Comenzando como un proyecto paralelo experimental en Anthrope, el Protocolo de contexto del modelo (MCP) se ha convertido en el estándar de facto para orquestar interacciones agentes en conjuntos de datos, recursos computacionales y artefactos externos.
Puede representar uno de los protocolos más transformadores para la era de la IA y una gran opción para las arquitecturas Web3.
Al igual que HTTP revolucionó las comunicaciones web, MCP proporciona un marco universal que sustenta prácticamente la capacidad de todas las principales plataformas de inteligencia artificial para integrar agentes inteligentes con diversas fuentes de información y puntos finales operativos.
Una breve introducción a MCP
MCP fue diseñado inicialmente para optimizar las interacciones entre agentes prototipos y tiendas de documentos. El éxito temprano en la coordinación de los flujos de trabajo de recuperación y razonamiento llamó la atención de otros laboratorios, y a mediados de 2024, los investigadores habían implementado implementaciones de referencia de código abierto.
Pronto siguió un aumento de las extensiones impulsadas por la comunidad, lo que permite a MCP apoyar el intercambio de credenciales seguros, los escenarios de aprendizaje federado y los adaptadores de recursos de estilo complemento. A principios de 2025, las plataformas líderes, incluidas OpenAI, Google Deepmind y Meta AI, había adoptado MCP de forma nativa, consolidando su papel como protocolo equivalente a HTTP para comunicaciones de agente.
MCP emplea un paradigma liviano cliente -servidor con tres participantes principales: el host MCP (una aplicación de IA que orquesta las solicitudes), uno o más clientes de MCP (componentes que mantienen conexiones dedicadas) y servidores MCP (servicios que exponen primitivas contextuales). Cada par cliente -servidor se comunica a través de un canal distinto, lo que permite el abastecimiento de contexto paralelo de múltiples servidores.
La capa de datos de MCP gira en torno a tres primitivas fundamentales (toolas, recursos y indicaciones, que juntos empoderan la colaboración de agentes sin problemas.
Las herramientas encapsulan las operaciones o funciones remotas que un agente puede invocar para ejecutar tareas especializadas, mientras que los recursos representan los puntos finales de datos, como bases de datos, tiendas vectoriales y oráculos en cadena, a partir de qué agentes pueden obtener información contextual.
Las indicaciones sirven como plantillas estructuradas que guían el proceso de razonamiento de un agente, definiendo cómo las entradas deben formularse e interpretarse. Al estandarizar estos bloques de construcción centrales, MCP garantiza que diversos agentes puedan descubrir, solicitar y utilizar capacidades de manera consistente e interoperable en cualquier infraestructura subyacente.
MCP y Web3
Desde el punto de vista de los primeros principios, la intersección de Web3 y MCP podría materializarse en dos áreas clave:
- Habilitar cada conjunto de datos de blockchain y protocolo descentralizado para operar como un servidor o cliente MCP
- Use Web3 para alimentar una nueva generación de redes MCP.
Juntos, estos imperativos prometen un tejido extensible y minimizado de confianza para la inteligencia de agente.
Datos de Web3 como artefactos MCP
Para catalizar a los agentes de IA en entornos criptográficos, es primordial el acceso sin problemas a los datos en la cadena y la funcionalidad de contrato inteligente. Imaginamos los nodos de blockchain que exponen los historiales de bloques e transacciones a través de los servidores MCP, mientras que las plataformas Defi publican operaciones compuestas a través de interfaces MCP.
Complementando este patrón, las puertas de enlace criptográficas tradicionales (intercambios, billeteras, exploradores) actúan como clientes de MCP, consultando y procesando uniformemente el contexto. Imagine un solo agente que interfiere simultáneamente con los mercados de préstamos de AAVE, los puentes de cadena cruzada de Layer0 y el análisis MEV, durante la misma interfaz de programación coherente.
Redes MCP Web3
MCP es un protocolo increíblemente poderoso, pero, al igual que HTTP, evolucionará desde los puntos finales aislados hasta la alimentación de redes completas. En estos días, el uso de MCP todavía requiere un conocimiento detallado de los puntos finales del cliente y el servidor. Del mismo modo, las capacidades como la autenticación y la identidad son bloques que faltan en el núcleo de los protocolos, pero es esencial para la adopción de la línea de corriente de MCP.
La próxima fase de MCP será alimentada por plataformas de red que permitan algunas capacidades más sofisticadas:
- Descubrimiento dinámico que surgen los puntos finales de MCP correctos para una tarea determinada.
- Capacidades de búsqueda que permiten a los agentes encontrar los puntos finales de MCP correctos.
- Calificaciones de servidores y clientes de MCP para abarcar su reputación.
- Coordinación de los servidores MCP para lograr un resultado específico.
- Verificabilidad de las salidas producidas por los puntos finales MCP.
- La trazabilidad de las interacciones con clientes y servidores de MCP
- Mecanismos de autenticación y control de acceso para servidores MCP.
Muchas de estas capacidades requieren el nivel correcto de incentivos económicos para coordinar los nodos en una red MCP. Esto parece un partido hecho en AI Heaven para Web3. La trazabilidad, los cálculos sin confianza y verificables son algunas de las primitivas clave que pueden alimentar la primera generación de redes MCP. Web3 es la tecnología más eficiente de varias generaciones para encender redes de computación y MCP necesita nuevas redes.
Proyecto Namda
La idea de combinar Web3 y MCP para alimentar una nueva generación de redes MCP no es teórica en ningún período y estamos comenzando a ver un progreso real en el espacio. Una de las iniciativas más interesantes en esta área es el Proyecto Namda del MIT.
Encabezados por investigadores de CSAIL y el laboratorio MIT-IBM Watson AI, NAMDA se lanzó en 2024 para pioneros en los marcos de agente escalables y distribuidos construidos en las bases de mensajes de MCP. NAMDA (arquitectura distribuida modular del agente en red) crea un ecosistema abierto donde los agentes heterogéneos (servicios en la nube, dispositivos de borde y aceleradores especializados) pueden intercambiar sin problemas y coordinar flujos de trabajo complejos. Al aprovechar las primitivas JSON-RPC estandarizadas de MCP, NAMDA demuestra cómo se puede lograr la colaboración a gran escala y baja latencia sin sacrificar la interoperabilidad o la seguridad.
La arquitectura de Namda ya incorpora muchas de las ideas de una red MCP descentralizada, como el descubrimiento de nodos dinámicos, el equilibrio de carga y la tolerancia a las fallas en los grupos distribuidos. Con un registro descentralizado inspirado en técnicas de blockchain, NAMDA garantiza identidades de agentes verificables y arbitraje de recursos impulsados por políticas, lo que permite flujos de trabajo de varias partes confiables. Las extensiones para mecanismos de incentivos basados en tokens y el seguimiento de procedencia de extremo a extremo enriquecen aún más el protocolo, con prototipos tempranos que ilustran el aprendizaje federado eficiente en las tareas de visión y lenguaje en las pruebas globales.
Una base diferente para la IA descentralizada
Durante décadas, la IA descentralizada ha luchado por encontrar un ajuste claro para alimentar aplicaciones de IA convencionales. La aparición de MCP y la necesidad de redes MCP se han convertido rápidamente en uno de los casos de uso más destacados para una nueva generación de infraestructura de IA. Este podría ser uno de los mayores casos de uso en IA y uno que Web3 es perfectamente adecuado para abordar. La combinación de Web3 y MCP podría ser una nueva base para la IA descentralizada.