MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới
Một, Giới thiệu khái niệm MCP
Các chatbot truyền thống trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thường thiếu tính cá nhân hóa và cảm xúc. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã đưa ra khái niệm "nhân vật", gán cho AI những vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi có "nhân vật" phong phú, AI vẫn chỉ là một người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.
Để AI có thể chủ động thực hiện nhiệm vụ, dự án Auto-GPT đã ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI, giúp AI tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả dựa trên các quy tắc đã được thiết lập trước. Mặc dù Auto-GPT đã phần nào đạt được việc thực hiện tự chủ của AI, nhưng vẫn đối mặt với những vấn đề như định dạng gọi công cụ không thống nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém.
Để giải quyết những thách thức này, MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) đã ra đời. MCP nhằm đơn giản hóa cách thức tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, bằng cách cung cấp các tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI có thể dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Giao diện và quy định giao tiếp tiêu chuẩn hóa này đã đơn giản hóa đáng kể quy trình phát triển, cho phép các mô hình AI tương tác với các công cụ bên ngoài nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Hai, sự hợp tác giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent bổ sung cho nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các hoạt động tự động hóa blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản crypto, nhấn mạnh vào việc bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp các ứng dụng phi tập trung. Trong khi đó, MCP tập trung vào việc đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp các giao thức tiêu chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, nâng cao khả năng tương tác và linh hoạt giữa các nền tảng.
Giá trị cốt lõi của MCP là cung cấp một tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho sự tương tác giữa AI Agent và các công cụ bên ngoài (bao gồm dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ ngoại tuyến, v.v.). Tiêu chuẩn hóa này giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện trong phát triển truyền thống, giúp AI Agent có thể kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, đồng thời tăng cường đáng kể khả năng thực hiện tự động của nó. Ví dụ, AI Agent dạng DeFi có thể thông qua MCP để nhận dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư.
Ngoài ra, MCP đã mở ra hướng hợp tác hoàn toàn mới cho AI Agent. Thông qua MCP, nhiều AI Agent có thể phối hợp theo chức năng để cùng nhau hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro, từ đó nâng cao hiệu quả và độ tin cậy tổng thể. Trong lĩnh vực tự động hóa giao dịch trên chuỗi, MCP có thể kết nối các loại giao dịch và Agent quản lý rủi ro, giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, đạt được quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, dự án liên quan
1. DeMCP
DeMCP là một mạng lưới MCP phi tập trung, cam kết cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở do AI Agent tự phát triển, cung cấp nền tảng triển khai chia sẻ lợi nhuận thương mại 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 lưới 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 kết nối với nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài bằng cách 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 cho người dùng chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Nền tảng này giúp người dùng hiểu và đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau thông qua việc hiển thị các chỉ số như ảnh hưởng tinh thần 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.API1.0 đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, bao gồm máy chủ MCP dành riêng cho các tác nhân thông minh có thể cắm và sử dụng ngay, được thiết kế riêng cho các nhà phát triển và những người không có kỹ thuật, không cần bất kỳ cấu hình nào.
4. SkyAI
SkyAI là một dự án hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng hạ tầng AI gốc blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp một giao thức dữ liệu có khả năng mở rộng và tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, dự kiến sẽ đơn giản hóa quy trình phát triển thông qua việc tích hợp truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai đại lý AI và tiện ích cấp giao thức, từ đó thúc đẩy ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain. Hiện tại, SkyAI hỗ trợ các tập dữ liệu tổng hợp từ BNB Chain và Solana, với khối lượng dữ liệu đã vượt qua 10 tỷ dòng, trong tương lai sẽ ra mắt máy chủ dữ liệu MCP hỗ trợ mạng chính Ethereum và chuỗi Base.
Bốn, Phát triển trong tương lai
Giao thức MCP 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 trường hợp sử dụng như tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn xác minh khái niệm và chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt. Hiện tượng này phản ánh khủng hoảng niềm tin của thị trường đối với các dự án MCP, chủ yếu xuất phát từ chu kỳ phát triển sản phẩm kéo dài và thiếu ứng dụng thực tế.
Trong tương lai, giao thức MCP hứa hẹn sẽ được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO, v.v. Các đại lý AI có thể thông qua giao thức MCP để nhận dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, thực hiện giao dịch tự động, nâng cao hiệu quả và độ chính xác của phân tích thị trường. Hơn nữa, tính phi tập trung của giao thức MCP hứa hẹn sẽ cung cấp cho các mô hình AI một nền tảng hoạt động minh bạch, có thể truy xuất được, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.
Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này vẫn cần giải quyết những thách thức đa dạng về tích hợp công nghệ, an ninh, trải nghiệm người dùng, v.v. Cách để tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo sự liên kết chặt chẽ giữa mã thông báo và sản phẩm thực tế, cũng như nâng cao trải nghiệm người dùng sẽ là những vấn đề cốt lõi mà dự án MCP hiện tại phải đối mặt. Đồng thời, do sự khác biệt trong logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các chuỗi khối và DApp khác nhau, việc chuẩn hóa máy chủ MCP vẫn cần đầu tư nhiều tài nguyên phát triển.
Nói chung, giao thức MCP như một sức mạnh hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, với sự trưởng thành không ngừng của công nghệ và sự mở rộng của các tình huống ứng dụng, hứa hẹn sẽ trở thành động lực quan trọng thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để đạt được mục tiêu này vẫn cần vượt qua nhiều thách thức, đòi hỏi nỗ lực và đổi mới liên tục từ ngành.
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.
