SettleMint

目次

• について
• モデルコンテキストプロトコル（MCP）の概要
  • MCP が重要なのはなぜですか?
  • 主な機能と利点
• MCPの仕組み
  • コアコンセプト
  • 技術的なワークフロー
  • 主要コンポーネント
• SettleMintのMCP実装
  • 機能と特徴
  • AIとブロックチェーンでの利用
• 実例
  • 開発ワークフローにおけるMCPの実装
    • カーソルでSettleMint MPCを使用する
    • Claude DesktopでSettleMint MPCを使用する
    • ClineでSettleMint MPCを使用する
    • WindsurfでSettleMint MPCを使用する
  • AI駆動型ブロックチェーンアプリケーションまたはエージェント
• 貢献
• ライセンス

について

SettleMint モデル コンテキスト プロバイダーは、LLM、AI IDE、または AI エージェントを SettleMint プラットフォームおよび展開されたユースケースに統合する簡単な方法を提供します。

SettleMint プラットフォームで MCP を使用する方法の詳細については、公式ドキュメントをご覧ください。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）の概要

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、外部データへの構造化されたコンテキストアクセスを提供することで、AIエージェントと大規模言語モデル（LLM）の能力を強化するために設計されたフレームワークです。MCPは、AIモデルと、ブロックチェーンネットワーク、外部API、データベース、開発環境などの様々なデータソースとの間の橋渡しとして機能します。MCPは、AIモデルが外部世界から関連するコンテキストを取得できるようにすることで、より情報に基づいた推論とインタラクションを可能にします。

MCPは単一のツールではなく、標準化されたプロトコルです。つまり、AIがどのように情報を要求し、外部システムがどのように応答するかを定義します。この標準に従うことで、さまざまなツールやシステムがAIエージェントと一貫した方法で通信できるようになります。その結果、AIモデルは学習済みの知識を超えて、ライブデータや実世界のアプリケーションとシームレスに連携できるようになります。

MCP が重要なのはなぜですか?

現代のAIモデルは強力ですが、従来はクローズドシステムとして動作します。つまり、外部システムの現在の状態を認識せずに、トレーニングデータから学習したパターンに基づいて応答を生成します。このようなリアルタイムコンテキストの欠如は、AIの制約となる可能性があります。MCPが重要なのは、このギャップを埋め、AIがリアルタイムでコンテキストを認識し、行動指向的に行動できるようになるからです。

MCP が重要な理由は次の通りです。

• 動的データアクセス：MCPにより、AIモデルは外部エコシステム（例：ブロックチェーンネットワークやWeb API）とシームレスに連携できるようになります。つまり、AIエージェントは、古い学習データのみに頼るのではなく、実行時にデータベースやブロックチェーン台帳にクエリを実行して最新情報を取得できます。
• リアルタイムのコンテキスト：MCPは、スマートコントラクトの状態やアプリケーションのステータスなど、データへの構造化されたリアルタイムアクセスを提供することで、AIの意思決定と応答が現在の世界の状況に基づいていることを保証します。このコンテキスト認識により、より正確で関連性の高い結果が得られます。
• 拡張機能：MCPを使用すると、AIエージェントはデータの取得だけでなく、アクションを実行できます。例えば、AIはMCPを使用してブロックチェーントランザクションをトリガーしたり、レコードを更新したりできます。これにより、エージェントの意思決定能力が強化され、ドメイン固有のコンテキストを正確に把握し、それに基づいて行動できるようになります。
• 複雑さの軽減：MCPは様々なデータソースへの統一されたインターフェースを提供するため、開発者にとって大きなメリットとなります。AIエージェントは、外部システムごとにカスタム統合コードを作成する代わりに、MCPを複数のソースへの単一の接続手段として使用できます。これにより、開発が効率化され、エラーが削減されます。

全体として、MCPはAIをライブデータに接続し、外部システムでタスクを実行できるようにすることで、AIの認識力、適応性、有用性を高めます。これは、周囲の世界を真に理解し、相互作用できるAIへの大きな一歩です。

主な機能と利点

MCP には、AI 開発者とエンドユーザーの両方に大きなメリットをもたらすいくつかの重要な機能が導入されています。

• コンテキスト認識：AIモデルは、リアルタイムの情報とコンテキストにオンデマンドでアクセスできるようになります。AIエージェントは、単独で動作するのではなく、特定のデータ（「ブロックチェーンの最新ブロックは何か？」や「データベースからユーザープロファイルを取得する」など）を要求し、そのコンテキストに基づいて応答を調整できます。これにより、より正確で状況に適した結果が得られます。
• ブロックチェーン統合：MCPは、オンチェーンデータとスマートコントラクト機能への直接接続を提供します。AIエージェントは、ブロックチェーンの状態を照会（例えば、トークン残高の確認やコントラクト変数の読み取り）したり、MCPを介してコントラクトメソッドを呼び出すこともできます。これにより、標準化されたインターフェースを通じて、AI管理によるブロックチェーン運用、DeFi自動化など、様々な可能性が広がります。
• 自動化機能：外部システムへの構造化されたアクセスにより、AIエージェントはデータの読み取りだけでなく、アクションの実行も可能になります。例えば、AIはスマートコントラクトのパラメータを自動的に調整したり、トランザクションを開始したり、リポジトリ内の設定ファイルを更新したりできます。これらの自動化機能により、指定されたガイドラインに従ってインフラストラクチャやアプリケーションを自律的に管理するインテリジェントエージェントを作成できます。
• セキュリティと制御：MCPはセキュリティを考慮して設計されています（詳細は後述）。外部データへのアクセスと操作を監視およびサンドボックス化できる制御された環境を提供します。これにより、AIエージェントは許可されたアクションのみを実行し、MCPフレームワーク内の認証と権限管理によって機密データを保護できます。

これらの機能を組み合わせることで、MCPはAIエージェントの能力を大幅に拡張します。受動的なモデルを、外部システムを感知し、影響を与えることができる能動的な参加者へと変換します。しかも、すべて安全かつ構造化された方法で行われます。

MCPの仕組み

コアコンセプト

MCPは、AIモデルと外部データソース間のミドルウェアとして機能します。あらゆる知識やツールをAIに組み込むのではなく、MCPはAIモデルをスリムに保ち、データの取得と実行タスクを外部サービスにオフロードします。AIとMCPは、定義されたプロトコルを介して通信します。

1. AIエージェント（クライアント）：AIエージェント（LLMやAI駆動型アプリケーションなど）は、情報またはアクションの要求を作成します。この要求は、MCPが理解できる標準形式で表現されます。例えば、AIは「ブロックチェーンZのスマートコントラクトYから変数Xの値を取得してください」や「プロジェクトディレクトリからファイルABCの内容を取得してください」といった要求を出します。
2. MCPサーバー（メディエーター）：MCPサーバーはリクエストを受信し、解釈します。様々な外部システムへの接続方法を把握するメディエーターとして機能します。サーバーは、リクエストに必要な外部ソース（ブロックチェーン、API、ファイルシステムなど）を決定し、適切なコネクタまたはハンドラーを使用してクエリを実行します。
3. 外部データソース：ブロックチェーンノード、APIエンドポイント、データベース、あるいはローカル開発環境などがこれに該当します。MCPサーバーは、API呼び出し、ブロックチェーンノードへのクエリ、ディスクからのファイルの読み取りなどを通じて、外部ソースと通信を行います。
4. コンテキスト応答：外部ソースは要求されたデータ（またはアクションの結果）を返します。MCPサーバーは、この情報をAIエージェントが容易に理解できる構造化された応答にフォーマットします。これには、生データをより単純なJSON構造またはテキスト形式に変換することが含まれる場合があります。
5. AIへの返送：MCPサーバーはフォーマットされたデータをAIエージェントに返送します。AIはこのデータを推論に組み込んだり、新しいコンテキストでワークフローを継続したりできます。AIモデルの観点から見ると、これは知識を拡張したか、外部アクションを正常に実行したかのように見えます。

