Tiêu đề gốc: Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP): Chất xúc tác AI tiền điện tử tiếp theo
Tác giả gốc: @S4mmyEth, nhà phân tích tác nhân AI
Bản dịch gốc: zhouzhou, BlockBeats

Ghi chú của biên tập viên: Bài báo này giới thiệu Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP), một khuôn khổ chuẩn hóa được thiết kế để kết nối các tác nhân AI với các nguồn dữ liệu bên ngoài và thúc đẩy tính tự chủ và trí thông minh của các hệ thống AI. MCP giải quyết tình trạng tắc nghẽn của các hệ thống AI khi tương tác với thế giới thực, cho phép chúng tự động hóa các hoạt động trong các lĩnh vực như DeFi. Bài viết khám phá tầm quan trọng của MCP đối với hệ sinh thái tiền điện tử và AI, cũng như cách nó thúc đẩy sự phát triển của AI dựa trên tác nhân, bất chấp những thách thức như khả năng áp dụng rộng rãi và khả năng tương tác.

Sau đây là văn bản gốc (nội dung gốc đã được sắp xếp lại để dễ đọc và dễ hiểu hơn):

Nếu bạn giống tôi, bạn có thể đã tự hỏi: "MCP là cái quái gì vậy?!"... Tại sao lại có nhiều người nói về nó đến vậy? Hiện tại có rất ít thông tin về MCP, điều này không có gì đáng ngạc nhiên - vì nó chỉ mới ra đời được bốn tháng. Vì vậy, tôi quyết định nghiên cứu và tổng hợp những phát hiện của mình.

Tóm lại: Đây có thể là bước đột phá lớn trong tiền điện tử và AI nguồn mở, và đáng để bạn chú ý. Nó có thể thúc đẩy sự phát triển của một loạt sản phẩm mã hóa mới với cốt lõi là tác nhân AI.

Mục lục

·Giới thiệu

·Giao thức bối cảnh mô hình (MCP) là gì?

·MCP trao quyền cho các tác nhân AI như thế nào?

·Tương lai của Kỷ nguyên Đại lý: Tầm quan trọng của MCP

·Các Dự án Tương tự MCP khác

·Sự Khác biệt Chính so với các Phương pháp Tích hợp AI Truyền thống

·Kết luận

Giới thiệu

Khi các đại lý AI trở nên tự chủ hơn và tích hợp sâu hơn vào các ứng dụng trong thế giới thực, Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) đang cách mạng hóa cách chúng tương tác với dữ liệu và công cụ bên ngoài. Được Anthropic ra mắt vào cuối năm 2024, MCP đặt mục tiêu trở thành một khuôn khổ chuẩn hóa cho phép các tác nhân AI kết nối liền mạch với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để tương tác hiệu quả hơn.

Nhưng kể từ khi @anthropicai ra mắt tiêu chuẩn giao tiếp này, ngày càng nhiều giải pháp AI bắt đầu sử dụng nó làm mặc định. Nói một cách đơn giản, đó là "cách AI tương tác với phần mềm theo thời gian thực".

Với sự ra đời của kỷ nguyên đại lý - tương lai mà các hệ thống AI có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách độc lập - liệu MCP có phải là chìa khóa thúc đẩy làn sóng đổi mới AI tiếp theo hay không? Có lẽ nó cũng có thể kích hoạt một vòng thị trường mới trong lĩnh vực Crypto x AI?

Từ các chatbot đến các hệ thống tự động thúc đẩy các ngành công nghiệp, các tác nhân AI ngày càng được yêu cầu phải đưa ra quyết định theo thời gian thực và khai thác thông tin mới nhất từ nhiều nguồn dữ liệu. Tuy nhiên, vẫn còn tồn tại một nút thắt cốt lõi: Các mô hình AI thiếu một phương thức chuẩn hóa để kết nối với các hệ thống bên ngoài, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, kho lưu trữ tệp hoặc các công cụ cấp doanh nghiệp. Đây chính là lúc MCP phát huy tác dụng.

