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 sự chủ động. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân cách hóa", trao cho AI các vai trò và tính cách cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả như vậy, AI vẫn chỉ là những người phản hồi thụ động. Để AI có thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ, dự án Auto-GPT ra đời. Dự án này cho phép định nghĩa các công cụ và hàm cho AI, giúp nó tự động thực hiện nhiệm vụ dựa trên các quy tắc đã được thiết lập.
Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ thực hiện tự chủ của AI, nhưng vẫn gặp phải các vấn đề như định dạng gọi công cụ không thống nhất, tính tương thích kém giữa các nền tảng. Để giải quyết những thách thức này, MCP (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, cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI có thể dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Bằng cách định nghĩa các giao diện và quy tắc giao tiếp chuẩn hóa, MCP đã làm đơn giản hóa đáng kể quá trình tương tác giữa mô hình AI và các công cụ bên ngoài, nâng cao hiệu suất phát triển.
Hai, sự phối 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 hóa trên blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, nhấn mạnh việc bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp các ứng dụng phi tập trung. Trong khi đó, MCP nhấn mạnh việc đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp các giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác và 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 (như 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, cho phép AI Agent kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, tăng cường đáng kể khả năng tự thực hiện của nó. Ví dụ, AI Agent trong lĩnh vực 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 một hướng hợp tác hoàn toàn mới cho AI Agent. Thông qua MCP, nhiều AI Agent có thể hợp tác 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 quả và độ tin cậy tổng thể. Trong lĩnh vực tự động hóa giao dịch trên chuỗi, MCP có khả năng kết nối các loại giao dịch và Agent quản lý rủi ro, giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao hụt giao dịch, MEV, đạt được quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, Giới thiệu 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 tự phát triển cho AI Agent, cung cấp nền tảng triển khai chia sẻ lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển MCP, và实现 việc kết nối một cách toàn diện với các mô hình ngôn ngữ lớn chính thống (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, hoạt động 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 chỉ với một 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 các chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Nền tảng này hiển thị các chỉ số như ảnh hưởng tâm lý của AI Agent, khả năng theo dõi thông minh, tương tác người dùng và dữ liệu trên chuỗi, giúp người dùng đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau. Gần đây, Cookie.fun đã ra mắt máy chủ MCP riêng biệt, cung cấp dịch vụ MCP chuyên dụng cho các tác nhân thông minh dễ dàng sử dụng.
4. SkyAI
SkyAI là một 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 một giao thức dữ liệu có thể mở rộng và tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, dự định 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. Hiện tại, SkyAI hỗ trợ các bộ dữ liệu tổng hợp từ BNB Chain và Solana, trong tương lai sẽ hỗ trợ máy chủ dữ liệu MCP trên mạng chính Ethereum và chuỗi Base.
Bốn, Triển vọng phát triển trong tương lai
Giao thức MCP, như một câu chuyện mới cho sự kết hợp giữa AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng lớn trong việc nâng cao hiệu quả tương tác dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt trong các bối cảnh tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn xác thực khái niệm và vẫn chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, điều này phản ánh một cuộc khủng hoảng niềm tin của thị trường đối với các dự án MCP.
Tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo sự liên kết chặt chẽ giữa token và sản phẩm thực tế, cũng như nâng cao trải nghiệm người dùng là những vấn đề cốt lõi mà dự án MCP hiện đang phải đối mặt. Ngoài ra, việc quảng bá giao thức MCP trong hệ sinh thái tiền mã hóa vẫn phải đối mặt với thách thức về tích hợp công nghệ, cần đầu tư nhiều tài nguyên phát triển để thống nhất logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các blockchain và DApp khác nhau.
Mặc dù đối mặt với những thách thức, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển thị trường to 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 đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO. Chẳng hạn, đại lý AI có thể thông qua giao thức MCP để nhận dữ liệu chuỗi theo thời gian thực, thực hiện giao dịch tự động, nâng cao hiệu quả và độ chính xác của phân tích thị trường.
Tính phi tập trung của giao thức MCP hứa hẹn sẽ cung cấp một nền tảng vận hành minh bạch, có thể truy xuất cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI. Là một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, giao thức MCP có khả năng trở thành động cơ thúc đẩy thế hệ tiếp theo của AI Agent. 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 nhiều lĩnh vực khác.
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.
10 thích
Phần thưởng
10
3
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SolidityStruggler
· 08-12 08:24
Cái mcp này làm khá lòe loẹt nhỉ.
