MCP và AI Agent: Khung ứng dụng thông minh mới

Giới thiệu khái niệm MCP

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường trở nên đơn điệu do thiếu các thiết lập cá nhân hóa. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân vật", trao cho AI những vai trò và tính cách cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi có "nhân vật" phong phú, AI vẫn chỉ là người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.

Để vượt qua giới hạn này, 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 theo các quy tắc đã được thiết lập. Tuy nhiên, Auto-GPT vẫn còn thiếu sót về định dạng gọi công cụ và khả năng tương thích đa nền tảng.

Để đối phó với những thách thức này, giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) đã ra đời. MCP nhằm đơn giản hóa sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, thông qua một tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi ra các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Điều này đã giảm đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển, cho phép mô hình AI tương tác hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.

MCP và sự phối hợp của AI Agent

MCP và AI Agent tương hỗ lẫn nhau. AI Agent tập trung vào các hoạt động tự động hóa blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản tiền điện tử, nhấn mạnh bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. MCP thì cam kết đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp giao thức tiêu chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác đa nền tảng.

MCP đã mở ra hướng phát triển mới cho AI Agent. Ví dụ, AI Agent loại DeFi có thể nhận dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư thông qua MCP. Ngoài ra, MCP còn hỗ trợ nhiều AI Agent hợp tác, phân công theo chức năng để hoàn thành nhiệm vụ phức tạp, 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, v.v., để thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.

Tổng quan dự án liên quan

1. DeMCP: Mạng MCP phi tập trung, cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự phát triển cho AI Agent, cung cấp nền tảng chia sẻ lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển.

2. DARK: 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.

3. Cookie.fun: Nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Gần đây đã ra mắt máy chủ MCP đặc biệt, cung cấp dịch vụ chuyên dụng cho các tác nhân thông minh dễ sử dụng cho cả nhà phát triển và người không chuyên.

4. SkyAI: Dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, cam kết xây dựng cơ sở hạ tầng AI gốc blockchain. Hỗ trợ truy cập dữ liệu đa chuỗi, đơn giản hóa quy trình phát triển ứng dụng AI trong môi trường blockchain.

Triển vọng tương lai

Giao thức MCP cho thấy tiềm năng lớn trong việc cải thiện hiệu quả trao đổi dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt phù hợp với các tình huống tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn chứng minh khái niệm, đối mặt với những thách thức như chu kỳ phát triển sản phẩm dài và thiếu ứng dụng thực tế.

Mặc dù vậy, giao thức MCP vẫn thể hiện triển vọng thị trường rộng lớn. Với sự tiến bộ của công nghệ AI và sự trưởng thành của giao thức MCP, có khả năng đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO, v.v. Ví dụ, các đại lý AI có thể thông qua giao thức MCP để truy xuất dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, thực hiện giao dịch tự động, nâng cao hiệu quả phân tích thị trường.

Tính phi tập trung của giao thức MCP hy vọng cung cấp nền tảng hoạt động 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 yếu tố quan trọng trong việc tích hợp AI và blockchain, giao thức MCP có thể trở thành động cơ chính thúc đẩy sự phát triển của thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này vẫn cần vượt qua nhiều thách thức về tích hợp công nghệ, an ninh, trải nghiệm người dùng, v.v.