Data Vending Machine Context Protocol (DVMCP)
DVMCP est une implémentation de pont qui relie les serveurs du Modèle Protocole de Contexte (MCP) à l'écosystème de la Machine de Vente de Données (DVM) de Nostr, permettant la découverte, l'invocation et la gestion décentralisées des outils AI et de calcul à travers un environnement de réseau distribué. Il facilite la communication fluide entre les serveurs MCP et les nœuds DVM, soutenant l'annonce des outils, l'exécution et les mises à jour de statut.
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Apr 25 2025
DVMCP est une implémentation de pont qui relie les serveurs du Modèle Protocole de Contexte (MCP) à l'écosystème de la Machine de Vente de Données (DVM) de Nostr, permettant la découverte, l'invocation et la gestion décentralisées des outils AI et de calcul à travers un environnement de réseau distribué. Il facilite la communication fluide entre les serveurs MCP et les nœuds DVM, soutenant l'annonce des outils, l'exécution et les mises à jour de statut.
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gzuuus
Vedettes
Qu'est-ce que Data Vending Machine Context Protocol (DVMCP) ?
DVMCP sert de pont critique qui intègre les serveurs MCP avec l'écosystème DVM de Nostr, permettant aux utilisateurs de découvrir, d'invoquer et de gérer des outils AI dans un cadre décentralisé. En gérant la publicité des outils, le routage des demandes et les mises à jour du statut d'exécution, DVMCP permet une collaboration et un partage de données efficaces entre les développeurs AI, les chercheurs et les utilisateurs finaux. Son architecture soutient la scalabilité et l'adaptabilité à diverses configurations MCP et DVM, favorisant un écosystème d'outils AI décentralisé qui améliore la transparence et l'accessibilité.
Qui va utiliser Data Vending Machine Context Protocol (DVMCP) ?
- Développeurs AI
- Chercheurs
- Participants au réseau décentralisé
- Administrateurs de serveurs MCP
Comment utiliser Data Vending Machine Context Protocol (DVMCP) ?
- Étape 1 : Installer Node.js et Bun.
- Étape 2 : Cloner le référentiel DVMCP depuis GitHub.
- Étape 3 : Installer les dépendances en utilisant Bun.
- Étape 4 : Configurer le pont ou le service de découverte via des commandes CLI.
- Étape 5 : Lancer le service pour connecter les serveurs MCP avec l'écosystème DVM de Nostr.
- Étape 6 : Enregistrer et annoncer vos outils AI au réseau.
- Étape 7 : Invoquer les outils et surveiller leur statut d'exécution à travers le réseau.
Caractéristiques et Avantages Clés de Data Vending Machine Context Protocol (DVMCP)
Les fonctionnalités principales
- Implémentation de pont pour la connexion MCP-DVM
- Annonce et découverte d'outils
- Gestion des demandes d'exécution
- Mises à jour de statut et surveillance
- Utilitaires partagés à travers les paquets
Les avantages
- Découverte d'outils AI décentralisée
- Collaboration améliorée entre développeurs AI
- Intégration fluide avec le réseau de Nostr
- Scalabilité et flexibilité
- Personnalisation open-source
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Data Vending Machine Context Protocol (DVMCP)
- Découverte et invocation d'outils AI dans des réseaux décentralisés
- Intégration des serveurs MCP avec l'écosystème de Nostr
- Calcul AI distribué et partage de données
- Collaborations en recherche utilisant des outils décentralisés
- Construction d'applications AI basées sur la blockchain
FAQs sur Data Vending Machine Context Protocol (DVMCP)
Développeur
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