Solana 新币 DARK 爆火：AI 货币是机遇还是陷阱？

AI 货币 $DARK：Solana 生态的新泡沫？

导读：Binance Alpha 上线的 $DARK 与 MCP 概念

昨天 Solana 上 AI 相关代币 \(DARK 登上 Binance Alpha，市值迅速膨胀到 4000 万美元级别。这股热潮背后，是与 \)DARK 紧密相连的“MCP”（模型上下文协议）概念。而这个 MCP，恰恰是谷歌等 Web2 巨头们磨刀霍霍、跃跃欲试的新战场。

但说实话，现在市面上能把 MCP 讲透、讲明白，甚至能点出这玩意儿未来影响的文章，凤毛麟角。大部分都在人云亦云，炒概念，蹭热度。

Alliance DAO 研究员 Mohamed ElSeidy 的文章算是难得的清流，他试图用大白话剖析 MCP 的原理和定位。但问题是，这东西真能像他说的那么美好吗？我觉得有必要泼点冷水，免得大家一头扎进新的“智商税”陷阱。

模型上下文协议（MCP）：AI 的 USB-C？

在我看来，把 MCP 比作 AI 时代的 USB-C，这种说法看似精妙，实则偷换概念。USB-C 的核心价值在于物理接口的标准化，而 MCP 想要标准化的，是数据和工具的访问方式。这二者之间的难度系数，根本不是一个数量级。

ElSeidy 在文章里提到，他在 Alliance 见证了无数创业者为 AI 代理和工作流程构建定制化的工具和数据集成。这些算法、形式化和独特的数据集被锁在定制的集成背后，无法共享和复用。这确实是个痛点，但 MCP 能否真正解决这个问题，我持怀疑态度。

开发者困境：集成复杂性、工具碎片化与分发受限

开发者在将 LLM 连接到外部数据和工具时，面临三大挑战：集成复杂性，工具碎片化，分发受限。 每个平台都要单独构建集成，重复劳动不说，维护起来更是噩梦。每种工具功能都需要自己的集成代码和权限模型，简直是一团乱麻。而最致命的是，这些辛辛苦苦搞出来的东西，只能在特定平台用，覆盖面和影响力大打折扣。

这简直是开发者的血泪史，字字泣血，句句扎心。问题是，这些问题真的是 MCP 能够解决的吗？

MCP 如何解决这些问题？

文章里说，MCP 提供了一种标准化方法，让任何 LLM 都能通过通用协议安全地访问外部工具和数据源。这话听起来很诱人，但仔细一想，简直是空中楼阁。安全？通用协议？这些词汇背后隐藏着多少技术难题和利益博弈？

我承认，MCP 的出发点是好的，它试图建立一个统一的接口，让 AI 模型可以像插 U 盘一样，即插即用各种外部工具和数据。但现实远比理想骨感。不同的数据源有不同的格式，不同的工具需要不同的权限，不同的 LLM 有不同的理解方式。想要用一个协议全部搞定，简直是痴人说梦。

退一步讲，就算技术上可行，谁来制定这个标准？谁来维护这个协议？谁来保证它的公平性和开放性？如果被某个巨头垄断，那所谓的“通用协议”岂不成了新的壁垒？

MCP 生态的狂野创新

文章里罗列了一堆 MCP 生态的创新案例，什么 AI 驱动的故事板，ElevenLabs 语音集成，Playwright 浏览器自动化… 乍一看，琳琅满目，眼花缭乱。但仔细分析，大部分都是些小打小闹，离真正的“创新”还差着十万八千里。更像是开发者们为了追逐热点，硬生生把 MCP 往自己项目上套。

AI 驱动的故事板：吉卜力风格自动生成器？

用 Claude 控制 ChatGPT-4o 自动生成吉卜力风格的故事板，听起来很酷炫，但实际效果呢？生成的画面真的有吉卜力动画的神韵吗？ 还是只是拙劣的模仿？ 我怀疑，这玩意儿最终只会沦为批量生产低质量内容的工具，对动画创作本身毫无价值。

