MCP: Động cơ cốt lõi của hệ sinh thái Web3 AI Agent
MCP đang nhanh chóng trở thành một phần quan trọng của hệ sinh thái Web3 AI Agent. Nó giới thiệu MCP Server thông qua kiến trúc giống như plugin, cung cấp cho AI Agent những công cụ và khả năng mới. Giống như những khái niệm mới nổi khác trong lĩnh vực AI Web3, MCP (viết tắt của Model Context Protocol) bắt nguồn từ AI Web2 và hiện đang được tái tưởng tượng trong môi trường Web3.
Bản chất của MCP
MCP là một giao thức mở, nhằm chuẩn hóa cách thức các ứng dụng truyền tải thông tin ngữ cảnh đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Điều này cho phép công cụ, dữ liệu và AI Agent có thể hợp tác một cách mượt mà hơn.
Tầm quan trọng của MCP
Hiện tại, các mô hình ngôn ngữ lớn đang đối mặt với một số hạn chế chính:
Không thể duyệt web theo thời gian thực
Không thể truy cập trực tiếp vào các tệp cục bộ hoặc tệp riêng tư
Không thể tự chủ tương tác với phần mềm bên ngoài
MCP đóng vai trò là lớp giao diện chung, bù đắp những khoảng trống năng lực này, cho phép AI Agent sử dụng nhiều công cụ khác nhau.
Có thể coi MCP như một tiêu chuẩn giao diện thống nhất trong lĩnh vực ứng dụng AI, giúp AI dễ dàng kết nối với các nguồn dữ liệu và mô-đun chức năng khác nhau. Hãy tưởng tượng mỗi LLM là một thiết bị khác nhau, sử dụng các giao diện khác nhau. Nếu bạn là một nhà phát triển, bạn sẽ cần phải phát triển một bộ phụ kiện cho mỗi giao diện, chi phí bảo trì sẽ rất cao.
Đây chính là vấn đề mà các nhà phát triển công cụ AI phải đối mặt: việc tùy chỉnh plugin cho mỗi nền tảng LLM làm tăng đáng kể độ phức tạp và hạn chế khả năng mở rộng quy mô. MCP được sinh ra để giải quyết vấn đề này bằng cách thiết lập tiêu chuẩn thống nhất, cho phép tất cả LLM và nhà cung cấp công cụ sử dụng cùng một giao diện.
Tiêu chuẩn hóa giao thức này có lợi cho cả hai bên:
Đối với AI Agent (khách hàng): có thể kết nối an toàn với các công cụ bên ngoài và nguồn dữ liệu thời gian thực
Đối với nhà phát triển công cụ (máy chủ): kết nối một lần, sử dụng đa nền tảng
Kết quả cuối cùng là một hệ sinh thái AI mở hơn, có thể hoạt động tương tác và ít ma sát.
Sự khác biệt giữa MCP và API truyền thống
Thiết kế API là để phục vụ con người, không phải ưu tiên cho AI. Mỗi API đều có cấu trúc và tài liệu riêng, các nhà phát triển phải chỉ định tham số bằng tay, đọc tài liệu giao diện. Trong khi đó, AI Agent không thể tự đọc tài liệu, phải được mã hóa cứng để phù hợp với từng loại API (như REST, GraphQL, RPC, v.v.).
MCP thông qua việc chuẩn hóa định dạng gọi hàm trong API nội bộ, loại bỏ các phần không có cấu trúc, cung cấp cho Agent một phương thức gọi thống nhất. MCP có thể được coi là lớp thích ứng API được đóng gói cho Autonomous Agent.
Gần đây, một nền tảng dịch vụ đám mây nổi tiếng đã thông báo rằng các nhà phát triển có thể trực tiếp triển khai máy chủ MCP từ xa trên nền tảng của họ với cấu hình thiết bị tối thiểu. Điều này đã đơn giản hóa quy trình triển khai và quản lý máy chủ MCP, bao gồm xác thực và truyền dữ liệu, được coi là "triển khai một cú nhấp chuột".
Mặc dù MCP có vẻ không đủ hấp dẫn, nhưng nó không hề tầm thường. Là một thành phần cơ sở hạ tầng thuần túy, MCP không thể được sử dụng trực tiếp cho người tiêu dùng, giá trị của nó chỉ thực sự nổi bật khi các đại lý AI cấp trên gọi công cụ MCP và thể hiện hiệu quả thực tế.
Web3 AI và bức tranh hệ sinh thái MCP
AI trong Web3 cũng gặp phải vấn đề "thiếu dữ liệu ngữ cảnh" và "đảo dữ liệu", có nghĩa là AI không thể truy cập vào dữ liệu thời gian thực trên chuỗi hoặc thực thi logic hợp đồng thông minh một cách bản địa.
Trong quá khứ, một số dự án đã cố gắng xây dựng mạng lưới hợp tác đa tác nhân, nhưng cuối cùng đã rơi vào tình trạng "tạo ra bánh xe một lần nữa" do phụ thuộc vào API tập trung và tích hợp tùy chỉnh. Mỗi khi kết nối một nguồn dữ liệu, cần phải viết lại lớp thích ứng, dẫn đến chi phí phát triển tăng vọt. Để giải quyết nút thắt này, thế hệ AI Agent tiếp theo cần một kiến trúc mô-đun hơn, kiểu Lego, để dễ dàng tích hợp liền mạch các plugin và công cụ bên thứ ba.
Vì vậy, cơ sở hạ tầng và ứng dụng AI Agent thế hệ mới dựa trên giao thức MCP và A2A đang nổi lên, được thiết kế đặc biệt cho các tình huống Web3, cho phép Agent truy cập dữ liệu đa chuỗi và tương tác nguyên bản với các giao thức DeFi.
Dự án mẫu: DeMCP và DeepCore
DeMCP là một thị trường server MCP phi tập trung, tập trung vào các công cụ tiền điện tử gốc và đảm bảo chủ quyền của các công cụ MCP.
Các ưu điểm của nó bao gồm:
Sử dụng TEE (Môi trường thực thi đáng tin cậy) để đảm bảo công cụ MCP không bị can thiệp.
Sử dụng cơ chế khuyến khích bằng token, khuyến khích các nhà phát triển đóng góp vào máy chủ MCP
Cung cấp chức năng tổng hợp MCP và thanh toán vi mô, giảm bớt rào cản sử dụng
Một dự án khác là DeepCore cũng cung cấp hệ thống đăng ký MCP Server, tập trung vào lĩnh vực mã hóa và mở rộng thêm vào giao thức A2A (Agent-to-Agent).
A2A là một giao thức mở, nhằm mục đích thực hiện giao tiếp, hợp tác và phối hợp nhiệm vụ an toàn giữa các đại lý AI khác nhau. A2A hỗ trợ hợp tác AI cấp doanh nghiệp, chẳng hạn như cho phép các đại lý AI của các công ty khác nhau hợp tác xử lý nhiệm vụ.
Nói ngắn gọn:
MCP: Cung cấp khả năng truy cập công cụ cho Agent
A2A: Cung cấp khả năng hợp tác lẫn nhau cho các Đại lý
Giá trị của công nghệ blockchain đối với máy chủ MCP
MCP Server tích hợp công nghệ blockchain có nhiều lợi ích:
Thông qua cơ chế khuyến khích gốc mã hóa để thu thập dữ liệu đuôi dài, khuyến khích cộng đồng đóng góp vào bộ dữ liệu hiếm.
Phòng thủ chống lại cuộc tấn công "tiêm nhiễm công cụ", tức là công cụ độc hại giả mạo thành plugin hợp pháp để đánh lừa Agent.
Giới thiệu cơ chế đặt cọc/ xử phạt, kết hợp hệ thống danh tiếng trên chuỗi để xây dựng hệ thống niềm tin cho máy chủ MCP.
Nâng cao tính chịu lỗi và thời gian thực của hệ thống, tránh lỗi điểm đơn trong hệ thống trung tâm.
Thúc đẩy đổi mới mã nguồn mở, cho phép các nhà phát triển nhỏ phát hành các nguồn dữ liệu như ESG, làm phong phú thêm sự đa dạng của hệ sinh thái.
Hiện tại, hầu hết cơ sở hạ tầng MCP Server vẫn thực hiện việc khớp công cụ thông qua việc phân tích các gợi ý ngôn ngữ tự nhiên của người dùng. Trong tương lai, AI Agent sẽ có khả năng tự tìm kiếm các công cụ MCP cần thiết để hoàn thành các mục tiêu nhiệm vụ phức tạp.
Tuy nhiên, hiện tại dự án MCP vẫn đang ở giai đoạn đầu. Hầu hết các nền tảng vẫn là thị trường plugin tập trung, trong đó bên dự án tự tay sắp xếp các công cụ Server bên thứ ba từ GitHub và tự phát triển một số plugin, về bản chất không khác biệt nhiều so với thị trường plugin Web2, điểm khác biệt duy nhất là tập trung vào các tình huống Web3.
Xu hướng tương lai và ảnh hưởng của ngành
Ngày càng nhiều người trong ngành tiền điện tử bắt đầu nhận ra tiềm năng của MCP trong việc kết nối AI và blockchain. Khi cơ sở hạ tầng trở nên trưởng thành, lợi thế cạnh tranh của các công ty "nhà phát triển đi đầu" sẽ chuyển từ thiết kế API sang: ai có thể cung cấp bộ công cụ phong phú, đa dạng và dễ kết hợp hơn.
Trong tương lai, mỗi ứng dụng có thể trở thành khách hàng MCP, mỗi API có thể là máy chủ MCP. Điều này có thể thúc đẩy sự hình thành của cơ chế giá mới: Agent có thể chọn công cụ một cách linh hoạt dựa trên tốc độ thực hiện, hiệu quả chi phí, sự liên quan, v.v., tạo thành một hệ thống kinh tế dịch vụ Agent hiệu quả hơn được tiếp sức bởi sự kết nối giữa tiền điện tử và blockchain.
Tất nhiên, MCP bản thân nó không trực tiếp hướng đến người dùng cuối, nó là một lớp giao thức nền tảng. Nói cách khác, giá trị và tiềm năng thực sự của MCP chỉ có thể được nhìn thấy khi AI Agent tích hợp nó và biến nó thành các ứng dụng có tính thực tiễn.
Cuối cùng, Agent là cơ sở và bộ khuếch đại của khả năng MCP, trong khi blockchain và cơ chế mã hóa xây dựng một hệ thống kinh tế đáng tin cậy, hiệu quả và có thể kết hợp cho mạng lưới thông minh này.
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: Động cơ cốt lõi của hệ sinh thái Web3 AI Agent và xu hướng phát triển trong tương lai
MCP: Động cơ cốt lõi của hệ sinh thái Web3 AI Agent
MCP đang nhanh chóng trở thành một phần quan trọng của hệ sinh thái Web3 AI Agent. Nó giới thiệu MCP Server thông qua kiến trúc giống như plugin, cung cấp cho AI Agent những công cụ và khả năng mới. Giống như những khái niệm mới nổi khác trong lĩnh vực AI Web3, MCP (viết tắt của Model Context Protocol) bắt nguồn từ AI Web2 và hiện đang được tái tưởng tượng trong môi trường Web3.
Bản chất của MCP
MCP là một giao thức mở, nhằm chuẩn hóa cách thức các ứng dụng truyền tải thông tin ngữ cảnh đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Điều này cho phép công cụ, dữ liệu và AI Agent có thể hợp tác một cách mượt mà hơn.
Tầm quan trọng của MCP
Hiện tại, các mô hình ngôn ngữ lớn đang đối mặt với một số hạn chế chính:
MCP đóng vai trò là lớp giao diện chung, bù đắp những khoảng trống năng lực này, cho phép AI Agent sử dụng nhiều công cụ khác nhau.
Có thể coi MCP như một tiêu chuẩn giao diện thống nhất trong lĩnh vực ứng dụng AI, giúp AI dễ dàng kết nối với các nguồn dữ liệu và mô-đun chức năng khác nhau. Hãy tưởng tượng mỗi LLM là một thiết bị khác nhau, sử dụng các giao diện khác nhau. Nếu bạn là một nhà phát triển, bạn sẽ cần phải phát triển một bộ phụ kiện cho mỗi giao diện, chi phí bảo trì sẽ rất cao.
Đây chính là vấn đề mà các nhà phát triển công cụ AI phải đối mặt: việc tùy chỉnh plugin cho mỗi nền tảng LLM làm tăng đáng kể độ phức tạp và hạn chế khả năng mở rộng quy mô. MCP được sinh ra để giải quyết vấn đề này bằng cách thiết lập tiêu chuẩn thống nhất, cho phép tất cả LLM và nhà cung cấp công cụ sử dụng cùng một giao diện.
Tiêu chuẩn hóa giao thức này có lợi cho cả hai bên:
Kết quả cuối cùng là một hệ sinh thái AI mở hơn, có thể hoạt động tương tác và ít ma sát.
Sự khác biệt giữa MCP và API truyền thống
Thiết kế API là để phục vụ con người, không phải ưu tiên cho AI. Mỗi API đều có cấu trúc và tài liệu riêng, các nhà phát triển phải chỉ định tham số bằng tay, đọc tài liệu giao diện. Trong khi đó, AI Agent không thể tự đọc tài liệu, phải được mã hóa cứng để phù hợp với từng loại API (như REST, GraphQL, RPC, v.v.).
MCP thông qua việc chuẩn hóa định dạng gọi hàm trong API nội bộ, loại bỏ các phần không có cấu trúc, cung cấp cho Agent một phương thức gọi thống nhất. MCP có thể được coi là lớp thích ứng API được đóng gói cho Autonomous Agent.
Gần đây, một nền tảng dịch vụ đám mây nổi tiếng đã thông báo rằng các nhà phát triển có thể trực tiếp triển khai máy chủ MCP từ xa trên nền tảng của họ với cấu hình thiết bị tối thiểu. Điều này đã đơn giản hóa quy trình triển khai và quản lý máy chủ MCP, bao gồm xác thực và truyền dữ liệu, được coi là "triển khai một cú nhấp chuột".
Mặc dù MCP có vẻ không đủ hấp dẫn, nhưng nó không hề tầm thường. Là một thành phần cơ sở hạ tầng thuần túy, MCP không thể được sử dụng trực tiếp cho người tiêu dùng, giá trị của nó chỉ thực sự nổi bật khi các đại lý AI cấp trên gọi công cụ MCP và thể hiện hiệu quả thực tế.
Web3 AI và bức tranh hệ sinh thái MCP
AI trong Web3 cũng gặp phải vấn đề "thiếu dữ liệu ngữ cảnh" và "đảo dữ liệu", có nghĩa là AI không thể truy cập vào dữ liệu thời gian thực trên chuỗi hoặc thực thi logic hợp đồng thông minh một cách bản địa.
Trong quá khứ, một số dự án đã cố gắng xây dựng mạng lưới hợp tác đa tác nhân, nhưng cuối cùng đã rơi vào tình trạng "tạo ra bánh xe một lần nữa" do phụ thuộc vào API tập trung và tích hợp tùy chỉnh. Mỗi khi kết nối một nguồn dữ liệu, cần phải viết lại lớp thích ứng, dẫn đến chi phí phát triển tăng vọt. Để giải quyết nút thắt này, thế hệ AI Agent tiếp theo cần một kiến trúc mô-đun hơn, kiểu Lego, để dễ dàng tích hợp liền mạch các plugin và công cụ bên thứ ba.
