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About
Introduction to Model Context Protocol (MCP)
- Why does MCP matter?
- Key Features and Benefits
How MCP Works
SettleMint's Implementation of MCP
- Capabilities and Features
- Usage in AI and Blockchain
Practical Examples
- Implementing MCP in a Development Workflow
- AI-Driven Blockchain Application or Agent
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关于

Settlemint模型上下文提供商提供了一种简单的方式，将LLM，AI IDE或AI代理集成到Settlemint平台和您已部署的USECASE。

模型上下文协议简介（MCP）

模型上下文协议（MCP）是一个框架，旨在通过提供对外部数据的结构化的上下文访问来增强AI代理和大型语言模型（LLMS）的功能。它充当AI模型与各种数据源之间的桥梁，例如区块链网络，外部API，数据库和开发人员环境。从本质上讲，MCP允许AI模型从外界汲取相关环境，从而实现更明智的推理和互动。

MCP不是一个工具，而是标准化协议。这意味着它定义了AI应该如何请求信息以及外部系统应如何响应。通过遵循此标准，不同的工具和系统可以以一致的方式与AI代理进行通信。结果是，AI模型可以超越其训练有素的知识，并无缝地与现实数据和现实世界的应用程序进行交互。

为什么MCP很重要？

现代AI模型具有强大的功能，但传统上是封闭的系统 - 它们基于从训练数据中学到的模式产生响应，而没有意识到外部系统的现状。缺乏现场背景可能是一个限制。 MCP很重要，因为它桥接了差距，允许AI实时成为上下文感知并以动作为导向。

这是MCP很重要的一些原因：

动态数据访问：MCP允许AI模型与外部生态系统（例如区块链网络或Web API）无缝交互。这意味着AI代理可以在运行时查询数据库或区块链分类帐，以获取最新信息，而不是仅依靠过时的培训数据。
实时上下文：通过提供对数据的结构化实时访问（例如智能合约状态或申请状态），MCP确保了AI的决策和响应由世界当前状态告知。这种上下文意识会带来更准确和相关的结果。
扩展功能：使用MCP，AI代理可以执行操作，而不仅仅是检索数据。例如，AI可能会使用MCP触发区块链事务或更新记录。这可以通过精确的，特定于领域的环境和对其采取行动的能力增强了代理商的决策能力。
降低的复杂性：开发人员从MCP中受益，因为它为各种数据源提供了统一的接口。 AI代理可以将MCP用作许多来源的单个导管，而不是为每个外部系统编写自定义集成代码。这简化了发展并减少错误。

总体而言，MCP通过将其连接到实时数据并使其能够在外部系统中执行任务，从而使AI更加了解，适应性和有用。这是迈向人工智能的重要一步，可以真正理解周围的世界并与世界互动。

关键特征和好处

MCP引入了几个关键功能，为AI开发人员和最终用户提供了重大好处：

上下文意识：AI模型获得了访问实时信息和上下文的能力。 AI代理可以询问特定数据（例如“区块链上的最新区块？”或“从数据库中获取用户配置文件”），并使用该上下文来定制其响应。这会导致更准确和处境适当的结果。
区块链集成：MCP提供了与链上数据和智能合约功能的直接连接。 AI代理可以查询区块链状态（例如，检查令牌余额或读取合同的变量），甚至通过MCP调用合同方法。这通过标准化的接口为AI管理的区块链操作，Defi自动化等提供了可能性。
自动化功能：通过对外部系统的结构化访问，AI代理不仅可以读取数据，还可以采取行动。例如，AI可以自动调整智能合约的参数，启动事务或在存储库中更新配置文件。这些自动化功能允许根据指定指南来创建智能代理，该智能代理自动地管理基础架构或应用程序。
安全与控制：MCP的设计考虑了安全性（稍后再详细介绍）。它提供了一个受控的环境，可以监视和沙盒对外部数据和操作的访问。这样可以确保AI代理仅执行允许的操作，并且可以通过在MCP框架内的身份验证和许可来保护敏感数据。