Giới thiệu Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP)

MCP là một tiêu chuẩn mở nhằm mục đích thu hẹp khoảng cách này, cho phép các tác nhân AI truy cập và tương tác động với các nguồn dữ liệu bên ngoài. Nó cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng hoạt động như một tác nhân, không chỉ thực hiện các hợp đồng thông minh mà còn tham gia vào các hoạt động DeFi - đây chắc chắn là một bước đột phá lớn! Nếu bạn là người dùng trong lĩnh vực tiền điện tử, bạn sẽ hiểu rõ rằng ChatGPT gần như vô dụng khi xét về mặt thông tin và phân tích thời gian thực về thị trường tiền điện tử, và thậm chí có thể không cung cấp chính xác giá giao ngay của một số trong 100 loại tiền điện tử hàng đầu.

MCP có thể nâng cao khả năng của AI trong việc hỗ trợ DeFi, chẳng hạn như: "Tìm APY tốt nhất cho USDC và phân bổ 1.000 đô la" và tự động điều chỉnh danh mục đầu tư theo biến động của thị trường.

Điều này cho thấy các tác nhân AI đang hướng tới một tương lai tự chủ và hiệu quả hơn, và sự thay đổi này khác với các hệ thống AI truyền thống và phù hợp hơn với bản chất không cần cấp phép của hệ sinh thái tiền điện tử.

Giao thức bối cảnh mô hình (MCP) là gì?

Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP), được Anthropic ra mắt vào cuối năm 2024, là một tiêu chuẩn nguồn mở được thiết kế để kết nối các trợ lý AI, đặc biệt là các tác nhân AI được điều khiển bởi các mô hình ngôn ngữ lớn, cho phép chúng truy cập và sử dụng dữ liệu thời gian thực.

MCP có thể được coi như một bộ điều hợp chung cho phép các tác nhân AI truy cập an toàn và chuẩn hóa vào:

kho lưu trữ nội dung, công cụ doanh nghiệp, môi trường phát triển, v.v.!

Tại sao điều này lại quan trọng?

Trong khi tích hợp AI truyền thống thường dựa vào các giải pháp tùy chỉnh, rời rạc thì MCP cung cấp một khuôn khổ thống nhất cho phép giao tiếp hai chiều. Điều này có nghĩa là các tác nhân AI không chỉ có thể lấy thông tin từ các nguồn dữ liệu bên ngoài mà còn có thể đẩy các bản cập nhật hoặc hành động trở lại hệ thống, cho phép hành vi năng động và tự chủ hơn.

Hãy tưởng tượng tác nhân AI của bạn có thể tự động cập nhật hệ thống doanh nghiệp hoặc thậm chí quản lý các công việc cá nhân của bạn hoàn toàn tự động! Mục tiêu của Anthropic khi ra mắt MCP là đơn giản hóa việc tích hợp AI và giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng quy trình làm việc AI tự động, cho phép các tác nhân AI thực hiện các nhiệm vụ một cách độc lập và thông minh.

MCP trao quyền cho các tác nhân AI như thế nào?

MCP hoạt động như một lớp tích hợp, cho phép các tác nhân AI kết nối với các dịch vụ bên ngoài theo yêu cầu. Sau đây là các cơ chế cốt lõi của nó:

Truy cập dữ liệu động

Không giống như AI truyền thống chỉ dựa vào dữ liệu đào tạo trước, các tác nhân AI sử dụng MCP có thể thu thập dữ liệu liên quan đến ngữ cảnh theo thời gian thực hoặc theo yêu cầu, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu quan hệ, hệ thống tệp và kho lưu trữ mã.

Nói cách khác, giá của những loại tiền điện tử không phổ biến này cũng có thể được biết theo thời gian thực! Ngay cả @0rxbt cũng đang sử dụng MCP để tối ưu hóa Purple Frog yêu thích của chúng ta, còn gọi là SkyNet, hay còn gọi là @aixbt_agent!