Vì vậy, cơ sở hạ tầng và ứng dụng AI Agent thế hệ mới dựa trên giao thức MCP và A2A đang nổi lên, được thiết kế đặc biệt cho các tình huống Web3, cho phép Agent truy cập dữ liệu đa chuỗi và tương tác nguyên bản với các giao thức DeFi.
Dự án mẫu: DeMCP và DeepCore
DeMCP là một thị trường server MCP phi tập trung, tập trung vào các công cụ tiền điện tử gốc và đảm bảo chủ quyền của các công cụ MCP.
Các ưu điểm của nó bao gồm:
Một dự án khác là DeepCore cũng cung cấp hệ thống đăng ký MCP Server, tập trung vào lĩnh vực mã hóa và mở rộng thêm vào giao thức A2A (Agent-to-Agent).
A2A là một giao thức mở, nhằm mục đích thực hiện giao tiếp, hợp tác và phối hợp nhiệm vụ an toàn giữa các đại lý AI khác nhau. A2A hỗ trợ hợp tác AI cấp doanh nghiệp, chẳng hạn như cho phép các đại lý AI của các công ty khác nhau hợp tác xử lý nhiệm vụ.
Nói ngắn gọn:
Giá trị của công nghệ blockchain đối với máy chủ MCP
MCP Server tích hợp công nghệ blockchain có nhiều lợi ích:
Hiện tại, hầu hết cơ sở hạ tầng MCP Server vẫn thực hiện việc khớp công cụ thông qua việc phân tích các gợi ý ngôn ngữ tự nhiên của người dùng. Trong tương lai, AI Agent sẽ có khả năng tự tìm kiếm các công cụ MCP cần thiết để hoàn thành các mục tiêu nhiệm vụ phức tạp.
Tuy nhiên, hiện tại dự án MCP vẫn đang ở giai đoạn đầu. Hầu hết các nền tảng vẫn là thị trường plugin tập trung, trong đó bên dự án tự tay sắp xếp các công cụ Server bên thứ ba từ GitHub và tự phát triển một số plugin, về bản chất không khác biệt nhiều so với thị trường plugin Web2, điểm khác biệt duy nhất là tập trung vào các tình huống Web3.
Xu hướng tương lai và ảnh hưởng của ngành
Ngày càng nhiều người trong ngành tiền điện tử bắt đầu nhận ra tiềm năng của MCP trong việc kết nối AI và blockchain. Khi cơ sở hạ tầng trở nên trưởng thành, lợi thế cạnh tranh của các công ty "nhà phát triển đi đầu" sẽ chuyển từ thiết kế API sang: ai có thể cung cấp bộ công cụ phong phú, đa dạng và dễ kết hợp hơn.
Trong tương lai, mỗi ứng dụng có thể trở thành khách hàng MCP, mỗi API có thể là máy chủ MCP. Điều này có thể thúc đẩy sự hình thành của cơ chế giá mới: Agent có thể chọn công cụ một cách linh hoạt dựa trên tốc độ thực hiện, hiệu quả chi phí, sự liên quan, v.v., tạo thành một hệ thống kinh tế dịch vụ Agent hiệu quả hơn được tiếp sức bởi sự kết nối giữa tiền điện tử và blockchain.
Tất nhiên, MCP bản thân nó không trực tiếp hướng đến người dùng cuối, nó là một lớp giao thức nền tảng. Nói cách khác, giá trị và tiềm năng thực sự của MCP chỉ có thể được nhìn thấy khi AI Agent tích hợp nó và biến nó thành các ứng dụng có tính thực tiễn.
Cuối cùng, Agent là cơ sở và bộ khuếch đại của khả năng MCP, trong khi blockchain và cơ chế mã hóa xây dựng một hệ thống kinh tế đáng tin cậy, hiệu quả và có thể kết hợp cho mạng lưới thông minh này.