通过结合这些功能，MCP大大扩展了AI代理可以做的事情。它将被动模型转变为可以感知和影响外部系统的活跃参与者 - 所有这些都以安全的结构化方式。

MCP的工作原理

核心概念

MCP以AI模型和外部数据源之间的中间件为核心。 MCP并没有将所有可能的知识和工具嵌入AI中，而是将AI模型保持精益，并将数据获取和执行任务卸载到外部服务中。 AI和MCP通过定义的协议进行通信：

AI代理（客户端）：AI代理（例如LLM或任何AI驱动的应用程序）提出了信息或诉讼请求。此请求以MCP理解的标准格式表示。例如，AI可能会问：“从区块链Z上获得智能合约Y的变量X值”，或“从项目目录中获取文件ABC的内容”。
MCP服务器（中介）：MCP服务器接收请求并解释。它是一个知道如何连接到各种外部系统的调解人。服务器将确定请求（区块链，API，文件系统等）需要哪个外部源，并使用适当的连接器或处理程序来满足查询。
外部数据源：这可以是区块链节点，API端点，数据库甚至本地开发环境。 MCP服务器与外部源通信，例如，通过进行API调用，查询区块链节点或从磁盘读取文件。
上下文响应：外部源返回请求的数据（或操作的结果）。然后，MCP服务器将此信息格式化为AI代理可以轻松理解的结构化响应。这可能涉及将原始数据转换为简单的JSON结构或文本格式。
返回AI：MCP服务器将格式化的数据发送回AI代理。然后，AI可以将这些数据纳入其推理中，或在此新上下文中继续其工作流程。从AI模型的角度来看，它似乎只是扩展了知识或成功采取了外部动作。

MCP的优点在于，它抽象了各种数据源之间的差异。 AI代理不需要知道如何调用区块链或如何查询数据库；它只是提出通用请求，MCP处理其余的。这种模块化方法意味着可以将新连接器添加到MCP中，以获取其他数据源，而无需更改AI制定请求的方式。

技术工作流程

让我们逐步浏览MCP的典型技术工作流程：

AI提出请求：AI代理使用MCP SDK或API发送请求。例如，在代码中，它可能会调用McP.Fetch（“ Settlemint”，“ getContractState”，params）之类的东西 - “ settlemint”可以指定目标MCP服务器或上下文。
MCP解析请求：MCP服务器（在这种情况下，也许是Settlemint MCP服务器）接收请求。该请求将包括所需操作的标识符和任何必要的参数（例如需要哪个区块链网络，合同地址或文件路径）。
连接器激活：基于请求类型，MCP选择适当的连接器或模块。对于区块链查询，它可能会使用带有网络访问和凭据的区块链连接器。对于文件系统查询，它将使用指定路径的文件连接器。
数据检索/操作执行：MCP执行操作。如果是数据检索，它将获取数据：例如，调用区块链节点的API以获取合同状态或从本地文件读取。如果这是一个操作（例如执行事务或写入文件），则将使用其具有的凭据和上下文执行该操作。
数据格式：原始结果通常是特定于源的格式（Web API的JSON，文件等）。 MCP将将此结果格式化或序列化为标准格式（通常是JSON或文本表示），该格式可以被AI模型轻松消费。它也可能包括元数据，例如时间戳或成功/失败状态。
对AI：MCP的响应将格式化的响应发送回AI代理。实际上，如果使用网络设置，这可能是从SDK函数调用或通过Websocket或HTTP发送的消息的返回值。
AI继续处理：使用新数据，AI可以调整其计划，产生更明智的答案或触发进一步的操作。例如，如果AI被问到有关用户/S区块链余额的问题，则它现在具有MCP的余额，并且可以将其包括在答案中。如果AI自动管理某些内容，则可能会根据数据决定下一步。

该工作流程很快发生，并且经常在幕后。从高级的角度来看，MCP在当时扩展了AI的功能。 AI仍然专注于决策和语言生成，而MCP处理了在外部系统中获取数据和执行命令的咕unt声。

关键组件

MCP由几个核心组件组成，这些组件共同使上述工作流程成为可能：

flowchart LR
    A[AI Agent / LLM] --(1) request--> B{{MCP Server}}
    subgraph MCP Server
        B --> C1[Blockchain Connector]
        B --> C2[API Connector]
        B --> C3[File System Connector]
    end
    C1 -- fetch/query --> D[(Blockchain Network)]
    C2 -- API call --> E[(External API/Data Source)]
    C3 -- read/write --> F[(Local File System)]
    D -- data --> C1
    E -- data --> C2
    F -- file data --> C3
    B{{MCP Server}} --(2) formatted data--> A[AI Agent / LLM]

