作为Anthropic的一个实验性副项目，模型上下文协议（MCP）已成为跨数据集、计算资源和外部工件协调代理交互的事实标准。
它可能代表了AI时代最具变革性的协议之一，并且非常适合Web3架构。
就像HTTP革命性地改变了网络通信一样，MCP提供了一个通用框架，支撑几乎所有主要AI平台将智能代理与多样的信息源和操作端点集成的能力。
MCP简介
MCP最初旨在简化原型代理与文档存储之间的交互。早期在协调检索和推理工作流方面的成功引起了其他实验室的关注，到2024年中期，研究人员推出了开源参考实现。
随后，社区驱动的扩展激增，使MCP能够支持安全凭证交换、联邦学习场景和插件式资源适配器。到2025年初，包括OpenAI、Google DeepMind和Meta AI在内的领先平台已原生采用MCP，巩固了其作为代理通信的HTTP等效协议的角色。
MCP采用轻量级的客户端-服务器范式，主要参与者有三个：MCP主机（协调请求的AI应用）、一个或多个MCP客户端（维护专用连接的组件）和MCP服务器（暴露上下文原语的服务）。每个客户端-服务器对通过独特的通道进行通信，使得可以从多个服务器并行获取上下文。
MCP的数据层围绕三个基础原语——工具、资源和提示——构建，这些原语共同赋能无缝的代理协作。
工具封装了代理可以调用以执行特定任务的远程操作或功能，而资源则代表数据端点——如数据库、向量存储和链上预言机——代理可以从中获取上下文信息。
提示作为结构化模板，引导代理的推理过程，定义输入应如何被构造和解释。通过标准化这些核心构建块，MCP确保不同的代理能够以一致、可互操作的方式发现、请求和利用能力，跨越任何基础设施。
MCP与Web3
从第一原则的角度来看，Web3与MCP的交集可能体现在两个关键领域：
- 使每个区块链数据集和去中心化协议能够作为MCP服务器或客户端运行
- 利用Web3推动新一代MCP网络的形成。
这两个目标共同承诺为代理智能提供一个可扩展、信任最小化的基础。
Web3数据作为MCP工件
为了在加密环境中催化AI代理，顺畅访问链上数据和智能合约功能至关重要。我们设想区块链节点通过MCP服务器暴露区块和交易历史，而DeFi平台通过MCP接口发布可组合的操作。
与此模式相辅相成，传统的加密网关——交易所、钱包、区块浏览器——作为MCP客户端，统一查询和处理上下文。想象一下，一个代理同时通过相同的编程接口与Aave的借贷市场、Layer0的跨链桥和MEV分析进行交互。
Web3 MCP网络
MCP是一个极其强大的协议，但就像HTTP一样，它将从孤立的端点演变为驱动完整的网络。如今，使用MCP仍然需要对客户端和服务器端点有详细的了解。同样，身份验证和身份等能力是协议中核心缺失的块，但对于MCP的顺利采用至关重要。
MCP的下一个阶段将由网络平台驱动，这些平台能够实现一些更复杂的功能：
- 动态发现，能够为特定任务呈现合适的MCP端点。
- 搜索功能，允许代理找到合适的MCP端点。
- 对MCP服务器和客户端的评级，以追踪其声誉。
- 协调MCP服务器以实现特定结果。
- 对MCP端点生成的输出进行可验证性。
- 与MCP客户端和服务器的交互可追溯性。
- MCP服务器的身份验证和访问控制机制。
这些功能中的许多需要适当的经济激励，以协调MCP网络中的节点。这似乎是Web3与AI的完美结合。可追溯性、无信任和可验证的计算是推动第一代MCP网络的一些关键原语。Web3是几代技术中最有效的，能够为计算网络提供动力，而MCP需要新的网络。
Namda项目
将Web3和MCP结合起来以推动新一代MCP网络的想法并不是理论上的，我们开始在这一领域看到真正的进展。该领域最有趣的倡议之一是麻省理工学院的Namda项目。
Namda由CSAIL和MIT-IBM Watson AI实验室的研究人员发起，于2024年启动，旨在开创基于MCP消息基础的可扩展、分布式代理框架。Namda（网络代理模块化分布式架构）创建了一个开放生态系统，在这个生态系统中，异构代理——涵盖云服务、边缘设备和专用加速器——可以无缝交换上下文并协调复杂的工作流。通过利用MCP的标准化JSON-RPC原语，Namda展示了如何在不牺牲互操作性或安全性的情况下实现大规模、低延迟的协作。
Namda的架构已经包含了去中心化MCP网络的许多理念，例如动态节点发现、负载均衡和分布式集群的容错。借助受区块链技术启发的去中心化注册表，Namda确保可验证的代理身份和基于政策的资源仲裁，从而实现可信的多方工作流。基于代币的激励机制和端到端来源追踪的扩展进一步丰富了该协议，早期原型展示了在全球测试平台上进行视觉和语言任务的高效联邦学习。
去中心化AI的新基础
几十年来，去中心化AI一直在努力寻找一个明确的契合点，以推动主流AI应用的实现。MCP的出现和对MCP网络的需求迅速成为新一代AI基础设施最显著的用例之一。这可能是AI领域最大的用例之一，而Web3正好适合解决这个问题。Web3和MCP的结合可能正是去中心化AI的新基础。
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