцюжку, а підписавшись на події та SMS-сповіщення, користувачі можуть отримувати сповіщення в режимі реального часу, пов'язані з активами в ланцюжку в Telegram, Line або будь-якому соціальному додатку, що, на нашу думку, є ключем до фактичного впровадження блокчейн-додатків». «У майбутньому AI Agent може відстежувати події в ланцюжку в режимі реального часу, автоматично виконувати такі функції, як нагадування про ризики, крос-чейн управління активами тощо, а користувачі можуть безпосередньо спілкуватися з агентом для виконання складних операцій». Алан також наводить приклад У майбутньому, коли ончейн-моніторинг виявляє велику суму грошового потоку, ШІ-агент може спочатку проаналізувати джерело та мету транзакції, а потім нагадати користувачеві, чи потрібна переконфігурація активів відповідно до попередньо встановлених умов користувача, або навіть безпосередньо взаємодіяти з протоколом DeFi для виконання таких операцій, як реінвестування або конвертація стейблкоїнів. Тому штучний інтелект та злиття даних у ланцюжку є важливим напрямком для майбутнього розвитку екосистеми MCP. Алан зазначив: «У майбутньому агенти штучного інтелекту зможуть безпосередньо запитувати дані в ланцюжку, виконувати транзакції, відстежувати винятки та взаємодіяти між ланцюгами, формуючи справді децентралізований та автоматизований сценарій застосування». Це не тільки знижує витрати на розробку, але й дозволяє користувачам виконувати щоденні взаємодії в ланцюжку за допомогою штучного інтелекту без складних операцій. Комбінація штучного інтелекту та даних у ланцюжку – це не просто «запит» чи «нагадування», а може додатково приймати рішення та виконувати автоматизовані операції, справді стаючи децентралізованим помічником (агентом) для користувачів. «Коли дані в ланцюжку стають чистим і структурованим джерелом даних через MCP, моделі штучного інтелекту можуть проводити інтелектуальний аналіз для операцій DeFi, наприклад, коли відбувається раптовий крах на ринку або швидкий рух ціни активу, ШІ може визначити, чи виконувати конвертацію активів або виводити ліквідність на основі параметрів ризику, встановлених користувачем». Наприклад, поєднуючи AI та MCP, у майбутньому з'являться такі функції, як автоматичне ребалансування портфеля, автоматичний моніторинг подій безпеки гаманця, автоматичне ініціювання крос-чейн переказів, і навіть складні інструкції з управління активами на кшталт «коли загальна вартість моїх активів падає нижче певного значення, автоматично переводьте стейблкоїни назад на холодні гаманці». Алан вважає, що це не тільки підштовхує «компонування» блокчейну на новий рівень, але й змушує застосування AI Agent у ланцюжку мати більш конкретний потенціал посадки, дійсно зменшуючи відстань між користувачами та програмами в мережі. Як розробники беруть участь в екосистемі MCP, як MCP дозволяє не-розробникам безперешкодно підключатися Вікі зазначила, що основна мета MCP полягає в тому, щоб знизити поріг для розробки додатків у ланцюжку та дозволити більшій кількості людей з різним досвідом увійти у створення додатків Web3. Вона наголосила, що навіть якщо немає повного досвіду розробки Web3, доки ви можете викликати API, ви можете використовувати MCP для розробки прототипів додатків, таких як нагадування про моніторинг гаманця, аналіз зберігання NFT, запит запису транзакцій тощо, і швидко впроваджувати їх через модульні інтерфейси.