MCP服务器：这是运行和聆听AI代理的请求的中央服务或守护程序。可以将其视为协调一切的MCP的大脑。 MCP服务器配置为了解各种数据源以及如何连接到它们。实际上，您可能会在本地或服务器上运行MCP服务器进程，而您的AI代理将通过API（例如HTTP请求，RPC调用或通过SDK）与其进行通信。
MCP SDK /客户端库：为了简化用法，MCP提供了不同编程语言的SDK。开发人员将这些包含在其AI代理代码中。 SDK使用MCP服务器处理通信详细信息，因此开发人员可以简单地调用函数或方法（例如MCP.GetData（...）），而无需手动构造网络调用。 SDK确保请求正确格式化，并将其发送到MCP服务器，然后接收响应并将其交给AI程序。
连接器 /适配器：这些是MCP服务器中的模块或插件，它们知道如何与特定类型的外部系统进行交谈。一个连接器可能会处理区块链交互（带有以太坊，HyperLeDger等的子模型），另一个连接器可能会处理Web API（执行HTTP调用），另一个可以管理本地OS操作（文件系统访问，运行Shell命令）。每个连接器都了解其域的一组动作和数据格式。连接器使MCP可扩展 - 可以添加新连接器以支持新的系统或协议。
配置文件：MCP经常使用配置（例如JSON或YAML）来知道要激活的连接器以及如何获得外部服务。例如，您可以使用区块链节点的URL，外部服务的API键或文件路径权限配置MCP实例。配置确保在运行时，MCP服务器具有安全，正确执行请求所需的信息。
安全层：由于MCP可以访问敏感数据并执行操作，因此它包括一个安全层。这可能涉及API键（例如示例中的-PAT个人访问令牌）或用于连接区块链和数据库的身份验证。安全层还可以执行权限：它可以限制AI代理通过MCP进行的操作，从而防止滥用。例如，您可能允许仅阅读某些数据访问，但不允许未经额外批准进行任何规定或改变状态的操作。

这些组件共同使MCP稳健而灵活。关注点的分离（AI与MCP与连接器）意味着每个部分都可以独立发展或保持独立。例如，如果引入了新的区块链，则可以为其添加连接器，而无需更改AI要求数据的方式。或者，如果更新了AI模型，它仍然可以像以前一样使用相同的MCP服务器和连接器。

Setlemint的MCP实现

Settlemint是一个领先的区块链集成平台，已采用并实施了MCP，以增强具有区块链智能和基础结构控制的AI代理。在Settlemint的实现中，MCP充当AI驱动应用程序与由Settlemint平台管理或监视的区块链环境之间的桥梁。这意味着AI代理可以通过标准化的界面与基础基础架构（节点，中间Wares）深入与区块链资源（例如智能合约，交易和网络数据）进行深入互动。

通过利用MCP，Settlemint可以启用场景：

AI助手可以实时查询链上数据，例如检索智能合约的状态或最新的块信息。
自主代理可以管理区块链基础架构任务（部署合同，调整配置），而无需人工AI决策的指导。
使用SettleMint的开发人员可以将高级AI功能集成到其区块链应用中，因为MCP处理了两个世界的繁重升降机。

sequenceDiagram
    participant AI as AI Model (Agent)
    participant MCP as MCP Server
    participant Chain as The Graph / Portal / Node
    participant API as External API

    AI->>MCP: (1) Query request (e.g., get contract state)
    Note over AI,MCP: AI asks MCP for on-chain data
    MCP-->>AI: (2) Acknowledgement & processing

    MCP->>Chain: (3) Fetch data from blockchain
    Chain-->>MCP: (4) Return contract state

    MCP->>API: (5) [Optional] Fetch related off-chain data
    API-->>MCP: (6) Return external data

    MCP-->>AI: (7) Send combined response
    Note over AI,MCP: AI receives on-chain data (and any other context)

    AI->>MCP: (8) Action request (e.g., execute transaction)
    MCP->>Chain: (9) Submit transaction to blockchain
    Chain-->>MCP: (10) Return tx result/receipt
    MCP-->>AI: (11) Confirm action result

总而言之，SettleMint的MCP版本扩展了其平台的功能，从而允许AI驱动的区块链操作。这种组合汇集了区块链的信任和透明度以及AI的适应性和智慧。

功能和功能

Settlemint的MCP实现配备了一套为区块链-AI集成量身定制的功能：

无缝IDE集成：Settlemint的工具在共同的开发人员环境中起作用，这意味着您可以在开发工作流程中使用MCP。例如，如果您要编码智能合约或应用程序，则AI代理（例如代码助理）可以使用MCP从IDE中获取区块链状态或部署合同。这通过在代码时提供实时区块链反馈和操作来简化开发。
自动合同管理：AI代理可以通过MCP自动地与智能合约进行互动，甚至可以修改智能合同。这包括部署新合同，在现有合同上调用功能或收听事件。例如，AI OPS代理可以在DEFI合同中检测异常，并通过Settlemint使用MCP自动在该合同上触发保障函数。
AI驱动分析：通过MCP，AI模型可以分析区块链数据以获取见解和预测。 Settlemint的平台可能会通过MCP为交易历史，令牌运动或网络指标提供专门从事分析的AI模型。然后，AI可以说，可以确定欺诈性交易的模式或预测网络拥塞，并将这些见解返回到区块链应用程序或管理员中。

这些功能证明了Settlemint如何集成MCP，而不仅仅是指向区块链的基本链接，而是一个使区块链数据和控制权以有意义的方式访问的综合套件。它通过允许AI不断监视并对链上事件做出反应，从而有效地使区块链网络聪明。

在AI和区块链中使用

通过通过MCP结合AI和区块链的优势，SettleMint解锁了几种强大的用例：

AI驱动的智能合同管理：智能合约通常需要根据外部条件（例如市场价格或使用负载）进行调整或更新。 AI代理可以使用MCP监视这些条件，并通过Settlemint的工具主动调整智能合约参数（或建议人类这样做）。这会创建更多的自适应和弹性区块链应用程序。
实时区块链监视：代替静态仪表板，想象一个AI观察区块链交易并提醒您重要事件的AI。使用MCP，AI可以连续查询链条中是否有特定模式（例如大型转移或某些合同事件），然后分析并向用户或触发自动响应进行分析并解释这些响应。
自主治理：在区块链治理（例如Daos）中，建议和决定可以通过AI见解来告知。使用MCP，AI代理可以收集有关提案影响的所有相关链数据，模拟不同的结果，甚至投票或执行批准的决策，自动在区块链上。这将AI决策支持与区块链的执行功能合并。
跨系统编排：Settlemint的MCP不必仅限于区块链数据。 AI可以使用它来策划跨越区块链和链链系统的动作。例如，AI代理可能会检测到供应链发货（在区块链上跟踪）被延迟，然后通过MCP更新链链数据库或将通知发送到物流系统。 AI充当智能中间件，使用MCP来确保区块链和传统系统保持同步。

实际上，将MCP与Settlemint的SDK一起使用（接下来讨论）使实施这些方案变得更加容易。开发人员可以专注于AI应该做什么的高级逻辑，而MCP层（由Settlemint的平台管理）处理连接到区块链和其他服务的复杂性。

实际例子

为了巩固理解，让我们看一些关于如何在开发工作流和应用中使用MCP的具体示例，尤其是在Settlemint的工具中。

在开发工作流程中实施MCP

假设您是从事区块链项目的开发人员，并且您想使用AI助手来帮助管理您的智能合约。您可以将MCP集成到工作流程中，以便AI助手可以直接访问项目的上下文（代码，文件）和区块链环境。

例如，您可以使用命令（通过CLI或NPM脚本）来启动指向您项目目录并连接到Settlemint平台的MCP服务器。一个示例命令可能是：

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

这是该命令所做的：

NPX用于执行 @settlemint/SDK-MCP软件包的最新版本，而无需单独的安装。
-path =/users/llm/资产 - tokenization-kit/指定MCP服务器将具有上下文的本地项目目录。这可以允许AI通过MCP查询该目录中的文件或代码，并可以从settlemint connect
-pat = sm_pat_xxx提供了一个个人访问令牌（PAT），用于用Settlemint的服务进行身份验证。 MCP服务器必须代表您连接到Settlemint平台需要此令牌（在此处掩盖为XXX）。