Giao tiếp hai chiều

MCP hỗ trợ tương tác hai chiều, nghĩa là các tác nhân AI không chỉ có thể thu thập dữ liệu mà còn có thể thực hiện các hành động dựa trên phân tích, chẳng hạn như cập nhật cơ sở dữ liệu và kích hoạt quy trình công việc.

Khung chuẩn hóa

MCP cung cấp một giao thức chung giúp loại bỏ nhu cầu tích hợp tùy chỉnh, do đó giảm độ phức tạp khi phát triển và đảm bảo tính nhất quán của ứng dụng. Có lẽ đây chính là câu trả lời cho việc giải quyết tình trạng phân mảnh đa chuỗi và khả năng tương thích của các ngôn ngữ lập trình khác nhau? Có lẽ trong tương lai, các tác nhân AI sẽ trở thành lớp tổng hợp của Web3? !

Hướng tới Kỷ nguyên AI Agent: Tại sao MCP lại quan trọng?

Các tác nhân AI không còn chỉ là hệ thống phản ứng thụ động nữa mà đang trở nên chủ động hơn, hướng tới mục tiêu và thậm chí có thể đưa ra quyết định tự chủ. Tuy nhiên, để các tác nhân AI thực sự hữu ích, chúng phải vượt qua được những hạn chế của dữ liệu đào tạo và có khả năng tương tác trôi chảy với thế giới thực. Đây chính là lúc MCP phát huy tác dụng.

Một ví dụ thực tế về MCP (trích từ tài liệu của Anthropic)

Giả sử một tác nhân AI được giao nhiệm vụ quản lý quy trình phát triển phần mềm.
Với MCP, nó có thể:
· Lấy mã mới nhất
· Phân tích lỗi mã
· Đẩy báo cáo đến công cụ quản lý dự án của nhóm - tất cả đều theo thời gian thực!

Trong ví dụ bên dưới (cảm ơn @alexalbert__), bạn có thể thấy Claude từ Anthropic kết nối trực tiếp với GitHub, tạo kho lưu trữ mới và sử dụng MCP để tạo PR (yêu cầu kéo) tự động!

MCP cho phép các tác nhân AI truy cập dữ liệu thời gian thực để chúng có thể thích ứng với môi trường thay đổi, giúp chúng thông minh hơn và hiệu quả hơn. Dưới đây là một ví dụ thực tế về cách MCP tích hợp và giao tiếp với GitHub, Web API, Slack, email, v.v.!

MCP cung cấp một giải pháp khả thi cho tầm nhìn của @davidsacks về "tác nhân AI tối thượng":

Có lẽ công thức chiến thắng thực sự không phải là bản thân tác nhân AI, mà là cơ sở hạ tầng kết nối tác nhân đó với thế giới thực! Với các giao thức chuẩn hóa, các nhà phát triển có thể xây dựng quy trình làm việc của tác nhân AI nhanh hơn mà không cần phải phát minh lại toàn bộ cho mỗi lần tích hợp mới.

Cốt lõi của kỷ nguyên đại lý là cho phép AI hoạt động độc lập và hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp. Cho dù đó là tự động hóa quy trình kinh doanh, quản lý chuỗi cung ứng hay hỗ trợ nghiên cứu khoa học. MCP đang trở thành bước quan trọng hướng tới việc hiện thực hóa tầm nhìn này, cung cấp cơ sở hạ tầng cho các tác nhân AI tương tác với thế giới thực!

Các dự án khác tương tự như MCP

Anthropic không phải là đơn vị duy nhất nhận ra tầm quan trọng của các giao thức tích hợp AI chuẩn hóa. Gần đây, nhiều giao thức và công ty nổi tiếng đã ra mắt hoặc hỗ trợ các khuôn khổ tương tự như MCP để thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái tác nhân AI:

Perplexity MCP

OpenAI Agents SDK MCP

Gần đây (thực tế là hôm qua), OpenAI đã phát hành plugin MCP của riêng mình để tích hợp vào Agents SDK:

Tích hợp Stripe MCP:

…và thậm chí còn có nhiều máy chủ MCP hơn đang được phát triển, được thiết kế để giao tiếp giữa các AI trở nên liền mạch hơn:

Các CEO bên ngoài Anthropic cũng thừa nhận tầm quan trọng của MCP trong việc thúc đẩy tương lai của các tác nhân AI:

Những sáng kiến này nêu bật một xu hướng đang phát triển: sự công nhận rằng AI của tác nhân đòi hỏi các giải pháp tích hợp dữ liệu có thể mở rộng và chuẩn hóa. Trong khi MCP vẫn là công nghệ dẫn đầu nhờ tính chất mã nguồn mở và khả năng ứng dụng rộng rãi, sự tham gia của những công ty lớn như xAI, Google và Meta càng nhấn mạnh thêm tầm quan trọng của lĩnh vực này.

Sự khác biệt chính so với tích hợp AI truyền thống

Tại sao MCP (và các khuôn khổ tương tự) lại nổi bật hơn khi so sánh với tích hợp AI truyền thống? Tích hợp truyền thống thường liên quan đến API tùy chỉnh hoặc phần mềm trung gian, dẫn đến các giải pháp bị phân mảnh, khó mở rộng quy mô. MCP cung cấp một tiêu chuẩn chung, giảm độ phức tạp và đảm bảo tính nhất quán.

Biểu đồ so sánh sau đây cho thấy rõ sự khác biệt giữa hai biểu đồ trong cùng một hình ảnh:

Hợp tác nguồn mở:

Bản chất nguồn mở của MCP thúc đẩy sự hợp tác trong toàn ngành, hoàn toàn trái ngược với các hoạt động biệt lập của các công ty AI tập trung. Đây là một đề xuất có giá trị lớn trong tiền điện tử.

Sau đây là một so sánh ngắn gọn:

Sau đây là một số ví dụ cấp cao về các ứng dụng tiền điện tử:

Chúng tôi đã bắt đầu thấy xu hướng hướng tới các giải pháp DeFAI như @heyanonai của @danielesesta, @LimitusIntel hoặc @gizatechxyz, cũng như giải quyết phân tích trên chuỗi thông qua các công cụ tùy chỉnh như @aixbt_agent. Hãy mong đợi nhiều cải tiến như thế này xuất hiện khi MCP tiếp tục tích hợp vào hệ sinh thái tiền điện tử và AI rộng lớn hơn!

MCP là một bước tiến quan trọng hướng tới tương lai AI dựa trên tác nhân, trong đó các hệ thống tự động có thể tương tác liền mạch với thế giới xung quanh. Bằng cách cung cấp một khuôn khổ chuẩn hóa để các tác nhân AI kết nối với các nguồn dữ liệu bên ngoài, MCP giải quyết được nút thắt quan trọng trong quá trình phát triển AI, cho phép đưa ra các giải pháp thông minh hơn, thích ứng hơn và có khả năng mở rộng hơn.

Việc toàn ngành áp dụng các giao thức giống MCP báo hiệu động thái chung hướng tới tầm nhìn dựa trên cơ quan. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức. Sự thành công của MCP và các giao thức tương tự sẽ phụ thuộc vào việc áp dụng rộng rãi, khả năng tương tác giữa các giao thức và khả năng theo kịp lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng.

Khi chúng ta hướng tới tương lai mà các tác nhân AI đóng vai trò ngày càng quan trọng trong cuộc sống, các khuôn khổ như MCP sẽ đóng vai trò là cầu nối giữa AI và các ứng dụng thực tế. Bất kể MCP có trở thành tiêu chuẩn thực tế hay chỉ là chất xúc tác cho sự đổi mới hơn nữa thì nó cũng đã làm dấy lên một cuộc thảo luận quan trọng về cơ sở hạ tầng cần thiết cho AI dựa trên tác nhân và các sản phẩm tiền điện tử dựa trên tác nhân.

「Liên kết gốc」

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia