Khái niệm MCP và ứng dụng của nó trong AI Agent

Giới thiệu về khái niệm MC

Các chatbot truyền thống trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thường phụ thuộc vào các mô hình đối thoại tổng quát, thiếu sự thiết lập nhân vật cá nhân hóa, dẫn đến phản hồi đơn điệu và thiếu cảm xúc. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân vật", trao cho AI các vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể, giúp phản hồi của nó gần gũi hơn với mong đợi của người dùng. Tuy nhiên, ngay cả khi sở hữu "nhân vật" phong phú, AI vẫn chỉ là người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện nhiệm vụ hoặc thực hiện các thao tác phức tạp.

Để giải quyết vấn đề này, dự án mã nguồn mở Auto-GPT đã ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa một loạt công cụ và hàm cho AI, và đăng ký những công cụ này vào hệ thống. Khi người dùng đưa ra yêu cầu, Auto-GPT sẽ tạo ra các lệnh thực thi dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả, biến AI từ một người đối thoại thụ động thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động.

Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ tự thực hiện của AI, nhưng vẫn phải đối mặt với các vấn đề như định dạng gọi công cụ không đồng nhất và khả năng tương thích kém giữa các nền tảng. Để giải quyết những vấn đề này, MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) đã ra đời. MCP nhằm mục đích đơn giản hóa cách thức tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, bằng cách cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Truyền thống, việc để các mô hình quy mô lớn thực hiện các nhiệm vụ phức tạp yêu cầu viết một lượng lớn mã và hướng dẫn công cụ, làm tăng đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển. Giao thức MCP thông qua việc định nghĩa các giao diện tiêu chuẩn hóa và quy tắc giao tiếp, đã đơn giản hóa đáng kể quy trình này, cho phép các mô hình AI tương tác với các công cụ bên ngoài nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Sự kết hợp giữa MCP và AI Agent

MCP và AI Agent có mối quan hệ hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các hoạt động tự động trên blockchain, thực hiện hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, nhấn mạnh vào việc bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. MCP thì chú trọng vào việc đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác và tính linh hoạt giữa các nền tảng.

Giá trị cốt lõi của MCP là cung cấp 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 off-chain, 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, đồng thời tăng cường khả năng thực hiện tự chủ. Ví dụ, các AI Agent thuộc loại DeFi có thể sử dụng 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 một hướng đi mới cho AI Agent, đó là hợp tác giữa nhiều AI Agent. Thông qua MCP, AI Agent có thể hợp tác phân công theo chức năng, kết hợp thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro và các nhiệm vụ phức tạp khác, nâng cao hiệu quả 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, giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, để đạt được quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.

Dự án liên quan

DeMCP

DeMCP là một mạng lưới MCP phi tập trung, cam kết cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự nghiên cứu cho AI Agent, cung cấp nền tảng triển khai chia sẻ doanh thu thương mại cho các nhà phát triển MCP, và thực hiện kết nối một cửa với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chính. Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.

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 trong giai đoạn phát triển, sẽ 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 truy cập vào nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài thông qua cấu hình đơn giản.

Cookie.fun

Cookie.fun là nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, nhằm cung cấp cho người dùng các 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 tâm lý của AI Agent, khả năng theo dõi thông minh, tương tác của người dùng và dữ liệu trên chuỗi. Cập nhật gần đây đã ra mắt máy chủ MCP dành riêng, bao gồm máy chủ MCP dành cho các tác nhân thông minh có thể cắm và chạy, được thiết kế đặc biệt cho các nhà phát triển và những người không có kỹ thuật, không cần cấu hình gì.

SkyAI

SkyAI là dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng cơ sở hạ tầng AI gốc blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp 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 thông qua việc tích hợp truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai đại lý AI và tiện ích cấp giao thức, 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.

Phát triển trong tương lai

Giao thức MCP như một câu chuyện mới trong 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 tính bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt trong các tình huống tài chính phi tập trung có triển vọng ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn xác minh khái niệm, chưa có sản phẩm trưởng thành ra mắt, dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt. Điều này phản ánh ra sự khủng hoảng lòng tin của thị trường đối với các dự án MCP, chủ yếu xuất phát từ chu kỳ phát triển sản phẩm kéo dài và sự thiếu hụt ứng dụng thực tiễn.

Cách tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo sự kết nối chặt chẽ giữa token 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. Ngoài ra, việc quảng bá giao thức MCP trong hệ sinh thái crypto vẫn gặp phải thách thức trong việc tích hợp công nghệ. Do sự khác biệt về logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các blockchain và DApp khác nhau, việc thống nhất tiêu chuẩn cho máy chủ MCP vẫn cần đầu tư nhiều tài nguyên phát triển.

Mặc dù phải đối mặt với những thách thức nêu trên, 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 dần của giao thức MCP, trong tương lai có khả năng áp dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO. Ví dụ, đại lý AI có thể thông qua giao thức MCP để lấy 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, đặc tính phi tập trung của giao thức MCP có khả năng cung cấp nền tảng vận hành minh bạch và có thể truy xuất cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.

Giao thức MCP như một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, với công nghệ ngày càng trưởng thành và các ứng dụng mở rộng, có khả năng trở thành động cơ thúc đẩy 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, và trải nghiệm người dùng.