运行此命令后，您将拥有本地MCP服务器启动并运行，并连接到本地项目和Settlemint平台。您的AI助手（例如，专业的克劳德十四行诗代理商）可以做类似的事情：

要求MCP根据您索引的数据来编写表单和列表，例如图形。
查询实时区块链以获取您正在处理的合同的当前状态，以验证某些内容或测试更改。
在网络中部署一个额外的节点
列表，然后在您的Stablecoin合同中造成一些新的令牌

通过使AI成为可以获取实际信息和行动的活跃参与者，而不仅仅是被动代码建议工具，这可以极大地增强开发工作流程。

在光标中使用Settlemint MPC

光标（0.47.0及以上）提供了全局~/.cursor/mcp.json您可以在其中配置Settlemint MCP服务器的文件。指向程序文件夹的路径，并设置您的个人访问令牌。

我们使用全局MCP配置文件的原因是，您的个人访问令牌永远不应被击中并将其放入项目文件夹中，这在光标中也可以打开这种可能性。

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

打开光标并导航到设置/MCP。成功连接服务器后，您应该看到绿色活动状态。

在Claude Desktop中使用Settlemint MPC

打开Claude桌面并导航到设置。在“开发者”选项卡下，点击编辑配置以打开配置文件，并添加以下配置：

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

保存配置文件并重新启动Claude桌面。在新的聊天屏幕中，您应该看到一个可用的新MCP服务器出现锤子（MCP）图标。

在Cline中使用Settlemint MPC

打开VS代码中的Cline扩展名，然后点击MCP服务器图标。点击配置MCP服务器以打开配置文件并添加以下配置：

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

保存配置文件。克林应自动重新加载配置。成功连接服务器后，您应该看到绿色活动状态。

在蜿蜒曲折中使用Settlemint MPC

敞开大风，导航到喀斯喀特助手。点击锤子（MCP）图标，然后配置以打开配置文件并添加以下配置：

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

通过在Cascade Assistant中刷新刷新来保存配置文件并重新加载。成功连接服务器后，您应该看到绿色活动状态。

AI驱动的区块链应用程序或代理

为了说明现实世界的情况，请考虑AI驱动的分散融资（DEFI）应用程序。在Defi中，条件迅速变化（价格，流动性，用户活动），并且迅速响应至关重要。

方案：您有一份智能合同，可以管理自动流动性池。您想确保其保持平衡 - 如果一个资产的价格下跌或池变得不平衡，则需要自动调整费用或参数。

在这种情况下使用MCP：

AI代理通过MCP监视流动性池。每隔几分钟，它就会要求通过MCP服务器（从链或链隔板）获得最新的池余额和外部价格数据。
MCP从区块链（泳池储备，最近的交易）中获取了最新状态，并可能以当前市场价格的外部价格API，然后将该数据返回给AI。
AI分析数据。假设它发现资产A在池中的比例相对于资产B大幅增加（也许是因为资产A的价格急剧下降）。
AI决定为了保护游泳池，它应该暂时增加交换费（这是劝阻套利池耗尽池的常见措施）。
通过MCP，AI调用智能合约上的功能以更新费用参数。 MCP的区块链连接器通过Settlemint的基础架构处理并将交易发送到网络。
交易是在链上执行的，调整了费用。 MCP捕获了成功响应和任何相关事件（例如合同可能会因收费更改而发出的事件）。
AI收到确认，可以记录更改或通知管理员采取行动。

在此用例中，MCP使AI成为DEFI合同的实时监护人。没有MCP，AI将无法访问实时链态状态或执行更改的能力。使用MCP，AI成为一种强大的自治药物，可确保区块链应用程序适应当前条件。

这只是一个例子。 AI驱动的区块链应用程序的范围从自动NFT市场管理到DAO建议的AI主持人，再到对传感器数据反应的智能供应链合同。 MCP为这些AI代理提供了在区块链和连接系统上进行交流和行动的途径。

贡献

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执照

Settlemint SDK在FSL Software License。看到LICENSE文件以获取更多详细信息。