Оглавление
О
Поставщик контекста модели SettleMint обеспечивает простой способ интеграции LLM, AI IDE или AI Agent с платформой SettleMint и развернутым вариантом использования.
Введение в протокол контекста модели (MCP)
Model Context Protocol (MCP) — это фреймворк, разработанный для расширения возможностей агентов ИИ и больших языковых моделей (LLM) путем предоставления структурированного контекстного доступа к внешним данным. Он действует как мост между моделями ИИ и различными источниками данных, такими как сети блокчейнов, внешние API, базы данных и среды разработки. По сути, MCP позволяет модели ИИ извлекать соответствующий контекст из внешнего мира, обеспечивая более обоснованные рассуждения и взаимодействие.
MCP — это не отдельный инструмент, а стандартизированный протокол. Это означает, что он определяет, как ИИ должен запрашивать информацию и как внешние системы должны отвечать. Следуя этому стандарту, различные инструменты и системы могут взаимодействовать с агентами ИИ согласованным образом. Результатом является то, что модели ИИ могут выходить за рамки своих обученных знаний и беспрепятственно взаимодействовать с живыми данными и реальными приложениями.
Почему MCP имеет значение?
Современные модели ИИ мощные, но традиционно работают как закрытые системы — они генерируют ответы на основе шаблонов, изученных из обучающих данных, без понимания текущего состояния внешних систем. Отсутствие живого контекста может быть ограничением. MCP имеет значение, поскольку оно устраняет этот разрыв, позволяя ИИ стать контекстно-зависимым и ориентированным на действия в реальном времени.
Вот несколько причин, по которым MCP важен:
- Динамический доступ к данным: MCP позволяет моделям ИИ беспрепятственно взаимодействовать с внешними экосистемами (например, сетями блокчейнов или веб-API). Это означает, что агент ИИ может запрашивать базу данных или реестр блокчейна во время выполнения, чтобы получить последнюю информацию, а не полагаться исключительно на устаревшие данные обучения.
- Контекст в реальном времени: предоставляя структурированный доступ в реальном времени к данным (таким как состояния смарт-контрактов или статусы приложений), MCP гарантирует, что решения и ответы ИИ будут основаны на текущем состоянии мира. Такая контекстная осведомленность приводит к более точным и релевантным результатам.
- Расширенные возможности: с помощью MCP агенты ИИ могут выполнять действия, а не просто извлекать данные. Например, ИИ может использовать MCP для запуска транзакции блокчейна или обновления записи. Это расширяет возможности принятия решений агентом с помощью точного, специфичного для домена контекста и возможности действовать на его основе.
- Снижение сложности: Разработчики получают выгоду от MCP, поскольку он предлагает унифицированный интерфейс для различных источников данных. Вместо написания собственного кода интеграции для каждой внешней системы, агент ИИ может использовать MCP как единый канал для многих источников. Это упрощает разработку и сокращает количество ошибок.
В целом, MCP делает ИИ более осведомленным, адаптивным и полезным, подключая его к живым данным и позволяя ему выполнять задачи во внешних системах. Это значительный шаг к ИИ, который может по-настоящему понимать и взаимодействовать с окружающим миром.
Основные характеристики и преимущества
MCP представляет несколько ключевых функций, которые обеспечивают значительные преимущества как разработчикам ИИ, так и конечным пользователям:
- Контекстная осведомленность: модели ИИ получают возможность доступа к живой информации и контексту по требованию. Вместо того чтобы работать изолированно, агент ИИ может запрашивать определенные данные (например, «Какой последний блок в блокчейне?» или «Извлечь профиль пользователя из базы данных») и использовать этот контекст для адаптации своих ответов. Это приводит к более точным и ситуативно соответствующим результатам.
- Интеграция блокчейна: MCP обеспечивает прямое подключение к данным в цепочке и функционалу смарт-контрактов. Агент ИИ может запрашивать состояние блокчейна (например, проверять баланс токена или считывать переменную контракта) и даже вызывать методы контракта через MCP. Это открывает возможности для управляемых ИИ операций блокчейна, автоматизации DeFi и многого другого, все через стандартизированный интерфейс.
- Возможности автоматизации: благодаря структурированному доступу к внешним системам агенты ИИ могут не только считывать данные, но и выполнять действия. Например, ИИ может автоматически настраивать параметры смарт-контракта, инициировать транзакцию или обновлять файл конфигурации в репозитории. Эти возможности автоматизации позволяют создавать интеллектуальных агентов, которые управляют инфраструктурой или приложениями автономно, в соответствии с заданными правилами.
- Безопасность и контроль: MCP разработан с учетом безопасности (подробнее об этом позже). Он обеспечивает контролируемую среду, в которой доступ к внешним данным и операциям может контролироваться и изолироваться. Это гарантирует, что агент ИИ выполняет только разрешенные действия, а конфиденциальные данные могут быть защищены с помощью аутентификации и разрешений в рамках MCP.
Объединяя эти функции, MCP значительно расширяет возможности агентов ИИ. Он превращает пассивные модели в активных участников, которые могут чувствовать и влиять на внешние системы — все это безопасным, структурированным образом.
Как работает МКП
Основная концепция
По своей сути MCP действует как промежуточное программное обеспечение между моделью ИИ и внешними источниками данных. Вместо того, чтобы встраивать все возможные знания и инструменты в ИИ, MCP сохраняет модель ИИ простой и перекладывает задачи по извлечению и выполнению данных на внешние сервисы. ИИ и MCP взаимодействуют через определенный протокол:
- Агент ИИ (клиент): Агент ИИ (например, LLM или любое приложение, управляемое ИИ) формулирует запрос информации или действия. Этот запрос выражается в стандартном формате, понимаемом MCP. Например, ИИ может спросить: «Получить значение переменной X из смарт-контракта Y на блокчейне Z» или «Извлечь содержимое файла ABC из каталога проекта».
- MCP-сервер (посредник): MCP-сервер получает запрос и интерпретирует его. Он действует как посредник, который знает, как подключаться к различным внешним системам. Сервер определит, какой внешний источник необходим для запроса (блокчейн, API, файловая система и т. д.) и использует соответствующий коннектор или обработчик для выполнения запроса.
- Внешний источник данных: это может быть узел блокчейна, конечная точка API, база данных или даже локальная среда разработки. Сервер MCP взаимодействует с внешним источником, например, выполняя вызов API, запрашивая узел блокчейна или считывая файл с диска.
- Контекстный ответ: внешний источник возвращает запрошенные данные (или результат действия). Затем сервер MCP форматирует эту информацию в структурированный ответ, который агент ИИ может легко понять. Это может включать преобразование необработанных данных в более простую структуру JSON или текстовый формат.
- Возврат к ИИ: MCP-сервер отправляет отформатированные данные обратно агенту ИИ. Затем ИИ может включить эти данные в свои рассуждения или продолжить свой рабочий процесс с этим новым контекстом. С точки зрения модели ИИ, это как если бы он просто расширил свои знания или успешно выполнил внешнее действие.
Прелесть MCP в том, что он абстрагируется от различий между различными источниками данных. Агенту ИИ не нужно знать, как вызывать блокчейн или как запрашивать базу данных; он просто делает общий запрос, а MCP обрабатывает все остальное. Этот модульный подход означает, что в MCP можно добавлять новые коннекторы для дополнительных источников данных, не меняя способ формулирования запросов ИИ.
Технический рабочий процесс
Давайте шаг за шагом рассмотрим типичный технический рабочий процесс с MCP:
- AI делает запрос: Агент AI использует MCP SDK или API для отправки запроса. Например, в коде он может вызвать что-то вроде mcp.fetch("settlemint", "getContractState", params) - где "settlemint" может указывать целевой сервер MCP или контекст.
- MCP анализирует запрос: сервер MCP (в данном случае, возможно, сервер SettleMint MCP) получает запрос. Запрос будет включать идентификатор желаемой операции и любые необходимые параметры (например, какая сеть блокчейна, адрес контракта или путь к файлу необходимы).
- Активация коннектора: на основе типа запроса MCP выбирает соответствующий коннектор или модуль. Для запроса блокчейна он может использовать коннектор блокчейна, настроенный с сетевым доступом и учетными данными. Для запроса файловой системы он будет использовать файловый коннектор с указанным путем.
- Извлечение данных/Выполнение действия: MCP выполняет действие. Если это извлечение данных, он извлекает данные: например, вызывает API узла блокчейна для получения состояния контракта или считывает данные из локального файла. Если это действие (например, выполнение транзакции или запись в файл), он выполнит эту операцию, используя имеющиеся у него учетные данные и контекст.
- Форматирование данных: необработанный результат часто находится в формате, специфичном для источника (JSON из веб-API, двоичный из файла и т. д.). MCP отформатирует или сериализует этот результат в стандартный формат (обычно JSON или текстовое представление), который может быть легко использован моделью ИИ. Он также может включать метаданные, такие как временные метки или статус успеха/неудачи.
- Ответ на AI: MCP отправляет отформатированный ответ обратно агенту AI. На практике это может быть возвращаемое значение из вызова функции SDK или сообщение, отправленное через веб-сокет или HTTP, если используется сетевая настройка.
- ИИ продолжает обработку: с новыми данными ИИ может скорректировать свой план, сгенерировать более обоснованный ответ или инициировать дальнейшие действия. Например, если ИИ задали вопрос о балансе блокчейна пользователя/пользователей, теперь у него есть баланс от MCP, и он может включить его в свой ответ. Если ИИ автономно управлял чем-то, он может принять решение о следующем шаге на основе данных.
Этот рабочий процесс происходит быстро и часто за кулисами. С точки зрения высокого уровня MCP расширяет возможности ИИ на лету. ИИ остается сосредоточенным на принятии решений и генерации языка, в то время как MCP выполняет тяжелую работу по извлечению данных и выполнению команд во внешних системах.
Ключевые компоненты
MCP состоит из нескольких основных компонентов, которые работают вместе, делая возможным описанный выше рабочий процесс:
- MCP Server: это центральная служба или демон, которая работает и прослушивает запросы от агентов ИИ. Его можно рассматривать как мозг MCP, который координирует все. MCP-сервер настроен на знание различных источников данных и того, как к ним подключаться. На практике вы можете запустить процесс сервера MCP локально или на сервере, и ваш агент ИИ будет взаимодействовать с ним через API (например, HTTP-запросы, вызовы RPC или через SDK).
- MCP SDK / Клиентская библиотека: для упрощения использования MCP предоставляет SDK на разных языках программирования. Разработчики включают их в свой код агента ИИ. SDK обрабатывает детали связи с сервером MCP, поэтому разработчик может просто вызывать функции или методы (например, mcp.getData(...)) без ручного создания сетевых вызовов. SDK обеспечивает правильное форматирование запросов и отправляет их на сервер MCP, затем получает ответ и передает его программе ИИ.
- Коннекторы/адаптеры: это модули или плагины в сервере MCP, которые знают, как общаться с определенными типами внешних систем. Один коннектор может обрабатывать взаимодействия с блокчейном (с подмодулями для Ethereum, Hyperledger и т. д.), другой может обрабатывать веб-API (выполнение HTTP-вызовов), третий может управлять локальными операциями ОС (доступ к файловой системе, выполнение команд оболочки). Каждый коннектор понимает набор действий и форматов данных для своего домена. Коннекторы делают MCP расширяемым — можно добавлять новые коннекторы для поддержки новых систем или протоколов.
- Файлы конфигурации: MCP часто использует конфигурацию (например, JSON или YAML), чтобы знать, какие коннекторы активировать и как получить доступ к внешним службам. Например, вы можете настроить экземпляр MCP с URL-адресом вашего узла блокчейна, ключами API для внешних служб или разрешениями пути к файлу. Конфигурация гарантирует, что во время выполнения сервер MCP будет иметь информацию, необходимую для безопасного и правильного выполнения запросов.
- Уровень безопасности: поскольку MCP может получать доступ к конфиденциальным данным и выполнять действия, он включает уровень безопасности. Это может включать ключи API (например, личный токен доступа --pat в примере) или аутентификацию для подключения к блокчейнам и базам данных. Уровень безопасности также обеспечивает соблюдение разрешений: он может ограничивать то, что разрешено делать агенту ИИ через MCP, предотвращая несанкционированное использование. Например, вы можете разрешить доступ только для чтения к некоторым данным, но не разрешать никаких операций записи или изменения состояния без дополнительного одобрения.
Эти компоненты вместе делают MCP надежным и гибким. Разделение задач (ИИ против MCP против коннекторов) означает, что каждая часть может развиваться или поддерживаться независимо. Например, если вводится новый блокчейн, вы можете добавить для него коннектор, не меняя того, как ИИ запрашивает данные. Или, если модель ИИ обновляется, она может по-прежнему использовать тот же сервер и коннекторы MCP, что и раньше.
Реализация MCP в SettleMint
SettleMint — ведущая платформа интеграции блокчейнов, которая приняла и внедрила MCP для расширения возможностей агентов ИИ с помощью интеллекта блокчейна и управления инфраструктурой. В реализации SettleMint MCP служит мостом между приложениями, управляемыми ИИ, и средами блокчейнов, управляемыми или контролируемыми платформой SettleMint. Это означает, что агенты ИИ могут глубоко взаимодействовать с ресурсами блокчейна (такими как смарт-контракты, транзакции и сетевые данные), а также с базовой инфраструктурой (узлами, промежуточным ПО) через стандартизированный интерфейс.
Используя MCP, SettleMint реализует сценарии, в которых:
- Помощник на основе искусственного интеллекта может запрашивать данные в цепочке в режиме реального времени, например, получать информацию о состоянии смарт-контракта или о последнем блоке.
- Автономные агенты могут управлять задачами инфраструктуры блокчейна (развертывание контрактов, корректировка конфигураций) без вмешательства человека, руководствуясь принятием решений искусственным интеллектом.
- Разработчики, использующие SettleMint, могут интегрировать расширенные функции искусственного интеллекта в свои блокчейн-приложения, затратив относительно немного усилий, поскольку MCP берет на себя тяжелую работу по соединению двух миров.
Подводя итог, можно сказать, что версия MCP от SettleMint расширяет возможности их платформы, позволяя проводить операции блокчейна на основе ИИ. Эта комбинация объединяет доверие и прозрачность блокчейна с адаптивностью и интеллектом ИИ.
Возможности и особенности
Реализация MCP от SettleMint обладает богатым набором возможностей, специально разработанных для интеграции блокчейна и искусственного интеллекта:
- Полная интеграция IDE: инструменты SettleMint работают в обычных средах разработки, что означает, что вы можете использовать MCP в контексте вашего рабочего процесса разработки. Например, если вы кодируете смарт-контракт или приложение, агент ИИ (например, помощник по коду) может использовать MCP для получения состояния блокчейна или развертывания контрактов прямо из вашей IDE. Это оптимизирует разработку, предоставляя обратную связь и действия блокчейна в реальном времени по мере написания кода.
- Автоматизированное управление контрактами: агенты ИИ могут взаимодействовать с умными контрактами и даже изменять их автономно через MCP. Это включает в себя развертывание новых контрактов, вызов функций в существующих контрактах или прослушивание событий. Например, агент ИИ-операций может обнаружить аномалию в контракте DeFi и использовать MCP через SettleMint для запуска защитной функции в этом контракте, и все это автоматически.
- Аналитика на основе ИИ: с помощью MCP модели ИИ могут анализировать данные блокчейна для получения информации и прогнозов. Платформа SettleMint может передавать истории транзакций, перемещения токенов или сетевые метрики через MCP в модель ИИ, специализирующуюся на аналитике. Затем ИИ может, скажем, выявлять закономерности мошеннических транзакций или прогнозировать перегрузку сети и передавать эти сведения обратно в приложение блокчейна или администраторам.
Эти функции демонстрируют, что интеграция SettleMint с MCP — это не просто базовая ссылка на блокчейн, а комплексный набор, который делает данные и управление блокчейном доступными для ИИ осмысленным образом. Он эффективно делает сети блокчейна интеллектуальными, позволяя ИИ непрерывно отслеживать и реагировать на события в цепочке.
Использование в ИИ и блокчейне
Объединяя сильные стороны ИИ и блокчейна посредством MCP, SettleMint открывает несколько эффективных вариантов использования:
- Управление смарт-контрактами на базе ИИ: смарт-контракты часто требуют настройки или обновления на основе внешних условий (например, рыночных цен или нагрузки). Агент ИИ может использовать MCP для мониторинга этих условий и проактивной корректировки параметров смарт-контрактов (или рекомендовать это людям) с помощью инструментов SettleMint. Это создает более адаптивные и устойчивые блокчейн-приложения.
- Мониторинг блокчейна в реальном времени: вместо статических панелей управления представьте себе ИИ, который следит за транзакциями блокчейна и оповещает вас о важных событиях. С помощью MCP ИИ может непрерывно запрашивать у цепочки определенные шаблоны (например, крупные переводы или определенные события контракта), а затем анализировать и объяснять их пользователю или запускать автоматические ответы.
- Автономное управление: в управлении блокчейном (например, DAO) предложения и решения могут быть информированы с помощью идей ИИ. Используя MCP, агент ИИ может собирать все соответствующие данные о влиянии предложения в цепочке, моделировать различные результаты и даже автоматически голосовать или выполнять утвержденные решения в блокчейне. Это объединяет поддержку принятия решений ИИ с возможностями исполнения блокчейна.
- Оркестровка между системами: MCP SettleMint не обязательно должен быть ограничен данными блокчейна. ИИ может использовать его для организации действий, которые охватывают блокчейн и офчейн-системы. Например, агент ИИ может обнаружить, что отгрузка в цепочке поставок (отслеживаемая в блокчейне) задерживается, а затем через MCP обновить офчейн-базу данных или отправить уведомление в логистическую систему. ИИ действует как интеллектуальное промежуточное программное обеспечение, используя MCP для обеспечения синхронизации как блокчейна, так и традиционных систем.
На практике использование MCP с SDK SettleMint (обсуждается далее) значительно упрощает реализацию этих сценариев. Разработчики могут сосредоточиться на высокоуровневой логике того, что должен делать ИИ, в то время как уровень MCP (управляемый платформой SettleMint) занимается сложностью подключения к блокчейну и другим сервисам.
Практические примеры
Чтобы закрепить понимание, давайте рассмотрим несколько конкретных примеров того, как MCP можно использовать в процессе разработки и в приложениях, особенно с использованием инструментария SettleMint.
Внедрение MCP в рабочий процесс разработки
Предположим, вы разработчик, работающий над проектом блокчейна, и хотите использовать помощника ИИ для управления вашими смарт-контрактами. Вы можете интегрировать MCP в свой рабочий процесс, чтобы помощник ИИ имел прямой доступ к контексту вашего проекта (код, файлы) и среде блокчейна.
Например, вы можете использовать команду (через CLI или скрипт npm) для запуска сервера MCP, который указывает на каталог вашего проекта и подключен к платформе SettleMint. Пример команды может быть таким:
npx -y @settlemint/sdk-mcp@latest --path=/Users/llm/asset-tokenization-kit/ --pat=sm_pat_xxx
Вот что делает эта команда:
- npx используется для выполнения последней версии пакета @settlemint/sdk-mcp без необходимости отдельной установки.
- --path=/Users/llm/asset-tokenization-kit/ указывает локальный каталог проекта, о котором сервер MCP будет иметь контекст. Это может позволить ИИ запрашивать файлы или код в этом каталоге через MCP и иметь доступ к настройкам среды из
settlemint connect - --pat=sm_pat_xxx предоставляет токен личного доступа (PAT) для аутентификации в сервисах SettleMint. Этот токен (замаскированный здесь как xxx) необходим для подключения сервера MCP к платформе SettleMint от вашего имени.
После запуска этой команды у вас будет запущенный и работающий локальный сервер MCP, подключенный как к вашему локальному проекту, так и к платформе SettleMint. Ваш помощник ИИ (например, специализированный агент на основе Клода Соннета) сможет делать такие вещи, как:
- Попросите MCP написать формы и списки на основе данных, которые вы проиндексировали, например, The Graph.
- Отправьте запрос в действующий блокчейн, чтобы получить текущее состояние контракта, над которым вы работаете, чтобы что-то проверить или протестировать изменения.
- Разверните дополнительный узел в вашей сети
- Добавьте и позже выпустите несколько новых токенов в вашем контракте стейблкоина
Это значительно улучшает процесс разработки, поскольку ИИ становится активным участником, который может получать и использовать реальную информацию, а не просто пассивным инструментом для предложения кода.
Использование SettleMint MPC в курсоре
Cursor (0.47.0 и выше) предоставляет глобальный файл ~/.cursor/mcp.json в котором вы можете настроить сервер SettleMint MCP. Укажите путь к папке вашей программы и установите свой персональный токен доступа.
Причина, по которой мы используем глобальный файл конфигурации MCP, заключается в том, что ваш персональный токен доступа никогда, никогда, никогда не должен быть передан в обращения, а размещение его в папке проекта, что также возможно в курсоре, открывает такую возможность.
{
"mcpServers": {
"settlemint": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@settlemint/sdk-mcp@latest",
"--path=/Users/llm/asset-tokenization-kit/",
"--pat=sm_pat_xxx"
]
}
}
}
Откройте курсор и перейдите в Настройки/MCP. Вы должны увидеть зеленый активный статус после успешного подключения сервера.
Использование SettleMint MPC в Claude Desktop
Откройте рабочий стол Claude и перейдите в раздел «Настройки». На вкладке «Разработчик» нажмите «Изменить конфигурацию», чтобы открыть файл конфигурации и добавить следующую конфигурацию:
{
"mcpServers": {
"settlemint": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@settlemint/sdk-mcp@latest",
"--path=/Users/llm/asset-tokenization-kit/",
"--pat=sm_pat_xxx"
]
}
}
}
Сохраните файл конфигурации и перезапустите рабочий стол Claude. На новом экране чата вы должны увидеть значок молотка (MCP) с новым доступным сервером MCP.
Использование SettleMint MPC в Клайне
Откройте расширение Cline в VS Code и нажмите значок MCP Servers. Нажмите Configure MCP Servers, чтобы открыть файл конфигурации и добавить следующую конфигурацию:
{
"mcpServers": {
"settlemint": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@settlemint/sdk-mcp@latest",
"--path=/Users/llm/asset-tokenization-kit/",
"--pat=sm_pat_xxx"
]
}
}
}
Сохраните файл конфигурации. Cline должен автоматически перезагрузить конфигурацию. Вы должны увидеть зеленый активный статус после успешного подключения к серверу.
Использование SettleMint MPC в Windsurf
Откройте Windsurf и перейдите к помощнику Cascade. Нажмите на значок молотка (MCP), затем Configure, чтобы открыть файл конфигурации и добавить следующую конфигурацию:
{
"mcpServers": {
"settlemint": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@settlemint/sdk-mcp@latest",
"--path=/Users/llm/asset-tokenization-kit/",
"--pat=sm_pat_xxx"
]
}
}
}
Сохраните файл конфигурации и перезагрузите его, нажав «Обновить» в помощнике Cascade. Вы должны увидеть зеленый активный статус после успешного подключения сервера.
Приложение или агент блокчейна на основе искусственного интеллекта
Чтобы проиллюстрировать реальный сценарий, рассмотрим приложение Decentralized Finance (DeFi) на основе ИИ. В DeFi условия быстро меняются (цены, ликвидность, активность пользователей), и крайне важно быстро реагировать.
Сценарий: У вас есть смарт-контракт, который управляет автоматическим пулом ликвидности. Вы хотите гарантировать, что он остается сбалансированным — если цена одного актива падает или пул становится несбалансированным, вы хотите автоматически корректировать комиссии или параметры.
Использование MCP в этом сценарии:
- Агент ИИ отслеживает пул ликвидности через MCP. Каждые несколько минут он запрашивает последние балансы пула и внешние данные о ценах (из оракулов в цепочке или вне ее) через сервер MCP.
- MCP извлекает последние данные о состоянии из блокчейна (резервы пула, последние сделки) и, возможно, вызывает внешний ценовой API для получения текущих рыночных цен, а затем возвращает эти данные ИИ.
- ИИ анализирует данные. Предположим, он обнаруживает, что доля актива A в пуле резко возросла по отношению к активу B (возможно, потому, что цена актива A резко упала).
- ИИ решает, что для защиты пула следует временно увеличить комиссию за своп (обычная мера, призванная воспрепятствовать арбитражу, опустошающему пул).
- Через MCP ИИ вызывает функцию смарт-контракта для обновления параметра комиссии. Блокчейн-коннектор MCP обрабатывает создание и отправку транзакции в сеть через инфраструктуру SettleMint.
- Транзакция выполняется в цепочке, корректируя комиссию. MCP ловит ответ об успешном завершении и любое соответствующее событие (например, событие, которое контракт может выдать для изменения комиссии).
- ИИ получает подтверждение и может зарегистрировать изменение или сообщить администраторам о принятых мерах.
В этом варианте использования MCP позволил ИИ стать хранителем контракта DeFi в режиме реального времени. Без MCP ИИ не имел бы доступа к текущему состоянию цепи или возможности выполнять изменения. С MCP ИИ становится мощным автономным агентом, который обеспечивает адаптацию приложения блокчейна к текущим условиям.
Это всего лишь один пример. Приложения на основе блокчейна, управляемые ИИ, могут варьироваться от автоматического управления рынком NFT до модераторов ИИ для предложений DAO и интеллектуальных контрактов цепочки поставок, которые реагируют на данные датчиков. MCP предоставляет этим агентам ИИ путь для общения и действий там, где это важно — в блокчейне и подключенных системах.
Внося вклад
Мы приветствуем вклад сообщества! Ознакомьтесь с нашим руководством по участию , чтобы узнать, как вы можете помочь улучшить SettleMint SDK с помощью отчетов об ошибках, запросов функций, обновлений документации или вкладов в код.
Лицензия
SettleMint SDK выпускается под лицензией FSL Software License . Более подробную информацию см. в файле LICENSE .