SettleMint

Tabla de contenido

Acerca de
Introducción al Protocolo de Contexto Modelo (MCP)
- ¿Por qué es importante el MCP?
- Características y beneficios clave
Cómo funciona MCP
Implementación de MCP por parte de SettleMint
- Capacidades y características
- Uso en IA y blockchain
Ejemplos prácticos
- Implementación de MCP en un flujo de trabajo de desarrollo
- Aplicación o agente de blockchain impulsado por IA
Contribuyendo
Licencia

Acerca de

El proveedor de contexto de modelo de SettleMint proporciona una forma sencilla de integrar un LLM, un IDE de IA o un agente de IA con la plataforma SettleMint y su caso de uso implementado.

Para obtener información detallada sobre el uso de MCP con la plataforma SettleMint, consulte nuestra documentación oficial .

Introducción al Protocolo de Contexto Modelo (MCP)

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un marco diseñado para mejorar las capacidades de los agentes de IA y los grandes modelos de lenguaje (LLM) al proporcionar acceso contextual estructurado a datos externos. Actúa como puente entre los modelos de IA y diversas fuentes de datos, como redes blockchain, API externas, bases de datos y entornos de desarrollo. En esencia, MCP permite que un modelo de IA extraiga contexto relevante del mundo exterior, lo que facilita un razonamiento y una interacción más fundamentados.

MCP no es una herramienta única, sino un protocolo estandarizado. Esto significa que define cómo una IA debe solicitar información y cómo deben responder los sistemas externos. Al seguir este estándar, diferentes herramientas y sistemas pueden comunicarse con los agentes de IA de forma consistente. Como resultado, los modelos de IA pueden ir más allá de su conocimiento previo e interactuar con datos en vivo y aplicaciones del mundo real sin problemas.

¿Por qué es importante el MCP?

Los modelos modernos de IA son potentes, pero tradicionalmente operan como sistemas cerrados: generan respuestas basadas en patrones aprendidos de los datos de entrenamiento, sin conocer el estado actual de los sistemas externos. Esta falta de contexto en tiempo real puede ser una limitación. El MCP es importante porque cierra esa brecha, permitiendo que la IA sea consciente del contexto y esté orientada a la acción en tiempo real.

A continuación se presentan algunas razones por las que el MCP es importante:

Acceso Dinámico a Datos: MCP permite que los modelos de IA interactúen fluidamente con ecosistemas externos (p. ej., redes blockchain o API web). Esto significa que un agente de IA puede consultar una base de datos o un libro de contabilidad de blockchain en tiempo de ejecución para obtener la información más reciente, en lugar de depender únicamente de datos de entrenamiento obsoletos.
Contexto en tiempo real: Al proporcionar acceso estructurado y en tiempo real a los datos (como el estado de los contratos inteligentes o el estado de las aplicaciones), MCP garantiza que las decisiones y respuestas de la IA se basen en el estado actual del mundo. Este conocimiento contextual genera resultados más precisos y relevantes.
Capacidades extendidas: Con MCP, los agentes de IA pueden ejecutar acciones, no solo recuperar datos. Por ejemplo, una IA podría usar MCP para activar una transacción en blockchain o actualizar un registro. Esto mejora la capacidad de toma de decisiones del agente con un contexto preciso y específico del dominio, y la capacidad de actuar en consecuencia.
Reducción de la complejidad: Los desarrolladores se benefician de MCP porque ofrece una interfaz unificada para diversas fuentes de datos. En lugar de escribir código de integración personalizado para cada sistema externo, un agente de IA puede usar MCP como un único conducto para múltiples fuentes. Esto agiliza el desarrollo y reduce los errores.

En general, MCP hace que la IA sea más consciente, adaptable y útil al conectarla con datos en tiempo real y permitirle realizar tareas en sistemas externos. Es un paso significativo hacia una IA que realmente pueda comprender e interactuar con el mundo que la rodea.

Características y beneficios clave

MCP presenta varias características clave que ofrecen beneficios significativos tanto para los desarrolladores de IA como para los usuarios finales:

Conciencia contextual: Los modelos de IA adquieren la capacidad de acceder a información en tiempo real y contexto según demanda. En lugar de operar de forma aislada, un agente de IA puede solicitar datos específicos (como "¿Cuál es el último bloque en la blockchain?" o "Obtener el perfil del usuario de la base de datos") y usar ese contexto para adaptar sus respuestas. Esto genera resultados más precisos y adecuados a la situación.
Integración en blockchain: MCP proporciona una conexión directa con los datos en cadena y la funcionalidad de contratos inteligentes. Un agente de IA puede consultar el estado de la blockchain (por ejemplo, comprobar el saldo de un token o leer la variable de un contrato) e incluso invocar métodos de contrato a través de MCP. Esto abre nuevas posibilidades para operaciones de blockchain gestionadas por IA, automatización de DeFi y más, todo a través de una interfaz estandarizada.
Capacidades de automatización: Con acceso estructurado a sistemas externos, los agentes de IA no solo pueden leer datos, sino también realizar acciones. Por ejemplo, una IA podría ajustar automáticamente los parámetros de un contrato inteligente, iniciar una transacción o actualizar un archivo de configuración en un repositorio. Estas capacidades de automatización permiten la creación de agentes inteligentes que gestionan la infraestructura o las aplicaciones de forma autónoma, siguiendo directrices específicas.
Seguridad y control: MCP está diseñado pensando en la seguridad (que se detalla más adelante). Proporciona un entorno controlado donde se puede supervisar y aislar el acceso a datos y operaciones externas. Esto garantiza que un agente de IA solo realice las acciones permitidas, y que los datos confidenciales se protejan mediante la autenticación y la asignación de permisos dentro del marco de MCP.

Al combinar estas funciones, MCP amplía considerablemente las capacidades de los agentes de IA. Transforma modelos pasivos en participantes activos capaces de detectar e influir en sistemas externos, todo ello de forma segura y estructurada.

Cómo funciona MCP

El concepto central

En esencia, MCP actúa como intermediario entre un modelo de IA y fuentes de datos externas. En lugar de integrar todos los conocimientos y herramientas posibles en la IA, MCP optimiza el modelo de IA y delega las tareas de obtención y ejecución de datos a servicios externos. La IA y MCP se comunican mediante un protocolo definido:

Agente de IA (Cliente): El agente de IA (p. ej., un LLM o cualquier aplicación basada en IA) formula una solicitud de información o una acción. Esta solicitud se expresa en un formato estándar que MCP entiende. Por ejemplo, la IA podría preguntar: «Obtener el valor de la variable X del contrato inteligente Y en la blockchain Z» o «Obtener el contenido del archivo ABC del directorio del proyecto».
Servidor MCP (Mediador): El servidor MCP recibe la solicitud y la interpreta. Actúa como un mediador que sabe cómo conectarse a diversos sistemas externos. El servidor determinará qué fuente externa se necesita para la solicitud (blockchain, API, sistema de archivos, etc.) y utilizará el conector o controlador adecuado para procesar la consulta.
Fuente de datos externa: Puede ser un nodo de blockchain, un punto final de API, una base de datos o incluso un entorno de desarrollo local. El servidor MCP se comunica con la fuente externa, por ejemplo, mediante una llamada a la API, una consulta a un nodo de blockchain o la lectura de un archivo del disco.
Respuesta contextual: La fuente externa devuelve los datos solicitados (o el resultado de una acción). El servidor MCP formatea esta información en una respuesta estructurada que el agente de IA puede comprender fácilmente. Esto puede implicar convertir los datos sin procesar a una estructura JSON más simple o a un formato de texto.
Retorno a la IA: El servidor MCP envía los datos formateados al agente de IA. La IA puede entonces incorporar estos datos a su razonamiento o continuar su flujo de trabajo con este nuevo contexto. Desde la perspectiva del modelo de IA, es como si hubiera ampliado su conocimiento o realizado una acción externa con éxito.

La ventaja de MCP es que abstrae las diferencias entre las distintas fuentes de datos. El agente de IA no necesita saber cómo llamar a una cadena de bloques ni consultar una base de datos; simplemente realiza una solicitud genérica y MCP se encarga del resto. Este enfoque modular permite añadir nuevos conectores a MCP para fuentes de datos adicionales sin modificar la forma en que la IA formula las solicitudes.

Flujo de trabajo técnico

Repasemos un flujo de trabajo técnico típico con MCP paso a paso:

La IA realiza una solicitud: El agente de IA utiliza un SDK o una API de MCP para enviar una solicitud. Por ejemplo, en el código, podría llamar a algo como mcp.fetch("settlemint", "getContractState", params), donde "settlemint" podría especificar un servidor o contexto MCP de destino.
MCP analiza la solicitud: El servidor MCP (en este caso, quizás el servidor MCP de SettleMint) recibe la solicitud. Esta incluirá un identificador de la operación deseada y los parámetros necesarios (como la red blockchain, la dirección del contrato o la ruta del archivo).
Activación del conector: Según el tipo de solicitud, MCP selecciona el conector o módulo adecuado. Para una consulta de blockchain, podría usar un conector de blockchain configurado con acceso a la red y credenciales. Para una consulta del sistema de archivos, usaría un conector de archivos con la ruta especificada.
Recuperación de datos/Ejecución de acciones: MCP ejecuta la acción. Si se trata de una recuperación de datos, los obtiene: por ejemplo, llama a la API de un nodo de la cadena de bloques para obtener el estado del contrato o lee de un archivo local. Si se trata de una acción (como ejecutar una transacción o escribir en un archivo), la realiza utilizando las credenciales y el contexto disponibles.
Formato de datos: El resultado sin procesar suele tener un formato específico de la fuente (JSON de una API web, binario de un archivo, etc.). MCP formateará o serializará este resultado en un formato estándar (comúnmente JSON o una representación de texto) que el modelo de IA pueda procesar fácilmente. También puede incluir metadatos, como marcas de tiempo o estados de éxito/fracaso.
Respuesta a la IA: MCP envía la respuesta formateada al agente de IA. En la práctica, podría ser un valor de retorno de una llamada a una función del SDK o un mensaje enviado a través de un websocket o HTTP si se utiliza una configuración en red.
La IA continúa procesando: Con los nuevos datos, la IA puede ajustar su plan, generar una respuesta más informada o activar nuevas acciones. Por ejemplo, si se le pregunta a la IA sobre el saldo de la blockchain de un usuario, ahora tiene el saldo de MCP y puede incluirlo en su respuesta. Si la IA gestiona algo de forma autónoma, podría decidir el siguiente paso basándose en los datos.

Este flujo de trabajo se realiza rápidamente y, a menudo, en segundo plano. Desde una perspectiva general, MCP amplía las capacidades de la IA sobre la marcha. La IA se centra en la toma de decisiones y la generación de lenguaje, mientras que MCP se encarga del trabajo pesado de obtener datos y ejecutar comandos en sistemas externos.

Componentes clave

MCP consta de algunos componentes principales que trabajan juntos para hacer posible el flujo de trabajo mencionado anteriormente:

