MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới
Một, Giới thiệu về khái niệm MCP
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường thiếu tính cá nhân hóa và tính chủ động. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã đưa ra khái niệm "nhân cách hóa", trao cho AI các vai trò và tính cách cụ thể. Tuy nhiên, điều này vẫn chưa thể khiến AI trở thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động. Dự án Auto-GPT ra đời, cho phép AI tự động thực hiện các nhiệm vụ dựa trên các quy tắc và công cụ được thiết lập trước.
Mặc dù Auto-GPT đã đạt được mức độ tự thực hiện của AI, nhưng vẫn gặp phải các vấn đề như định dạng gọi công cụ không thống nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém. MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) ra đời nhằm đơn giản hóa cách tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài. MCP thông qua việc định nghĩa các giao diện và quy chuẩn giao tiếp tiêu chuẩn hóa, đã đơn giản hóa đáng kể quá trình tương tác giữa mô hình AI và các công cụ bên ngoài, nâng cao hiệu quả phát triển.
Hai, sự phối hợp giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent bổ sung cho nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào hoạt động tự động của blockchain, thực hiện hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, trong khi MCP lại chú trọng vào việc đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp giao thức tiêu chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh.
MCP cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho AI Agent để tương tác với các công cụ bên ngoài (bao gồm dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ ngoài chuỗi, v.v.). Tiêu chuẩn hóa này giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện trong phát triển truyền thống, cho phép AI Agent kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, tăng cường đáng kể khả năng thực hiện tự động của nó. Chẳng hạn, AI Agent trong lĩnh vực DeFi có thể truy cập dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư thông qua MCP.
Ngoài ra, MCP đã mở ra một hướng mới cho AI Agent, đó là hợp tác giữa nhiều AI Agent. Thông qua MCP, AI Agent có thể phối hợp theo phân công chức năng, cùng nhau hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro, nâng cao hiệu suất và độ tin cậy tổng thể. Trong lĩnh vực tự động hóa giao dịch trên chuỗi, MCP kết nối các loại giao dịch và Agent quản lý rủi ro, giúp giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, từ đó thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, các dự án liên quan
1. DeMCP
DeMCP là một mạng lưới MCP phi tập trung, chuyên cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự phát triển cho AI Agent, cung cấp nền tảng triển khai chia sẻ doanh thu cho các nhà phát triển MCP, và thực hiện kết nối một cửa với các mô hình ngôn ngữ lớn mainstream (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.
2. TỐI
DARK là một mạng MCP được xây dựng trên Solana trong môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE). Ứng dụng đầu tiên của nó đang được phát triển, nhằm cung cấp khả năng tích hợp công cụ hiệu quả cho AI Agent thông qua TEE và giao thức MCP, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng tiếp cận nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài chỉ với cấu hình đơn giản.
3. Cookie.fun
Cookie.fun là một nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số và công cụ phân tích AI Agent. Nền tảng này giúp người dùng đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau thông qua việc hiển thị các chỉ số như ảnh hưởng tâm trí của AI Agent, khả năng theo dõi thông minh, tương tác của người dùng và dữ liệu trên chuỗi. Gần đây, bản cập nhật Cookie.API 1.0 đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, cung cấp dịch vụ MCP dành riêng cho các tác nhân mà không cần kỹ thuật cho các nhà phát triển và người không chuyên.
4. SkyAI
SkyAI là dự án hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng cơ sở hạ tầng AI bản địa blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp một giao thức dữ liệu có thể mở rộng và tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, dự kiến sẽ đơn giản hóa quy trình phát triển và thúc đẩy việc ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain thông qua việc tích hợp truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai đại lý AI và tiện ích cấp giao thức.
Bốn, Triển vọng Tương lai
Giao thức MCP như một câu chuyện mới về sự kết hợp giữa AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng to lớn trong việc nâng cao hiệu quả trao đổi dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt là trong các tình huống tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn chứng minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến việc thị trường tồn tại khủng hoảng niềm tin đối với những dự án này.
Trong tương lai, sự phát triển của giao thức MCP sẽ đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm việc tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo mối liên hệ chặt chẽ giữa token và sản phẩm thực tế, nâng cao trải nghiệm người dùng, cũng như giải quyết các vấn đề tích hợp công nghệ. Mặc dù vậy, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển thị trường lớn. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI và sự trưởng thành dần của giao thức MCP, trong tương lai có khả năng sẽ đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO.
