Web3世界中的MCP应用|Web3与MCP相关项目盘点

MCP 由大语言模型Claude 背后的Anthropic 开发，打破了长期困扰一众开发者们的「资料孤岛」困境，让AI 与区块链的深度结合创造了新的可能性。本文将探讨MCP 协议如何在Web3 世界中运作、目前有哪些项目正在探索这个领域，以及未来可能的发展方向。

Web3 世界中的MCP 应用

Web3 生态系统的复杂性一直是普通用户难以跨越的鸿沟。从选择合适的钱包、理解Gas fee 机制、到参与链上操作等等，每一个步骤都需要先备知识。 MCP 的出现对于改变这种现况是一大利器，以下举两个应用方向：

智能钱包管理与跨链操作

传统上，管理多链资产需要使用不同的钱包和接口，切换成本高昂且易出错。 MCP 整合的智能钱包系统通过单一介面聚合多链资产，使用户能够以对话方式进行资产优化配置。

例如当用户询问「投资组合应该如何优化？」时，MCP 驱动的系统就可以分析当前的资产分布，并考虑当前市场状况、用户的风险偏好，甚至链上数据的趋势，提供对应与客制化的资产配置建议。系统还能够帮助用户理解这些建议背后的逻辑，让决策过程更加透明。这种应用方向特别适合UniversalX 这类运用链抽象技术打造的单一介面产品，可以让产品的层次更加丰富。

自适应DeFi 参与模式

DeFi 生态系统的参与门槛一直较高——用户需要理解借贷率、无常损失、抵押品率等复杂概念。 MCP 的出现创造了「自适应参与」的可能性，意味着系统会根据用户的经验水平、风险承受能力和财务目标，自动调整交互界面的复杂度。

对于DeFi 新手，系统提供简化的操作选项和详细的风险说明；而对于老手，系统则可提供高级策略选项和深度市场分析。这种自适应方法使得从零经验的新手到专业交易者都能获得最适合自己的体验。

Web3 与MCP 相关项目

APRO

APRO是当前Web3 和MCP 应用相对全面的项目之一，项目方的目标是打造一个从数据安全到实时验证的完整解决方案。跟单纯提供MCP 服务器的项目不太一样， APRO 的技术架构是多层次的：

框架层：与DeepSeek、ElizaOS、Virtuals 等合作，为AI Agent 提供开发支持
技术层：结合BNB Greenfield、Phala Network、Mind Network 等重点技术来打造安全基础设施
协议层：通过ATTPs 和AI Oracle 建立可信数据管道

APRO 的双引擎架构ATTPs 和AI Oracle 是他们这套产品重要的护城河之一。 ATTPs（Agent Text Transfer Protocol Secure）是全球第一个基于区块链的AI 数据传输协议，藉由多层验证机制（零知识证明、Merkle 树、区块链共识）确保数据不被篡改且可验证。而AI Oracle 则作为LLM 的「实时事实检查器」，解决了GPT 这类大模型无法获取实时可信讯息的痛点。

APRO 另一个优势是与BNB Greenfield 的结合。 BNB Greenfield 是去中心化储存网络，在上面你可以自由创建、储存和交换数据，并且与BNB Smart Chain 无缝整合，把数据权还给用户。

看到这应该就可以想像APRO 加上BNB Greenfield 的应用：AI Oracle 从多个来源收集数据→ ATTPs 加密并将数据传输到Greenfield 进行存储。这当中有三个关键能力：

去中心化数据存储：所有原始数据直接存储在Greenfield 上，确保他们可被访问且受去中心化存储原则保护
证明生成与验证：原始数据存储在Greenfield，相应的证明通过智能合约生成并存储在BNB Chain 上
智能合约整合：协议在BNB Chain 上实现复杂的智能合约，处理源代理提交的证明的验证

这样的架构为区块链世界中的AI 应用提供了数据完整性和可靠性保障，也是目前APRO 在努力发展的方向。

Flock.io

Flock.io是一个链上的AI 训练平台，这项目的特别之处在它的MCP 中心化问题解决方案。虽然前面提到了MCP 提供标准化介面，但大部分实现都是依赖中心化的AI 模型（如Claude、GPT）来处理请求。 Flock 则是提供了完全在本地运行的Web3 专用AI Agent。这个设计有三大优势：

隐私保护：用户的数据和请求不需要传输到第三方服务器，消除了隐私泄露风险
算力自主：计算过程在用户自己的设备上进行，减少对中央服务器的依赖
个性化优化：本地模型可以根据用户的使用模式进行持续优化和个性化调整

Flock 透过和Base MCP 的整合，让用户可以通过Flock 的本地AI Agent 与Base 区块链无缝互动，同时保持数据的私密性和安全性。另外Flock 在Base MCP API 的调用准确度达到75.93%，这个数字是其他类似的模型暂时无法达到的水准，特别适合复杂的Web3 操作场景。

SendAI

SendAI主要在开发和推广Solana Agent Kit，算是一个开源工具包，用这个工具包可以更方便的将AI Agent 连接到Solana 上。该项目也常常在Solana 上构建和推广AI Driven 的app。目标就是促进自主AI Agent 的发展，让它们能够跟区块链协议互动，去而提升Solana 生态系统的功能性和自动化水平。

另外SendAI 近期推出的MCP 也整合了Cline 人工智能助手，让用户现在能直接跟Solana 区块链「聊天」。就像给AI 装了一个翻译器，让它能理解并操作区块链世界的一切。

对Cline 这款已经有超过一百万人在用的AI 编码助手来说是很好的拓展。以前Cline 只能帮你写程式码，现在用户可以使用超过100 种专门为Solana 设计的工具和功能，让AI 不只是帮你写程式，还能直接在区块链上帮你读取资料、执行交易、甚至开发应用。

而SendAI 前阵子举办的MCP 竞赛也有几个还不错的专案，读者有兴趣的也能多加参考。

MCP 与Web3 的未来发展方向

1. DeFAI 的崛起

DeFAI 是AI 与DeFi 的交集，核心精神是利用AI 来优化和自动化DeFi 操作。 MCP 的出现则为DeFAI 提供了标准化的数据访问和自动化操作能力，可能大幅加速这一领域的发展。未来我们有机会会看到更多DeFAI 应用，好比：

AI Driven 的投资组合管理：根据市场条件自动调整加密资产配置
智能收益farming：自动在不同的DeFi 协议间移动资金，寻找最佳收益
风险管理工具：分析智能合约风险，提前预警可能的安全问题
客制化策略：根据用户的风险偏好和目标，提供定制化的DeFi 策略

2. 安全增强服务

安全保障是伴随着链上应用成长的刚需之一，而MCP 可能催生专注在区块链的安全服务，例如：

智能合约审计：自动分析合约代码，发现潜在漏洞
交易安全分析：在执行交易前评估风险
异常活动监控：24H 监控钱包和协议活动，检测可疑行为
诈骗预警系统：识别潜在的加密货币诈骗和钓鱼攻击

结语

虽然MCP 在Web3 领域的应用仍处于早期阶段，但上述提及的多个项目都各自专注于不同的应用场景，共同推动MCP 与Web3 的融合。

不过MCP 在Web3 结合的路上还是有几个问题需要优先去排除，像是缺乏标准化的认证机制、用户数据如何在AI Agent 和区块链之间安全传输、MCP 伺服器的整合等等。

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