Quando abbiamo iniziato @TaironAI, non c'era davvero un'"idea di prodotto". Volevamo solo capire come il Model Context Protocol potesse connettere diverse parti dell'infrastruttura crypto. Così abbiamo costruito un directory di server MCP aperti, un playground per testare le cose. Ognuno era diverso: alcuni per DeFi, alcuni per catene, alcuni per dati sociali. Non dovevano essere connessi, era solo un modo per prototipare e vedere cosa fosse possibile. A un certo punto ci siamo resi conto: questo playground era esattamente ciò di cui il mercato aveva bisogno. Un modo strutturato per connettere dati, azioni e contesto attraverso i protocolli. Abbiamo iniziato a scrivere i nostri server MCP da zero. L'obiettivo era standardizzare il codice, un formato, uno stile, un insieme di interfacce per ogni tipo di integrazione. Una volta fatto, siamo passati a una struttura più sistematica con tre livelli chiari: 1️⃣ Catene: Base, Sonic, BSC, Plasma, Telos, Sei, Monad… e alcuni non-EVM come Phala, Algorand, Secret. 2️⃣ Protocolli di liquidità: Aerodrome, Aave, Uniswap, PancakeSwap, ponti, ecc. 3️⃣ Analisi e dati: DefiLlama, Codex, Chainlink, esploratori e altre fonti che alimentano il sistema. Questa è la struttura dietro ciò che chiamiamo MCP Supergraph, una rete connessa di server dove dati, liquidità e calcolo si incontrano. Il Supergraph non riguarda solo la connessione delle catene, ma la creazione di un livello in cui: - gli agenti o gli sviluppatori possono interrogare i dati, - eseguire azioni on-chain, - e costruire automazioni attraverso i protocolli senza dover riscrivere le integrazioni ogni volta. Ogni server MCP è come un pezzo di puzzle, formato coerente, interfaccia aperta, output verificabile. Più pezzi aggiungiamo, più potente diventa la rete. Ci stiamo concentrando prima sull'espansione della copertura EVM (Base, Sonic, Monad, ecc.) mantenendo in parallelo il movimento di altri L1. Allo stesso tempo, stiamo finalizzando SDK e strumenti interni affinché nuovi server possano essere distribuiti più rapidamente e in modo più coerente. Prossimo passo, mettere tutto insieme in un unico endpoint Supergraph dove agenti, app e persino sistemi robotici possono interagire direttamente con i dati on-chain. Pezzo dopo pezzo, sta prendendo forma.