Giao thức MCP dẫn dắt kỷ nguyên mới của AI Agent: Sự kết hợp đổi mới trong hệ sinh thái Web3
MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới
Một, Giới thiệu khái niệm MCP
Các chatbot truyền thống trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thường thiếu tính cá nhân hóa và cảm xúc. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã đưa ra khái niệm "nhân vật", gán cho AI những vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi có "nhân vật" phong phú, AI vẫn chỉ là một người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.
Để AI có thể chủ động thực hiện nhiệm vụ, dự án Auto-GPT đã ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI, giúp AI tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả dựa trên các quy tắc đã được thiết lập trước. Mặc dù Auto-GPT đã phần nào đạt được việc thực hiện tự chủ của AI, nhưng vẫn đối mặt với những vấn đề như định dạng gọi công cụ không thống nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém.
Để giải quyết những thách thức này, MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) đã ra đời. MCP nhằm đơn giản hóa cách thức tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, bằng cách cung cấp các tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI có thể dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Giao diện và quy định giao tiếp tiêu chuẩn hóa này đã đơn giản hóa đáng kể quy trình phát triển, cho phép các mô hình AI tương tác với các công cụ bên ngoài nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Hai, sự hợp tác giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent bổ sung cho nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các hoạt động tự động hóa blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản crypto, nhấn mạnh vào việc bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp các ứng dụng phi tập trung. Trong khi đó, MCP tập trung vào việc đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp các giao thức tiêu chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, nâng cao khả năng tương tác và linh hoạt giữa các nền tảng.
Giá trị cốt lõi của MCP là cung cấp một tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho sự tương tác giữa AI Agent và các công cụ bên ngoài (bao gồm dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ ngoại tuyến, v.v.). Tiêu chuẩn hóa này giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện trong phát triển truyền thống, giúp AI Agent có thể kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, đồng thời tăng cường đáng kể khả năng thực hiện tự động của nó. Ví dụ, AI Agent dạng DeFi có thể thông qua MCP để nhận dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư.
Ngoài ra, MCP đã mở ra hướng hợp tác hoàn toàn mới cho AI Agent. Thông qua MCP, nhiều AI Agent có thể phối hợp theo chức năng để cùng nhau hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro, từ đó nâng cao hiệu quả và độ tin cậy tổng thể. Trong lĩnh vực tự động hóa giao dịch trên chuỗi, MCP có thể kết nối các loại giao dịch và Agent quản lý rủi ro, giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, đạt được quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, dự án liên quan
1. DeMCP
DeMCP là một mạng lưới MCP phi tập trung, cam kết cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở do AI Agent tự phát triển, cung cấp nền tảng triển khai chia sẻ lợi nhuận thương mại 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 lưới 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 kết nối với nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài bằng cách 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 cho người dùng chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Nền tảng này giúp người dùng hiểu và đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau thông qua việc hiển thị các chỉ số như ảnh hưởng tinh thần 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.API1.0 đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, bao gồm máy chủ MCP dành riêng cho các tác nhân thông minh có thể cắm và sử dụng ngay, được thiết kế riêng cho các nhà phát triển và những người không có kỹ thuật, không cần bất kỳ cấu hình nào.
4. SkyAI
SkyAI là một dự án hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng hạ tầng AI gốc blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp một giao thức dữ liệu có khả năng mở rộng và tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, dự kiến sẽ đơn giản hóa quy trình phát triển thông qua việc tích hợp truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai đại lý AI và tiện ích cấp giao thức, từ đó thúc đẩy ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain. Hiện tại, SkyAI hỗ trợ các tập dữ liệu tổng hợp từ BNB Chain và Solana, với khối lượng dữ liệu đã vượt qua 10 tỷ dòng, trong tương lai sẽ ra mắt máy chủ dữ liệu MCP hỗ trợ mạng chính Ethereum và chuỗi Base.
Bốn, Phát triển trong tương lai
Giao thức MCP 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 trường hợp sử dụng như tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn xác minh khái niệm và chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt. Hiện tượng này phản ánh khủng hoảng niềm tin của thị trường đối với các dự án MCP, chủ yếu xuất phát từ chu kỳ phát triển sản phẩm kéo dài và thiếu ứng dụng thực tế.
Trong tương lai, giao thức MCP hứa hẹn sẽ được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO, v.v. Các đại lý AI có thể thông qua giao thức MCP để nhận dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, thực hiện giao dịch tự động, nâng cao hiệu quả và độ chính xác của phân tích thị trường. Hơn nữa, tính phi tập trung của giao thức MCP hứa hẹn sẽ cung cấp cho các mô hình AI một nền tảng hoạt động minh bạch, có thể truy xuất được, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.
Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này vẫn cần giải quyết những thách thức đa dạng về tích hợp công nghệ, an ninh, trải nghiệm người dùng, v.v. Cách để tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo sự liên kết chặt chẽ giữa mã thông báo và sản phẩm thực tế, cũng như nâng cao trải nghiệm người dùng sẽ là những vấn đề cốt lõi mà dự án MCP hiện tại phải đối mặt. Đồng thời, do sự khác biệt trong logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các chuỗi khối và DApp khác nhau, việc chuẩn hóa máy chủ MCP vẫn cần đầu tư nhiều tài nguyên phát triển.
Nói chung, giao thức MCP như một sức mạnh hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, với sự trưởng thành không ngừng của công nghệ và sự mở rộng của các tình huống ứng dụng, hứa hẹn sẽ trở thành động lực quan trọng thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để đạt được mục tiêu này vẫn cần vượt qua nhiều thách thức, đòi hỏi nỗ lực và đổi mới liên tục từ ngành.