Xem bản gốcTrả lời0
BagHolderTillRetire
· 08-12 08:11
Lại đang nghĩ ra khái niệm mới rồi, không bằng nghĩ xem làm sao để tăng lên coin.
MCP và AI Agent phối hợp thúc đẩy sự phát triển thông minh của 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 sự chủ động. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân cách hóa", trao cho AI các vai trò và tính cách cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả như vậy, AI vẫn chỉ là những người phản hồi thụ động. Để AI có thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ, dự án Auto-GPT ra đời. Dự án này cho phép định nghĩa các công cụ và hàm cho AI, giúp nó tự động thực hiện nhiệm vụ dựa trên các quy tắc đã được thiết lập.
Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ thực hiện tự chủ của AI, nhưng vẫn gặp phải các vấn đề như định dạng gọi công cụ không thống nhất, tính tương thích kém giữa các nền tảng. Để giải quyết những thách thức này, MCP (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, cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI có thể dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Bằng cách định nghĩa các giao diện và quy tắc giao tiếp chuẩn hóa, MCP đã làm đơn giản hóa đáng kể quá trình tương tác giữa mô hình AI và các công cụ bên ngoài, nâng cao hiệu suất phát triển.
Hai, sự phối 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 hóa trên blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, nhấn mạnh việc bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp các ứng dụng phi tập trung. Trong khi đó, MCP nhấn mạnh việc đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp các giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác và 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 (như 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, cho phép AI Agent kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, tăng cường đáng kể khả năng tự thực hiện của nó. Ví dụ, AI Agent trong lĩnh vực 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 một hướng hợp tác hoàn toàn mới cho AI Agent. Thông qua MCP, nhiều AI Agent có thể hợp tác 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 quả và độ tin cậy tổng thể. Trong lĩnh vực tự động hóa giao dịch trên chuỗi, MCP có khả năng kết nối các loại giao dịch và Agent quản lý rủi ro, giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao hụt giao dịch, MEV, đạt được quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, Giới thiệu 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 tự phát triển cho AI Agent, cung cấp nền tảng triển khai chia sẻ lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển MCP, và实现 việc kết nối một cách toàn diện với các mô hình ngôn ngữ lớn chính thống (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, hoạt động 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 chỉ với một 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 các chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Nền tảng này hiển thị các chỉ số như ảnh hưởng tâm lý của AI Agent, khả năng theo dõi thông minh, tương tác người dùng và dữ liệu trên chuỗi, giúp người dùng đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau. Gần đây, Cookie.fun đã ra mắt máy chủ MCP riêng biệt, cung cấp dịch vụ MCP chuyên dụng cho các tác nhân thông minh dễ dàng sử dụng.
4. SkyAI
SkyAI là một 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 một giao thức dữ liệu có thể mở rộng và tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, dự định 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. Hiện tại, SkyAI hỗ trợ các bộ dữ liệu tổng hợp từ BNB Chain và Solana, trong tương lai sẽ hỗ trợ máy chủ dữ liệu MCP trên mạng chính Ethereum và chuỗi Base.
Bốn, Triển vọng phát triển trong tương lai
Giao thức MCP, như một câu chuyện mới cho sự kết hợp giữa AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng lớn trong việc nâng cao hiệu quả tương tác dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt trong các bối cảnh tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn xác thực khái niệm và vẫn chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, điều này phản ánh một cuộc khủng hoảng niềm tin của thị trường đối với các dự án MCP.
Tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo sự liên kết chặt chẽ giữa token và sản phẩm thực tế, cũng như nâng cao trải nghiệm người dùng là những vấn đề cốt lõi mà dự án MCP hiện đang phải đối mặt. Ngoài ra, việc quảng bá giao thức MCP trong hệ sinh thái tiền mã hóa vẫn phải đối mặt với thách thức về tích hợp công nghệ, cần đầu tư nhiều tài nguyên phát triển để thống nhất logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các blockchain và DApp khác nhau.
Mặc dù đối mặt với những thách thức, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển thị trường to 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 đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO. Chẳng hạn, đại lý AI có thể thông qua giao thức MCP để nhận dữ liệu chuỗi theo thời gian thực, thực hiện giao dịch tự động, nâng cao hiệu quả và độ chính xác của phân tích thị trường.
Tính phi tập trung của giao thức MCP hứa hẹn sẽ cung cấp một nền tảng vận hành minh bạch, có thể truy xuất cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI. Là một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, giao thức MCP có khả năng trở thành động cơ thúc đẩy thế hệ tiếp theo của AI Agent. 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 nhiều lĩnh vực khác.