ElevenLabs 语音集成：文字提示操控 AI 音频平台

通过文本提示让 Claude 和 Cursor 访问整个 AI 音频平台，还能创建可以外拨电话的语音代理。 这听起来更像是诈骗电话的福音。 且不说语音合成的质量如何，单是想想 AI 冒充人类进行欺诈，就让人不寒而栗。 这技术要是被滥用，后果不堪设想。

Playwright 浏览器自动化：无需截图，直接控制浏览器

AI 代理直接控制网页浏览器，无需截图或视觉模型。 这确实比传统的网页自动化技术进步了不少。 但问题是，AI 真的能理解网页的结构和语义吗？ 还是只是机械地执行指令？ 如果遇到复杂的网页布局或者反爬机制，它还能正常工作吗？ 我对此表示怀疑。

个人 WhatsApp 集成： Claude 的私人信息助理？

Claude 能够搜索 WhatsApp 消息和联系人，并发送新消息。 这简直是隐私泄露的灾难。 把自己的聊天记录交给 AI 分析，谁知道它会拿去做什么？ 广告推送？ 还是更糟糕的事情？ 我绝对不会用这种东西。

Airbnb 搜索工具：找房神器还是噱头？

一个 Airbnb 公寓搜索工具，展示了 MCP 的简便性和创建与网络服务交互的实用应用的能。 但这真的比现有的 Airbnb 搜索功能更强大吗？ 还是只是换汤不换药？ 我觉得，这更像是开发者为了展示 MCP 的“能力”，硬凑出来的一个 demo。

机器人控制系统：AI 奴役机器人的前奏？

一个用于机器人的 MCP 控制器。 这听起来很科幻，但细思恐极。 让 AI 控制机器人， 这真的安全吗？ 如果机器人被黑客入侵，或者 AI 出现 bug，后果不堪设想。 这简直是打开了潘多拉的魔盒。

Google Maps 本地搜索：咖啡店推荐真的智能吗？

将 Claude 连接到 Google Maps 数据，创建一个可以查找和推荐本地企业（如咖啡店）的系统。 这种基于位置的推荐服务早就烂大街了。 AI 真的能理解用户的口味和需求吗？ 还是只是根据一些简单的标签进行匹配？ 我觉得，这和大众点评没什么本质区别。

区块链集成：Lyra MCP 的 Web3 野心

Lyra MCP 项目将 MCP 功能带到 StoryProtocol 和其他 web3 平台。 这听起来很宏大，但实际意义呢？ 区块链和 AI 的结合，真的能产生 1+1>2 的效果吗？ 还是只是为了炒作概念，吸引眼球？ 我对此持保留态度。

MCP 的承诺与炒作：空中楼阁还是未来基石？

面对任何新技术，都免不了要拷问灵魂：MCP 到底是真有本事，还是又一个被吹上天的泡沫？ 观察过这么多创业项目，我必须说，我对 MCP 持谨慎乐观态度。 它可能不像某些人描绘的那样美好，但也不能完全否定它的潜力。

ElSeidy 认为 MCP 代表了 AI 发展的一次“真正的转折点”，解决了阻碍生态系统发展的基建问题。 我觉得这话说得有点大了。 MCP 充其量只是一个工具，一个可能提高效率的工具。 但它远没有达到“转折点”的程度。

文章还说，MCP 不会取代或竞争现有的 AI 模型，而是通过连接外部工具和数据来增强它们的能力。 这听起来很美好，但实际上，它可能会加剧 AI 领域的马太效应。 那些已经拥有强大 AI 模型和丰富数据的巨头，可以利用 MCP 进一步巩固自己的优势，而小型创业公司则更难与之竞争。

安全性与标准化：不可忽视的隐患

关于安全性和标准化，文章也提到了“合理的担忧”。 但我觉得，这不仅仅是“担忧”，而是实实在在的风险。 任何协议在初期阶段都存在漏洞，MCP 也不例外。 随着社区在审计、权限、认证和服务验证方面摸索最佳实践，我们很可能会看到各种安全事故。

开发者需要信任这些 MCP 服务器的功能，不能盲目信任它们。 但问题是，谁来保证这些服务器的安全性？ 谁来监管它们？ 如果出现恶意服务器，窃取用户数据或者篡改 AI 模型的行为，谁来负责？ 这些问题都悬而未决。

