MCP 日漸火熱，AI Agent 板塊再度翻紅？

[TL；DR]:

AI Agent 板塊近 7 日漲幅達 32%，流通市值攀升至 $ 5.6B，市場關注度急劇提升。

多個 AI Agent 協議如 Swarms、.fun、SKYAI 等推出了 MCP 服務，但大多處於概念大於實踐的早期階段，產品成熟度並不高。

MCP 若想成爲 AI 的“HTTP”，安全與兼容性需先行。

引言

上周至今，加密市場迎來了一波久違的反彈行情，整體市值顯著回升，投資者情緒明顯改善。在這波反彈中，AI Agent 板塊表現尤爲搶眼，近 7 日漲幅達 42.3%，流通市值攀升至$6.1B，市場關注度急劇提升。本文將解讀背後 MCP 乃至 ACP 的技術推動邏輯。

AI Agent 板塊領漲，MCP 催化效應初現

MCP 正在重塑 AI Agent 的價值敘事並帶動了該板塊近期強烈漲。筆者曾在多篇探討市場遇冷時的博文中提到，AI 與區塊鏈的融合將是未來加密市場的重要趨勢之一，而此次 AI 板塊的領漲，無疑爲這一觀點提供了有力佐證。而在這波 AI 板塊的漲行情中，MCP 技術無疑扮演了催化劑的角色。

圖 1 來源：coingecko

MCP（Model Context Protocol），全稱模型上下文協議，旨在解決 AI 模型與外部工具和數據源交互時的碎片化問題。簡單來說，MCP 就像 AI 的“萬能插頭”，讓模型能以安全、標準化的方式連接數據庫、文件系統或第三方 API，獲取實時數據並執行任務。它的出現恰逢 AI Agent 從“理解”走向“執行”的關鍵時刻。

也就是說，MCP 的重要作用在於它拓展了 AI Agent 的應用場景。過去，AI 模型多爲鏈下工具，通過 API 與區塊鏈交互，效率低下且受限於中心化接口。如今，MCP 賦予了 AI 模型鏈上身分和上下文感知能力，使其成爲“鏈上認知執行者”。例如，在 DeFi 中，AI 做市商可通過 MCP 實時分析訂單簿深度和跨鏈情緒指標，動態調整流動性調度，取代傳統靜態模型。這種實用性讓市場看到了機會，資金開始湧向 AI 板塊。

表來源：@Lawrence

更宏觀地看，加密市場的反彈與 AI 板塊的崛起並非孤立事件。AI 技術的進步爲鏈上應用提供了基礎，而區塊鏈的去中心化屬性爲 AI 提供了信任和激勵框架。MCP 作爲橋梁，填補了技術鴻溝，點燃了投資者的想象力，所以在號稱以市夢率估值的加密市場，自然有了炒作 Ai Agent 板塊的前提條件。

MCP 應用案例分析：產品成熟度低，泡沫漸起

爲了更好地理解 MCP 協議的實際應用，我們這裏分享一些已經採用了 MCP 的 AI Agent 協議。

Swarms：企業級多代理協作框架 Swarms 近期推出了對接交易所的 MCP 服務器，以在可用於生產的 swarms-rust 框架內實現代幣數據分析和自動交易執行。目前團隊已將可選的任務評估工具集成至代理框架中。

圖 2 來源：@swarms_corp

.fun：AI Agent 數據平台 .fun 近期推出了專屬的 MCP 服務器，爲開發者和非技術人員提供了即插即用的智能體專用 MCP 服務器。用戶無需進行任何復雜的配置，就可以輕鬆地創建和部署自己的 AI 智能體。

DeMCP：一個實時運行的 Web3 MCP 市場，提供了 GPT-4 和 Claude 等大型語言模型的折扣接入服務。與傳統的 AI 服務接入方式不同，DeMCP 採用了可信執行環境（TEE）與鏈上安全機制，確保了數據的安全性和隱私性。這意味着，用戶在享受 AI 服務的同時，無需擔心數據泄露或被濫用的問題。

SkyAI：基於 BNB Chain，提供多鏈數據訪問和 AI 代理部署，該項目創造性地將 MCP 與零知識證明結合，允許 AI 代理實現智能合同審核，令牌跟蹤和跨鏈分析。

圖 3 來源：@SKYAIpro

我們在上周的 《熱門幣效應劇增，BNB 連結棒 SOL 鏈復蘇鏈上生態？》 一文中介紹過該項目，SKYAI 的預售吸引了超 110,000 地址參與，共募集了 83,848 BNB（約 5000 萬美元），正式 TGE 後，一度漲至最高 7,600 萬市值，市場炒作效應明顯。

Dark：DARK 是⼀個爲 AI 代理設計的集經濟系統 + 技術基礎設施爲⼀體的生態，目標是建立一個支持任何人創建、托管並盈利 MCP 服務的網路基礎設施。它目前運行了兩個 MCP：

• Dark Forest MCP：Dark Forest MCP 賦予 SPUTNIK（DARK Games 推出的競技 AI Agent）在迷霧地圖中探索未知區域、分析自己坐標、制定星球跳躍路線的能⼒。
• Solana MCP：提供與 Solana 區塊鏈交互的全部能力。

其他如 OpenServ 的 AWS 集成、Holoworld 的 Agent Studio、ElevenLabs 通過 MCP 和 Claude 可以訂購披薩等項目，均在細分場景取得突破。

不過，在筆者看來，無論是 Web2 還是 Web3 世界的 MCP，多數處於概念大於實踐的早期階段，尤其是許多 AI Agent 協議以 MCP 賣點，但產品成熟度並不高。在概念泡沫炒作較大的現階段，我們還需關注那些能真正落地帶來價值更新的協議。

MCP 尚存隱患，AI Agent 還有什麼牌能打？

盡管 MCP 協議在加密市場中展現出了巨大的應用潛力和市場前景，但其發展道路上仍然面臨着不少挑戰和隱患。

首先是 MCP 的普及度還不夠高，很多大的 AI 服務還沒有集成 MCP，尤其是不同的系統、不同的平台對 MCP 的支持程度受到限制，進而制約了 MCP 在加密市場中的進一步發展。

再者，MCP 的開放性也會帶來一些隱私泄露的問題。比如慢霧科技的 23pds 就警示，MCP 可能存在漏洞，黑客可通過操縱 AI 系統泄露用戶對話歷史。事實上，作爲開放協議，MCP 需處理多數據源交互，增加攻擊面。黑客確實可能通過僞造請求或篡改數據實現惡意目的。例如，AI Agent 訪問鏈上數據時，若服務器被攻破，用戶數據可能被竊取。此外，用戶授權 AI Agent 訪問敏感信息時，若第三方未經授權訪問，趨勢將嚴重侵犯隱私。

圖 4 來源：@trailofbits

換言之，Web3 AI Agent 的基礎設施不完善，數據層、預言機層等“天坑”尚未填平。MCP 若盲目擴張，可能放大系統脆弱性。技術的價值在於穩健性，MCP 若想成爲 AI 的“HTTP”，安全與兼容性需先行。

面對 MCP 的信任危機，新興的 ACP（Agent Commerce Protocol）協議提供了另一種可能。不同於 MCP 的”技術適配”定位，ACP 聚焦於構建去中心化商業結算層，通過引入”意圖證明”（Proof of Intent）機制，確保代理行爲與用戶目標完全一致。

總而言之，在筆者看來，AI Agent 的未來可能走向”協議分層”架構：MCP 負責技術連接，ACP 處理價值交換，而底層則需要分布式身分（DID）、去中心化存儲（如 FIL）等基礎設施支撐。

圖 5 來源：@DeMCP_AI

當然，目前關於 AI Agent 乃至 AI 與加密融合趨勢仍處於技術演進、多方探討中，方向尚不清晰，但筆者始終認爲，只有將用戶的高效與隱私需求置於底層邏輯才會激發更大的經濟價值，筆者也願與大家溝通探討更多該賽道的洞見觀察。