MCPの優れた点は、様々なデータソース間の違いを抽象化することです。AIエージェントはブロックチェーンの呼び出し方法やデータベースへのクエリ方法を知る必要はなく、一般的なリクエストを送信するだけで、残りの処理はMCPが処理します。このモジュール式のアプローチにより、AIがリクエストを生成する方法を変えることなく、MCPに新たなデータソース用のコネクタを追加できます。

技術的なワークフロー

MCP を使用した一般的な技術ワークフローを段階的に見ていきましょう。

1. AIがリクエストを送信：AIエージェントはMCP SDKまたはAPIを使用してリクエストを送信します。例えば、コードではmcp.fetch("settlemint", "getContractState", params)のような呼び出しが考えられます。ここで「settlemint」は対象のMCPサーバーまたはコンテキストを指定します。
2. MCPがリクエストを解析：MCPサーバー（この場合はおそらくSettleMint MCPサーバー）がリクエストを受信します。リクエストには、目的の操作の識別子と必要なパラメータ（必要なブロックチェーンネットワーク、コントラクトアドレス、ファイルパスなど）が含まれます。
3. コネクタのアクティベーション：MCPはリクエストの種類に基づいて適切なコネクタまたはモジュールを選択します。ブロックチェーンクエリの場合は、ネットワークアクセスと認証情報が設定されたブロックチェーンコネクタを使用する場合があります。ファイルシステムクエリの場合は、指定されたパスを持つファイルコネクタを使用します。
4. データ取得/アクション実行：MCPはアクションを実行します。データ取得の場合は、データを取得します。例えば、ブロックチェーンノードのAPIを呼び出してコントラクトの状態を取得したり、ローカルファイルからデータを読み取ります。アクション（トランザクションの実行やファイルへの書き込みなど）の場合は、MCPが保有する資格情報とコンテキストを使用して操作を実行します。
5. データのフォーマット：生の結果は、多くの場合、ソース固有の形式（Web APIからのJSON、ファイルからのバイナリなど）で提供されます。MCPは、この結果をAIモデルで簡単に使用できる標準形式（通常はJSONまたはテキスト表現）にフォーマットまたはシリアル化します。タイムスタンプや成功/失敗ステータスなどのメタデータも含まれる場合があります。
6. AIへのレスポンス：MCPはフォーマットされたレスポンスをAIエージェントに返します。実際には、SDK関数呼び出しからの戻り値、またはネットワーク接続を使用している場合はWebSocketまたはHTTP経由で送信されたメッセージとなります。
7. AIは処理を継続：新しいデータがあれば、AIは計画を調整したり、より情報に基づいた回答を生成したり、さらなるアクションを実行したりできます。例えば、AIがユーザーのブロックチェーン残高について質問された場合、MCPから残高を取得しているので、回答に含めることができます。AIが何かを自律的に管理している場合は、データに基づいて次のステップを決定する可能性があります。

このワークフローは迅速に、そして多くの場合は舞台裏で実行されます。高レベルで見ると、MCPはAIの機能をオンザフライで拡張します。AIは意思決定と言語生成に集中し続け、MCPはデータの取得や外部システムへのコマンド実行といった煩雑な作業を処理します。

主要コンポーネント

MCP は、上記のワークフローを可能にするために連携して動作するいくつかのコア コンポーネントで構成されています。

• MCPサーバー：これは、AIエージェントからのリクエストをリッスンして実行する中心的なサービスまたはデーモンです。MCPの頭脳として、あらゆるものを調整します。MCPサーバーは、様々なデータソースとそれらへの接続方法を認識するように構成されています。実際には、MCPサーバープロセスをローカルまたはサーバー上で実行し、AIエージェントはAPI（HTTPリクエスト、RPC呼び出し、SDKなど）を介してMCPサーバーと通信します。
• MCP SDK / クライアントライブラリ：MCPは、使いやすさを向上させるため、様々なプログラミング言語に対応したSDKを提供しています。開発者は、これらのSDKをAIエージェントのコードに組み込むことができます。SDKはMCPサーバーとの通信処理を自動化するため、開発者はネットワーク呼び出しを手動で構築することなく、関数やメソッド（mcp.getData(...)など）を簡単に呼び出すことができます。SDKはリクエストが適切にフォーマットされていることを確認し、MCPサーバーに送信します。そして、レスポンスを受信してAIプログラムに渡します。
• コネクタ/アダプタ：MCPサーバー内のモジュールまたはプラグインであり、特定の種類の外部システムとの通信方法を認識します。あるコネクタはブロックチェーンとのやり取り（Ethereum、Hyperledgerなどのサブモジュールを使用）を処理し、別のコネクタはWeb API（HTTP呼び出しの実行）を処理し、別のコネクタはローカルOS操作（ファイルシステムへのアクセス、シェルコマンドの実行）を管理する場合があります。各コネクタは、それぞれのドメインにおける一連のアクションとデータ形式を理解します。コネクタによってMCPは拡張可能になり、新しいシステムやプロトコルをサポートするために新しいコネクタを追加できます。
• 設定ファイル：MCPは、どのコネクタをアクティブにするか、外部サービスにどのようにアクセスするかを判断するために、JSONやYAMLなどの設定ファイルを使用することがよくあります。例えば、MCPインスタンスにブロックチェーンノードのURL、外部サービスのAPIキー、ファイルパスのパーミッションなどを設定することができます。この設定により、MCPサーバーは実行時にリクエストを安全かつ正確に実行するために必要な情報を確実に取得できます。
• セキュリティレイヤー：MCPは機密データにアクセスし、アクションを実行できるため、セキュリティレイヤーが組み込まれています。これには、APIキー（例の--pat個人アクセストークンなど）や、ブロックチェーンやデータベースへの接続のための認証が含まれる場合があります。セキュリティレイヤーは権限の適用も行います。AIエージェントがMCP経由で実行できる操作を制限し、不正使用を防ぐことができます。例えば、一部のデータへの読み取り専用アクセスは許可する一方で、追加の承認なしに書き込みや状態変更を行う操作は許可しないといったことが可能です。

これらのコンポーネントを組み合わせることで、MCPは堅牢かつ柔軟になります。AI、MCP、コネクタといった関心の分離により、各コンポーネントは独立して進化・保守できます。例えば、新しいブロックチェーンが導入された場合でも、AIがデータを要求する方法を変えることなく、コネクタを追加できます。また、AIモデルが更新された場合でも、以前と同じMCPサーバーとコネクタを使用できます。

SettleMintのMCP実装

SettleMintは、MCPを採用・実装した、業界をリードするブロックチェーン統合プラットフォームです。MCPは、AIエージェントにブロックチェーンインテリジェンスとインフラストラクチャ制御を提供します。SettleMintの実装において、MCPはAI駆動型アプリケーションと、SettleMintプラットフォームによって管理・監視されるブロックチェーン環境との間の橋渡しとして機能します。これにより、AIエージェントは、標準化されたインターフェースを介して、ブロックチェーンリソース（スマートコントラクト、トランザクション、ネットワークデータなど）だけでなく、基盤となるインフラストラクチャ（ノード、ミドルウェア）とも深く連携できるようになります。

MCP を活用することで、SettleMint は次のシナリオを実現します。

• AI アシスタントは、スマート コントラクトの状態や最新のブロック情報を取得するなど、オンチェーン データをリアルタイムで照会できます。
• 自律エージェントは、AI の意思決定に基づいて、人間の介入なしにブロックチェーン インフラストラクチャ タスク (契約の展開、構成の調整) を管理できます。
• SettleMint を使用する開発者は、MCP が 2 つの世界を接続する面倒な作業を処理するため、比較的少ない労力で高度な AI 機能をブロックチェーン アプリケーションに統合できます。