Servidor MCP: Este es el servicio central o daemon que se ejecuta y escucha las solicitudes de los agentes de IA. Se puede considerar como el cerebro de MCP, que lo coordina todo. El servidor MCP está configurado para conocer diversas fuentes de datos y cómo conectarse a ellas. En la práctica, se puede ejecutar un proceso de servidor MCP localmente o en un servidor, y el agente de IA se comunicará con él mediante una API (como solicitudes HTTP, llamadas RPC o un SDK).
SDK/Biblioteca de cliente de MCP: Para simplificar su uso, MCP proporciona SDK en diferentes lenguajes de programación. Los desarrolladores los incluyen en el código de su agente de IA. El SDK gestiona la comunicación con el servidor MCP, de modo que un desarrollador puede simplemente llamar a funciones o métodos (como mcp.getData(...)) sin tener que construir manualmente llamadas de red. El SDK garantiza que las solicitudes tengan el formato correcto y las envía al servidor MCP, recibiendo la respuesta y entregándola al programa de IA.
Conectores/Adaptadores: Son módulos o complementos dentro del servidor MCP que interactúan con sistemas externos específicos. Un conector puede gestionar interacciones con blockchain (con submódulos para Ethereum, Hyperledger, etc.), otro puede gestionar API web (realizando llamadas HTTP) y otro puede gestionar operaciones locales del sistema operativo (acceso al sistema de archivos, ejecución de comandos de shell). Cada conector comprende un conjunto de acciones y formatos de datos para su dominio. Los conectores hacen que MCP sea extensible: se pueden añadir nuevos conectores para admitir nuevos sistemas o protocolos.
Archivos de configuración: MCP suele usar la configuración (como JSON o YAML) para saber qué conectores activar y cómo acceder a servicios externos. Por ejemplo, podría configurar una instancia de MCP con la URL de su nodo de blockchain, claves API para servicios externos o permisos de ruta de archivo. La configuración garantiza que, en tiempo de ejecución, el servidor MCP tenga la información necesaria para procesar las solicitudes de forma segura y correcta.
Capa de Seguridad: Dado que MCP puede acceder a datos confidenciales y realizar acciones, incluye una capa de seguridad. Esta puede incluir claves API (como el token de acceso personal --pat en el ejemplo) o autenticación para conectarse a cadenas de bloques y bases de datos. La capa de seguridad también aplica permisos: puede restringir lo que un agente de IA puede hacer a través de MCP, evitando el uso indebido. Por ejemplo, se podría permitir acceso de solo lectura a algunos datos, pero no permitir operaciones de escritura o modificación de estado sin autorización adicional.

Estos componentes en conjunto hacen que MCP sea robusto y flexible. La separación de tareas (IA, MCP y conectores) permite que cada parte pueda evolucionar o mantenerse de forma independiente. Por ejemplo, si se introduce una nueva cadena de bloques, se puede añadir un conector sin cambiar la forma en que la IA solicita los datos. O bien, si se actualiza el modelo de IA, puede seguir utilizando el mismo servidor MCP y los mismos conectores que antes.

Implementación de MCP por parte de SettleMint

SettleMint es una plataforma líder de integración de blockchain que ha adoptado e implementado MCP para dotar a los agentes de IA de inteligencia de blockchain y control de infraestructura. En la implementación de SettleMint, MCP sirve de puente entre las aplicaciones basadas en IA y los entornos de blockchain gestionados o supervisados por la plataforma. Esto significa que los agentes de IA pueden interactuar en profundidad con los recursos de blockchain (como contratos inteligentes, transacciones y datos de red), así como con la infraestructura subyacente (nodos, middlewares) a través de una interfaz estandarizada.

Al aprovechar MCP, SettleMint posibilita escenarios en los que:

Un asistente de IA puede consultar datos en cadena en tiempo real, como recuperar el estado de un contrato inteligente o la información de bloque más reciente.
Los agentes autónomos pueden gestionar tareas de infraestructura blockchain (implementar contratos, ajustar configuraciones) sin intervención humana, guiados por la toma de decisiones de IA.
Los desarrolladores que utilizan SettleMint pueden integrar funcionalidades de IA avanzadas en sus aplicaciones blockchain con relativamente poco esfuerzo, porque MCP se encarga del trabajo pesado de conectar los dos mundos.

En resumen, la versión de MCP de SettleMint amplía las capacidades de su plataforma, permitiendo operaciones de blockchain basadas en IA. Esta combinación combina la confianza y la transparencia de la blockchain con la adaptabilidad e inteligencia de la IA.

Capacidades y características

La implementación de MCP de SettleMint viene con un amplio conjunto de capacidades diseñadas para la integración de blockchain e IA:

Integración fluida con el IDE: Las herramientas de SettleMint funcionan en entornos de desarrollo comunes, lo que significa que puedes usar MCP en tu flujo de trabajo de desarrollo. Por ejemplo, si estás programando un contrato inteligente o una aplicación, un agente de IA (como un asistente de código) puede usar MCP para obtener el estado de la blockchain o implementar contratos directamente desde tu IDE. Esto agiliza el desarrollo al proporcionar retroalimentación y acciones sobre la blockchain en tiempo real mientras programas.
Gestión automatizada de contratos: Los agentes de IA pueden interactuar con contratos inteligentes e incluso modificarlos de forma autónoma a través de MCP. Esto incluye implementar nuevos contratos, invocar funciones en contratos existentes o escuchar eventos. Por ejemplo, un agente de operaciones de IA podría detectar una anomalía en un contrato DeFi y usar MCP a través de SettleMint para activar una función de protección en ese contrato, todo ello automáticamente.
Análisis impulsado por IA: Mediante MCP, los modelos de IA pueden analizar datos de blockchain para obtener información y predicciones. La plataforma de SettleMint podría alimentar historiales de transacciones, movimientos de tokens o métricas de red mediante MCP a un modelo de IA especializado en análisis. La IA podría entonces, por ejemplo, identificar patrones de transacciones fraudulentas o predecir la congestión de la red y proporcionar esa información a la aplicación de blockchain o a los administradores.

Estas características demuestran que la integración de MCP en SettleMint no es solo un enlace básico a la cadena de bloques, sino una suite integral que facilita el acceso a los datos y el control de la cadena de bloques a la IA de forma significativa. Esto permite que las redes de cadenas de bloques sean inteligentes al permitir que la IA monitoree y reaccione continuamente a los eventos en la cadena.

Uso en IA y blockchain

Al combinar las fortalezas de la IA y la cadena de bloques a través de MCP, SettleMint desbloquea varios casos de uso poderosos:

Gestión de contratos inteligentes con IA: Los contratos inteligentes suelen requerir ajustes o actualizaciones según condiciones externas (como precios de mercado o carga de uso). Un agente de IA puede usar MCP para monitorizar estas condiciones y ajustar proactivamente los parámetros del contrato inteligente (o asesorar a los usuarios para que lo hagan) mediante las herramientas de SettleMint. Esto crea aplicaciones blockchain más adaptables y resilientes.
Monitoreo de blockchain en tiempo real: En lugar de paneles estáticos, imagine una IA que monitoriza las transacciones de blockchain y le alerta sobre eventos importantes. Con MCP, una IA puede consultar continuamente la cadena en busca de patrones específicos (como grandes transferencias o ciertos eventos contractuales) y luego analizarlos y explicarlos al usuario o generar respuestas automatizadas.
Gobernanza Autónoma: En la gobernanza de blockchain (p. ej., DAO), las propuestas y decisiones podrían basarse en información de IA. Mediante MCP, un agente de IA podría recopilar todos los datos relevantes en la cadena sobre el impacto de una propuesta, simular diferentes resultados e incluso emitir votos o ejecutar decisiones aprobadas automáticamente en la blockchain. Esto combina el soporte de decisiones de IA con las capacidades de ejecución de la blockchain.
Orquestación entre sistemas: El MCP de SettleMint no tiene por qué limitarse a los datos de blockchain. La IA puede usarlo para orquestar acciones que abarcan blockchain y sistemas fuera de la cadena. Por ejemplo, un agente de IA podría detectar un retraso en un envío de la cadena de suministro (rastreado en una blockchain) y, a través del MCP, actualizar una base de datos fuera de la cadena o enviar una notificación a un sistema logístico. La IA actúa como un middleware inteligente, utilizando el MCP para garantizar la sincronización entre blockchain y los sistemas tradicionales.

En la práctica, usar MCP con el SDK de SettleMint (que se analiza a continuación) facilita enormemente la implementación de estos escenarios. Los desarrolladores pueden centrarse en la lógica general de lo que debe hacer la IA, mientras que la capa MCP (gestionada por la plataforma de SettleMint) gestiona la complejidad de la conexión a la blockchain y otros servicios.

Ejemplos prácticos

Para consolidar la comprensión, veamos algunos ejemplos concretos de cómo se puede utilizar MCP en un flujo de trabajo de desarrollo y en aplicaciones, especialmente con las herramientas de SettleMint.