文章还提到了最近一些因盲目使用未经仔细审查的 MCP 服务器而暴露的漏洞。 这简直是血淋淋的教训。 即使是在本地运行，也可能存在安全风险。 所以，在使用 MCP 之前，一定要谨慎评估，不要轻易相信任何第三方服务器。

情境化 AI 的未来：生态系统还是寡头垄断？

文章断言，未来最强大的 AI 应用将不再是独立的模型，而是通过像 MCP 这样的标准化协议连接起来的专业能力生态系统。 这种说法听起来很诱人，但仔细一想，却充满了不确定性。

如果 MCP 真的成为 AI 领域的基础设施，那么它将由谁来控制？ 是一个开放的社区？ 还是少数几家科技巨头？ 如果被后者垄断，那么所谓的“生态系统”岂不成了巨头们的后花园？

文章还鼓励初创公司构建适合这些不断增长的生态系统的专业组件。 这听起来像是一个机会，但实际上，初创公司面临着巨大的挑战。 它们需要与巨头们竞争，争夺用户和资源。 而且，它们还需要时刻警惕被巨头收购或者抄袭的风险。

初创公司的机会：专业化组件的生存之道

对于初创公司来说，专注于特定领域，打造差异化的产品和服务，或许是生存的唯一出路。 它们可以利用自身在特定领域的专业知识和数据优势，构建具有竞争力的 MCP 组件。

但是，这并不意味着初创公司可以掉以轻心。 它们需要时刻关注行业动态，不断创新和迭代。 而且，它们还需要积极参与 MCP 社区，争取更多的话语权。

总而言之，MCP 的未来充满了变数。 它既有可能成为 AI 领域的新基石，也有可能沦为巨头们垄断的工具。 对于初创公司来说，这是一个充满机遇和挑战的时代。 只有那些能够抓住机遇，应对挑战的公司，才能在未来的 AI 竞争中立于不败之地。

附录：技术细节与未来展望

文章的附录部分试图用技术细节来支撑 MCP 的“伟大愿景”。 但在我看来，这些技术细节并没有解决我之前提出的质疑，反而暴露出更多的问题。

MCP 的幕后：架构、流程与实施

文章将 MCP 的架构描述为一种客户端-服务器模型，由 MCP 主机、MCP 客户端、MCP 服务器和数据源组成。 这种架构看似清晰明了，但实际上却隐藏着复杂的依赖关系。

每个 MCP 服务器都需要访问特定的数据源，这意味着它们需要获得相应的权限。 如何安全地管理这些权限？ 如何防止恶意服务器滥用权限？ 这些问题都需要认真考虑。

文章还描述了 MCP 的工作流程，包括用户交互、LLM 分析、工具发现、工具选择、权限请求、工具执行、结果处理和响应生成。 整个流程看似流畅，但实际上却充满了不确定性。

如果 LLM 选择了错误的工具怎么办？ 如果权限请求被用户拒绝怎么办？ 如果服务器返回了错误的结果怎么办？ 这些情况都会导致整个流程中断。

构建你的第一个 MCP 服务器：Hello World 级别的扩展

文章提供了一个简单的 MCP 服务器示例，用于扩展 Claude Desktop 的能力，让它能够回答“中央公园附近有哪些咖啡店？”这样的问题。 这个示例看似简单易懂，但实际上却过于简化了现实情况。

在实际应用中，MCP 服务器需要处理更复杂的数据，需要执行更复杂的任务。 而且，它们还需要与其他服务器进行交互，才能完成更高级的功能。

总而言之，MCP 的技术细节并没有解决我之前提出的质疑，反而暴露出更多的问题。 它需要更完善的安全机制，更灵活的权限管理，更强大的容错能力，才能真正成为 AI 领域的基础设施。

但即使 MCP 能够解决所有技术难题，它仍然无法改变 AI 领域的权力格局。 那些已经拥有强大 AI 模型和丰富数据的巨头，仍然会占据主导地位。 初创公司只能在夹缝中求生存，或者被巨头收购。 这或许就是 AI 领域的宿命。