要約すると、SettleMintのMCPバージョンはプラットフォームの機能を拡張し、AI主導のブロックチェーン運用を可能にします。この組み合わせにより、ブロックチェーンの信頼性と透明性と、AIの適応性とインテリジェンスが融合します。

機能と特徴

SettleMint の MCP 実装には、ブロックチェーンと AI の統合に合わせた豊富な機能が備わっています。

• シームレスなIDE統合：SettleMintのツールは一般的な開発環境で動作するため、開発ワークフローのコンテキストでMCPを使用できます。例えば、スマートコントラクトやアプリケーションをコーディングしている場合、AIエージェント（コードアシスタントなど）はMCPを使用してブロックチェーンの状態を取得したり、IDEから直接コントラクトをデプロイしたりできます。これにより、コーディング中にリアルタイムのブロックチェーンフィードバックとアクションが提供され、開発が効率化されます。
• 自動契約管理：AIエージェントはMCPを介してスマートコントラクトと対話し、さらには自律的に変更することも可能です。これには、新規コントラクトのデプロイ、既存コントラクトの関数呼び出し、イベントの監視などが含まれます。例えば、AIオペレーションエージェントはDeFiコントラクトの異常を検知し、SettleMintを介してMCPを使用し、そのコントラクトのセーフガード機能を自動で起動することができます。
• AI駆動型分析：MCPを通じて、AIモデルはブロックチェーンデータを分析して洞察や予測を得ることができます。SettleMintのプラットフォームは、MCPを介して取引履歴、トークンの動き、ネットワークメトリクスなどを分析に特化したAIモデルに入力することができます。AIは、例えば不正取引のパターンを特定したり、ネットワークの混雑を予測したりして、得られた洞察をブロックチェーンアプリケーションや管理者にフィードバックすることができます。

これらの機能は、SettleMintのMCP統合がブロックチェーンへの単なる基本的なリンクではなく、ブロックチェーンのデータと制御をAIが有意義な方法で利用できるようにする包括的なスイートであることを示しています。AIがチェーン上のイベントを継続的に監視し、対応できるようにすることで、ブロックチェーンネットワークを効果的にインテリジェント化します。

AIとブロックチェーンでの利用

MCP を介して AI とブロックチェーンの強みを組み合わせることで、SettleMint はいくつかの強力なユースケースを実現します。

• AIを活用したスマートコントラクト管理：スマートコントラクトは、市場価格や利用負荷といった外部環境の変化に応じて、調整や更新が必要になることがよくあります。AIエージェントはMCPを用いてこれらの状況を監視し、SettleMintのツールを通してスマートコントラクトのパラメータをプロアクティブに調整（または人間に調整をアドバイス）することができます。これにより、より適応性と回復力に優れたブロックチェーンアプリケーションが実現します。
• リアルタイムブロックチェーン監視：静的なダッシュボードの代わりに、ブロックチェーンのトランザクションを監視し、重要なイベントを通知するAIを想像してみてください。MCPを使用すると、AIはチェーンに対して特定のパターン（大規模な送金や特定の契約イベントなど）を継続的に照会し、分析してユーザーに説明したり、自動応答をトリガーしたりできます。
• 自律的ガバナンス：ブロックチェーンガバナンス（例：DAO）では、提案や意思決定にAIの知見が活用されます。MCPを用いることで、AIエージェントは提案の影響に関するオンチェーン上の関連データをすべて収集し、様々な結果をシミュレートし、さらにはブロックチェーン上で自動的に投票を行ったり、承認された決定を実行したりすることも可能です。これにより、AIによる意思決定支援とブロックチェーンの実行能力が融合されます。
• システム間オーケストレーション：SettleMintのMCPは、ブロックチェーンデータに限定される必要はありません。AIはMCPを活用して、ブロックチェーンとオフチェーンシステムにまたがるアクションをオーケストレーションできます。例えば、AIエージェントは、ブロックチェーンで追跡されているサプライチェーンの出荷が遅延していることを検知し、MCPを介してオフチェーンデータベースを更新したり、物流システムに通知を送信したりします。AIはインテリジェントなミドルウェアとして機能し、MCPを用いてブロックチェーンと従来型システムの同期を維持します。