Giao thức MCP như một sức mạnh hỗ trợ quan trọng cho sự kết hợp giữa AI và blockchain, có triển vọng trở thành động cơ quan trọng thúc đẩy sự phát triển của thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này vẫn cần giải quyết nhiều thách thức về tích hợp công nghệ, an ninh, trải nghiệm người dùng và các vấn đề khác. Khi những vấn đề này được giải quyết dần dần, giao thức MCP sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
MCP hỗ trợ đổi mới AI Agent: thực hiện tương tác Web3 liền mạch và tự thực thi
MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới
Một, Giới thiệu về khái niệm MCP
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường thiếu tính cá nhân hóa và tính chủ động. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã đưa ra khái niệm "nhân cách hóa", trao cho AI các vai trò và tính cách cụ thể. Tuy nhiên, điều này vẫn chưa thể khiến AI trở thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động. Dự án Auto-GPT ra đời, cho phép AI tự động thực hiện các nhiệm vụ dựa trên các quy tắc và công cụ được thiết lập trước.
Mặc dù Auto-GPT đã đạt được mức độ tự thực hiện của AI, nhưng vẫn gặp phải các vấn đề như định dạng gọi công cụ không thống nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém. MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) ra đời nhằm đơn giản hóa cách tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài. MCP thông qua việc định nghĩa các giao diện và quy chuẩn giao tiếp tiêu chuẩn hóa, đã đơn giản hóa đáng kể quá trình tương tác giữa mô hình AI và các công cụ bên ngoài, nâng cao hiệu quả phát triển.
Hai, sự phối hợp giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent bổ sung cho nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào hoạt động tự động của blockchain, thực hiện hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, trong khi MCP lại chú trọng vào việc đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp giao thức tiêu chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh.
MCP cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho AI Agent để tương tác với các công cụ bên ngoài (bao gồm dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ ngoài chuỗi, v.v.). Tiêu chuẩn hóa này giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện trong phát triển truyền thống, cho phép AI Agent kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, tăng cường đáng kể khả năng thực hiện tự động của nó. Chẳng hạn, AI Agent trong lĩnh vực DeFi có thể truy cập dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư thông qua MCP.
Ngoài ra, MCP đã mở ra một hướng mới cho AI Agent, đó là hợp tác giữa nhiều AI Agent. Thông qua MCP, AI Agent có thể phối hợp theo phân công chức năng, cùng nhau hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro, nâng cao hiệu suất và độ tin cậy tổng thể. Trong lĩnh vực tự động hóa giao dịch trên chuỗi, MCP kết nối các loại giao dịch và Agent quản lý rủi ro, giúp giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, từ đó thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, các dự án liên quan
1. DeMCP
DeMCP là một mạng lưới MCP phi tập trung, chuyên cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự phát triển cho AI Agent, cung cấp nền tảng triển khai chia sẻ doanh thu cho các nhà phát triển MCP, và thực hiện kết nối một cửa với các mô hình ngôn ngữ lớn mainstream (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.
2. TỐI
DARK là một mạng MCP được xây dựng trên Solana trong môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE). Ứng dụng đầu tiên của nó đang được phát triển, nhằm cung cấp khả năng tích hợp công cụ hiệu quả cho AI Agent thông qua TEE và giao thức MCP, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng tiếp cận nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài chỉ với cấu hình đơn giản.
3. Cookie.fun
Cookie.fun là một nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số và công cụ phân tích AI Agent. Nền tảng này giúp người dùng đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau thông qua việc hiển thị các chỉ số như ảnh hưởng tâm trí của AI Agent, khả năng theo dõi thông minh, tương tác của người dùng và dữ liệu trên chuỗi. Gần đây, bản cập nhật Cookie.API 1.0 đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, cung cấp dịch vụ MCP dành riêng cho các tác nhân mà không cần kỹ thuật cho các nhà phát triển và người không chuyên.
4. SkyAI
SkyAI là dự án hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng cơ sở hạ tầng AI bản địa blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp một giao thức dữ liệu có thể mở rộng và tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, dự kiến sẽ đơn giản hóa quy trình phát triển và thúc đẩy việc ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain thông qua việc tích hợp truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai đại lý AI và tiện ích cấp giao thức.
Bốn, Triển vọng Tương lai
Giao thức MCP như một câu chuyện mới về sự kết hợp giữa AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng to lớn trong việc nâng cao hiệu quả trao đổi dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt là trong các tình huống tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn chứng minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến việc thị trường tồn tại khủng hoảng niềm tin đối với những dự án này.
Trong tương lai, sự phát triển của giao thức MCP sẽ đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm việc tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo mối liên hệ chặt chẽ giữa token và sản phẩm thực tế, nâng cao trải nghiệm người dùng, cũng như giải quyết các vấn đề tích hợp công nghệ. Mặc dù vậy, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển thị trường lớn. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI và sự trưởng thành dần của giao thức MCP, trong tương lai có khả năng sẽ đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO.
Giao thức MCP như một sức mạnh hỗ trợ quan trọng cho sự kết hợp giữa AI và blockchain, có triển vọng trở thành động cơ quan trọng thúc đẩy sự phát triển của thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này vẫn cần giải quyết nhiều thách thức về tích hợp công nghệ, an ninh, trải nghiệm người dùng và các vấn đề khác. Khi những vấn đề này được giải quyết dần dần, giao thức MCP sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain.