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📅 活动时间
2025年8月11日 — 8月20日
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3. 内容中需附上一句对Gate的祝福或寄语（例如：“祝Gate交易所越办越好，蓝色永恒！”）。
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🎁 奖励设置
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二等奖（3名）：Gate品牌卫衣
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备注：若无法邮寄，将统一替换为合约体验券：一等奖 $200、二等奖 $100、三等奖 $50。
🏆 评选规则
官方将综合以下维度评分：
创意表现（40%）：主题契合度、创意独特性
内容质量（30%）：画面精美度、叙述完整性
社区互动度（30%）：点赞、评论及转发等数据
MCP技术突破：AI不再只能说 还能实际操作
AI 技术新突破：MCP 为人工智能赋能
人工智能技术的发展正在不断解放人类劳动力，提升工作效率的下限。然而，当前大型语言模型仍存在局限性，需要多轮对话才能给出有效建议，且用户仍需亲自执行这些建议。这与真正利用 AI 帮助我们工作的愿景还有一定差距。
如果能通过与 AI 对话，实际利用计算机进行邮件回复、报表撰写等任务，甚至实现自动化交易，这将更接近解放生产力的目标。而这项技术就是当前 AI 领域备受关注的 MCP。
MCP 的定义与作用
MCP（Model Context Protocol）是一套标准化协议，旨在解决 AI 模型只能"说"却无法"做"的问题。它由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月发布。
MCP 的核心组成包括：
MCP 的目标是通过统一规范，使 AI 不仅能进行对话，还能直接操控外部工具完成各种任务。
传统的大型语言模型如 ChatGPT、Grok 等，仅能进行文本输入输出。若要让 AI 执行实际操作，如读取文件、发送邮件、查询数据库等，通常需要用户根据 AI 的建议手动操作，然后将结果反馈给 AI，如此反复。
MCP 的出现使 AI 能够直接读取本地文件、连接远程数据库，甚至操作特定网络服务。这意味着 AI 不再局限于文本输出，而是能够替代人类完成许多重复性或流程性的工作。
MCP 的运作机制
MCP 的运作涉及以下几个关键组件：
MCP Host（管理员）：负责管理和协调整个 MCP 的运作。例如 Claude Desktop 就是一种 Host，能协助 AI 访问本地资料或工具。
MCP Client（用户端）：接收用户需求并与 AI 模型沟通。常见例子包括集成了 MCP 的聊天界面或集成开发环境（如 Goose、Cursor、Claude Chatbot）。
MCP Server（服务器）：可视为一组带有注解的 API 集合，提供 AI 可用的功能。例如读取数据库、发送邮件、管理文件、调用外部服务等。
有了 MCP，AI 不仅能理解人类语言，还能将特定文字直接转化为动作指令，从而完成自动化操作。例如，AI 可以帮助整理销售报表、发送客户邮件，甚至通过指令直接在 Blender 中进行 3D 建模。
MCP 的重要性
打通 AI 与外部工具的桥梁
MCP 克服了大型语言模型资料更新不及时的局限性。它允许 AI 实时获取和处理最新信息，大大提高了 AI 应用的实用性和准确性。
标准化和通用性
MCP 为 AI 与外部工具的交互提供了统一标准，类似于 USB-C 接口在硬件领域的作用。这种标准化避免了重复开发，提高了效率和兼容性。
从被动回应到主动执行
传统 AI 工具仅能回答问题，而 MCP 使 AI 能够根据实际情况主动执行指令，并根据反馈结果调整后续行动。这大大增强了 AI 的实用性。
安全性与管控
MCP 通过权限和 API 密钥管理等方式控制数据访问，确保敏感信息不会外泄，同时保证 AI 操作的安全性。
MCP 与 AI Agent 的比较
AI Agent 是能自动化处理特定任务的 AI 系统，不仅能与人对话，还能根据上下文主动采取行动、调用工具或 API 完成一系列步骤。
MCP 与 AI Agent 的主要区别：
MCP 可以帮助 AI Agent 更高效地运作，提供统一的工具接口标准，简化开发和维护过程。
币圈的 MCP 概念项目
Base MCP
Base 官方开发的框架，允许 AI 应用与 Base 区块链互动。用户通过自然语言对话即可完成合约部署和使用 Morpho 进行借贷等操作。
Flock
去中心化的 AI 训练平台，提供 Web3 代理模型，使 AI 驱动的区块链任务能在本地运行，为用户提供更多控制权。
LYRAOS
LYRA MCP-OS 是多 AI Agent 操作系统，允许 AI Agent 直接与 Solana 区块链互动，执行加密货币交易等操作。该项目正在探索如何使用 MCP-OS 建立 AI 驱动的去中心化自治组织用于加密货币投资。
AI 叙事的未来展望
尽管 MCP 为 AI 与外部工具的交互提供了标准化规则，但在 Web 3 领域的成功案例仍然有限。这可能是由于以下原因：
技术整合尚未成熟：Web 3 生态中各链和 DApp 的差异性大，将它们统一封装成 MCP Server 需要大量开发资源。
安全与监管风险：让 AI 直接操作合约和处理资金交易需要完善的私钥管理和权限控制机制。
用户习惯与体验：多数用户对 AI 管理钱包或投资决策仍存疑虑，且区块链操作门槛较高。
市场情绪波动：此前 AI Agent 在币圈掀起的热潮正面临降温，投资者对纯概念项目的热情有所减退。
MCP 可视为超级加强版的 AI Agent，但市场已经历过加密 AI 狂潮，投资者和用户更注重实际应用价值。未来 MCP 与区块链的结合仍有潜力，但需要克服技术门槛和市场压力的双重挑战。只有整合更成熟的安全机制、打造更直观的用户体验，并发掘真正有价值的创新应用，"Web 3 + MCP"才可能超越炒作话题，成为新一轮的主流叙事。