実際には、MCPをSettleMintのSDK（次項で説明）と併用することで、これらのシナリオの実装がはるかに容易になります。開発者はAIが実行すべき高レベルのロジックに集中でき、MCPレイヤー（SettleMintのプラットフォームによって管理）がブロックチェーンやその他のサービスへの接続に伴う複雑な処理を担います。

実例

理解を深めるために、特に SettleMint のツールを使用して、開発ワークフローとアプリケーションで MCP をどのように使用できるかの具体的な例をいくつか見てみましょう。

開発ワークフローにおけるMCPの実装

ブロックチェーンプロジェクトに取り組んでいる開発者で、スマートコントラクトの管理にAIアシスタントを活用したいとします。MCPをワークフローに統合することで、AIアシスタントがプロジェクトのコンテキスト（コード、ファイル）とブロックチェーン環境に直接アクセスできるようになります。

例えば、CLIまたはnpmスクリプト経由でコマンドを実行し、プロジェクトディレクトリを指定してSettleMintプラットフォームに接続されたMCPサーバーを起動することができます。コマンドの例は以下のとおりです。

このコマンドの機能は次のとおりです。

• npx は、別途インストールする必要なく、@settlemint/sdk-mcp パッケージの最新バージョンを実行するために使用されます。
• --path=/Users/llm/asset-tokenization-kit/ は、MCPサーバーがコンテキストを取得するローカルプロジェクトディレクトリを指定します。これにより、AIはMCPを介してそのディレクトリ内のファイルやコードを照会し、 settlemint connectから環境設定にアクセスできるようになります。
• --pat=sm_pat_xxx は、SettleMint のサービスへの認証に必要な個人アクセストークン (PAT) を提供します。このトークン (ここでは xxx としてマスクされています) は、MCP サーバーがユーザーに代わって SettleMint プラットフォームに接続するために必要です。

このコマンドを実行すると、ローカルMCPサーバーが起動し、ローカルプロジェクトとSettleMintプラットフォームの両方に接続されます。AIアシスタント（例えば、Claude Sonnetベースの専用エージェント）は、次のような処理を実行できるようになります。

• たとえば The Graph でインデックス付けしたデータに基づいて、MCP にフォームとリストの作成を依頼します。
• ライブ ブロックチェーンをクエリして、作業中の契約の現在の状態を取得し、何かを検証したり変更をテストしたりします。
• ネットワークに追加のノードを展開する
• ステーブルコイン契約に新しいトークンをリストし、後で発行する

これにより、AI が単なる受動的なコード提案ツールではなく、実際の情報を取得してそれに基づいて行動できるアクティブな参加者となり、開発ワークフローが大幅に強化されます。

カーソルでSettleMint MPCを使用する

Cursor (0.47.0以降) は、SettleMint MCPサーバーの設定に使用できるグローバルファイル~/.cursor/mcp.jsonを提供しています。プログラムフォルダへのパスを指定し、個人用アクセストークンを設定してください。

グローバル MCP 構成ファイルを使用する理由は、個人のアクセス トークンがヒットにコミットされることは決してなく、それをプロジェクト フォルダーに配置すると (カーソルでも可能です)、その可能性が開かれるためです。

Cursorを開き、「設定」→「MCP」に移動します。サーバーへの接続が完了すると、緑色のアクティブステータスが表示されます。

Claude DesktopでSettleMint MPCを使用する

Claudeデスクトップを開き、「設定」に移動します。「開発」タブで「設定の編集」をタップして設定ファイルを開き、以下の設定を追加します。

設定ファイルを保存し、Claudeデスクトップを再起動します。新しいチャット画面に、ハンマー（MCP）アイコンが表示され、新しいMCPサーバーが利用可能になっているはずです。