Implementación de MCP en un flujo de trabajo de desarrollo

Supongamos que eres un desarrollador que trabaja en un proyecto de blockchain y quieres usar un asistente de IA para gestionar tus contratos inteligentes. Puedes integrar MCP en tu flujo de trabajo para que el asistente de IA tenga acceso directo al contexto de tu proyecto (código, archivos) y al entorno de blockchain.

Por ejemplo, podría usar un comando (mediante una CLI o un script npm) para iniciar un servidor MCP que apunte al directorio de su proyecto y esté conectado a la plataforma SettleMint. Un ejemplo de comando podría ser:

npx -y @settlemint/sdk-mcp@latest --path=/Users/llm/asset-tokenization-kit/ --pat=sm_pat_xxx

Esto es lo que hace este comando:

npx se utiliza para ejecutar la última versión del paquete @settlemint/sdk-mcp sin necesidad de una instalación independiente.
--path=/Users/llm/asset-tokenization-kit/ especifica el directorio local del proyecto sobre el que el servidor MCP tendrá contexto. Esto podría permitir que la IA consulte archivos o código en ese directorio a través de MCP y acceda a la configuración del entorno desde settlemint connect
--pat=sm_pat_xxx proporciona un token de acceso personal (PAT) para la autenticación con los servicios de SettleMint. Este token (enmascarado aquí como xxx) es necesario para que el servidor MCP se conecte a la plataforma SettleMint en su nombre.

Tras ejecutar este comando, tendrá un servidor MCP local en funcionamiento, conectado tanto a su proyecto local como a la plataforma SettleMint. Su asistente de IA (por ejemplo, un agente especializado basado en Claude Sonnet) podría entonces realizar acciones como:

Pídale a MCP que escriba formularios y listas basados en los datos que indexó, por ejemplo, en The Graph.
Consulta la cadena de bloques en vivo para obtener el estado actual de un contrato en el que estás trabajando, para verificar algo o probar cambios.
Implemente un nodo adicional en su red
Enumere y luego acuñe algunos tokens nuevos en su contrato de moneda estable

Esto mejora enormemente el flujo de trabajo de desarrollo al convertir a la IA en un participante activo que puede obtener información real y actuar sobre ella, en lugar de ser simplemente una herramienta pasiva de sugerencia de código.

Uso del MPC de SettleMint en Cursor

Cursor (versión 0.47.0 y posteriores) proporciona un archivo global ~/.cursor/mcp.json donde puede configurar el servidor MCP de SettleMint. Indique la ruta a la carpeta de su programa y configure su token de acceso personal.

La razón por la que utilizamos el archivo de configuración global de MCP es que su token de acceso personal nunca, nunca, nunca debe comprometerse en los hits y colocarlo en la carpeta del proyecto, lo que también es posible en cursor, abre esa posibilidad.

{
  "mcpServers": {
    "settlemint": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@settlemint/sdk-mcp@latest",
        "--path=/Users/llm/asset-tokenization-kit/",
        "--pat=sm_pat_xxx"
      ]
    }
  }
}

Abra Cursor y vaya a Configuración/MCP. Debería ver un estado activo en verde después de que el servidor se haya conectado correctamente.

Uso de SettleMint MPC en Claude Desktop

Abra el escritorio de Claude y vaya a Configuración. En la pestaña Desarrollador, toque Editar configuración para abrir el archivo de configuración y agregar la siguiente configuración:

{
  "mcpServers": {
    "settlemint": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@settlemint/sdk-mcp@latest",
        "--path=/Users/llm/asset-tokenization-kit/",
        "--pat=sm_pat_xxx"
      ]
    }
  }
}

Guarde el archivo de configuración y reinicie el escritorio de Claude. En la nueva pantalla de chat, debería aparecer un icono de martillo (MCP) con el nuevo servidor MCP disponible.

Uso del SettleMint MPC en Cline

Abra la extensión Cline en VS Code y toque el icono de Servidores MCP. Toque "Configurar Servidores MCP" para abrir el archivo de configuración y agregar la siguiente configuración:

{
  "mcpServers": {
    "settlemint": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@settlemint/sdk-mcp@latest",
        "--path=/Users/llm/asset-tokenization-kit/",
        "--pat=sm_pat_xxx"
      ]
    }
  }
}

Guarde el archivo de configuración. Cline debería recargar la configuración automáticamente. Debería ver un estado activo en verde después de que el servidor se haya conectado correctamente.

Uso del SettleMint MPC en Windsurf

Abra Windsurf y navegue hasta el asistente de Cascade. Pulse el icono del martillo (MCP) y luego en Configurar para abrir el archivo de configuración y agregar la siguiente configuración:

{
  "mcpServers": {
    "settlemint": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@settlemint/sdk-mcp@latest",
        "--path=/Users/llm/asset-tokenization-kit/",
        "--pat=sm_pat_xxx"
      ]
    }
  }
}

Guarde el archivo de configuración y vuelva a cargarlo pulsando "Actualizar" en el asistente de Cascade. Debería ver un estado activo en verde después de que el servidor se haya conectado correctamente.

Aplicación o agente de blockchain impulsado por IA

Para ilustrar un escenario real, considere una aplicación de Finanzas Descentralizadas (DeFi) impulsada por IA. En DeFi, las condiciones cambian rápidamente (precios, liquidez, actividad de los usuarios), y es fundamental responder con rapidez.

Escenario: Tiene un contrato inteligente que gestiona un fondo de liquidez automático. Quiere garantizar que se mantenga equilibrado: si el precio de un activo baja o el fondo se desequilibra, le gustaría ajustar las comisiones o los parámetros automáticamente.

Usando MCP en este escenario:

Un agente de IA supervisa el fondo de liquidez a través de MCP. Cada pocos minutos, solicita los saldos más recientes del fondo y datos de precios externos (de oráculos dentro y fuera de la cadena) a través del servidor MCP.
MCP obtiene el último estado de la cadena de bloques (reservas del fondo, transacciones recientes) y tal vez llama a una API de precios externa para conocer los precios actuales del mercado, luego devuelve esos datos a la IA.
La IA analiza los datos. Supongamos que descubre que la proporción del Activo A en el fondo ha aumentado drásticamente en comparación con el Activo B (quizás porque el precio del Activo A cayó drásticamente).
La IA decide que, para proteger el fondo, debería aumentar la tarifa de intercambio temporalmente (una medida común para desalentar que el arbitraje drene el fondo).
A través de MCP, la IA invoca una función en el contrato inteligente para actualizar el parámetro de la comisión. El conector blockchain de MCP gestiona la creación y el envío de la transacción a la red mediante la infraestructura de SettleMint.
La transacción se ejecuta en cadena, ajustando la tarifa. MCP registra la respuesta de éxito y cualquier evento relevante (como un evento que el contrato pueda emitir para un cambio de tarifa).
La IA recibe la confirmación y puede registrar el cambio o informar a los administradores que tomó medidas.

En este caso práctico, MCP permitió que la IA actuara como guardián en tiempo real del contrato DeFi. Sin MCP, la IA no tendría acceso al estado activo de la cadena ni la capacidad de ejecutar un cambio. Con MCP, la IA se convierte en un potente agente autónomo que garantiza que la aplicación blockchain se adapte a las condiciones actuales.

Este es solo un ejemplo. Las aplicaciones de blockchain impulsadas por IA podrían abarcar desde la gestión automática de mercados de NFT hasta moderadores de IA para propuestas de DAO y contratos inteligentes de la cadena de suministro que reaccionan a los datos de los sensores. MCP proporciona la vía para que estos agentes de IA se comuniquen y actúen donde sea necesario: en la blockchain y los sistemas conectados.

Contribuyendo

¡Agradecemos las contribuciones de la comunidad! Consulta nuestra guía de contribuciones para descubrir cómo puedes ayudar a mejorar el SDK de SettleMint mediante informes de errores, solicitudes de funciones, actualizaciones de documentación o contribuciones de código.

Licencia

El SDK de SettleMint se publica bajo la licencia de software FSL . Consulte el archivo de LICENCIA para obtener más información.