ClineでSettleMint MPCを使用する

VS CodeでCline拡張機能を開き、MCPサーバーアイコンをタップします。「MCPサーバーを構成」をタップして構成ファイルを開き、以下の設定を追加します。

設定ファイルを保存します。Cline は自動的に設定をリロードします。サーバーへの接続が完了すると、緑色のアクティブステータスが表示されます。

WindsurfでSettleMint MPCを使用する

Windsurfを開き、Cascadeアシスタントに移動します。ハンマー（MCP）アイコンをタップし、「Configure」を選択して設定ファイルを開き、以下の設定を追加します。

設定ファイルを保存し、カスケードアシスタントで「更新」をタップして再読み込みしてください。サーバーへの接続が完了すると、緑色のアクティブステータスが表示されます。

AI駆動型ブロックチェーンアプリケーションまたはエージェント

現実世界のシナリオを説明するために、AIを活用した分散型金融（DeFi）アプリケーションを考えてみましょう。DeFiでは、状況（価格、流動性、ユーザーアクティビティ）が急速に変化するため、迅速な対応が不可欠です。

シナリオ：自動流動性プールを管理するスマートコントラクトがあります。プールのバランスを維持し、ある資産の価格が下落したりプールのバランスが崩れたりした場合に、手数料やパラメータを自動的に調整したいと考えています。

このシナリオでは MCP を使用します。

1. AIエージェントはMCPを介して流動性プールを監視します。数分ごとに、MCPサーバーを介して最新のプール残高と外部価格データ（オンチェーンまたはオフチェーンのオラクルから）を要求します。
2. MCP はブロックチェーンから最新の状態 (プールの準備金、最近の取引) を取得し、場合によっては現在の市場価格の外部価格 API を呼び出して、そのデータを AI に返します。
3. AIはデータを分析します。例えば、資産Aのプールにおける割合が資産Bに比べて大幅に増加していることがAIによって判明したとします（おそらく資産Aの価格が急落したためでしょう）。
4. AI は、プールを保護するために、スワップ料金を一時的に引き上げる必要があると決定します (プールを枯渇させる裁定取引を阻止するための一般的な手段)。
5. AIはMCPを介してスマートコントラクトの関数を呼び出し、手数料パラメータを更新します。MCPのブロックチェーンコネクタは、SettleMintのインフラストラクチャを介してトランザクションを作成し、ネットワークに送信します。
6. トランザクションはオンチェーンで実行され、手数料が調整されます。MCP は成功レスポンスと関連イベント（手数料変更のためにコントラクトが発行するイベントなど）をキャッチします。
7. AI は確認を受け取り、変更を記録したり、アクションを実行したことを管理者に通知したりできます。

このユースケースでは、MCPによってAIがDeFiコントラクトのリアルタイムガーディアンとして機能することが可能になりました。MCPがなければ、AIはオンチェーン上のライブステートにアクセスできず、変更を実行することもできません。MCPを利用することで、AIは強力な自律エージェントとなり、ブロックチェーンアプリケーションが現在の状況に適応することを保証します。

これはほんの一例です。AIを活用したブロックチェーンアプリケーションは、NFTマーケットプレイスの自動管理から、DAO提案のためのAIモデレーター、センサーデータに反応するインテリジェントなサプライチェーン契約まで、多岐にわたります。MCPは、これらのAIエージェントがブロックチェーンや接続されたシステム上で、必要な場所で通信し、行動するための経路を提供します。

貢献

コミュニティからの貢献を歓迎します！バグ報告、機能リクエスト、ドキュメントの更新、コードの貢献などを通じて、SettleMint SDKの改善にどのように貢献できるかについては、貢献ガイドをご覧ください。

ライセンス

SettleMint SDKはFSLソフトウェアライセンスに基づいてリリースされています。詳細はLICENSEファイルをご覧ください。