Cầu nối giữa AI và thế giới bên ngoài: Sự trỗi dậy của công nghệ MCP và ứng dụng của nó trong lĩnh vực Web3
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đã mang lại sự nâng cao năng suất lớn cho loài người, nhưng hiện tại các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn còn nhiều hạn chế. Người dùng cần phải trò chuyện nhiều lần để nhận được những gợi ý hữu ích, và phải tự mình thực hiện các gợi ý của AI. Điều này vẫn còn một khoảng cách nhất định so với tầm nhìn thực sự về việc sử dụng AI để giúp chúng ta trong công việc.
Tuy nhiên, nếu có thể hoàn thành các nhiệm vụ như trả lời email, viết báo cáo trực tiếp trên máy tính thông qua đối thoại với AI, thậm chí tự động hóa giao dịch tiền điện tử, chúng ta sẽ gần hơn với mục tiêu giải phóng năng suất lao động. Đây chính là điều mà công nghệ MCP đang chú trọng thực hiện trong lĩnh vực AI hiện nay.
Giới thiệu MCP
MCP (Model Context Protocol) là một bộ giao thức tiêu chuẩn nhằm giải quyết vấn đề các mô hình AI chỉ có thể "nói" mà không thể "làm". Nó được công ty Anthropic phát hành vào tháng 11 năm 2024.
Ý tưởng cốt lõi của MCP là: thông qua quy chuẩn thống nhất, cho phép AI không chỉ có thể giao tiếp mà còn có thể trực tiếp điều khiển các công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau. Điều này tạo ra sự khác biệt rõ rệt so với các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống như ChatGPT chỉ giới hạn ở việc nhập và xuất văn bản.
Với MCP, AI có thể đọc tệp cục bộ, kết nối cơ sở dữ liệu từ xa, thậm chí trực tiếp thao tác các dịch vụ mạng cụ thể. Điều này có nghĩa là AI không còn bị giới hạn ở việc xuất văn bản, mà có thể thay thế con người hoàn thành nhiều công việc lặp đi lặp lại hoặc theo quy trình.
Cách thức hoạt động của MCP
Hệ thống MCP chủ yếu bao gồm ba thành phần chính:
MCP Host（管理员）: chịu trách nhiệm phối hợp và quản lý hoạt động tổng thể của MCP.
MCP Client（用户端）: Nhận yêu cầu của người dùng và giao tiếp với mô hình AI.
MCP Server（服务器）: Cung cấp một loạt các API chức năng có thể gọi bởi AI.
Thông qua kiến trúc này, AI có khả năng hiểu ngôn ngữ con người và chuyển đổi các lệnh văn bản cụ thể thành các hành động cụ thể, từ đó thực hiện các thao tác tự động.
Tầm quan trọng của MCP
Xây dựng cầu nối giữa AI và các công cụ bên ngoài: vượt qua giới hạn của các mô hình ngôn ngữ truyền thống chỉ phụ thuộc vào dữ liệu đã được huấn luyện trước.
Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát: Sự tồn tại của USB-C tương tự cung cấp một tiêu chuẩn thống nhất cho các nhà phát triển khác nhau, tránh việc phát triển lại.
Từ phản hồi thụ động đến thực hiện chủ động: AI có thể quyết định thực hiện lệnh dựa trên tình huống thời gian thực và điều chỉnh các hành động tiếp theo dựa trên phản hồi.
An ninh và kiểm soát: Kiểm soát truy cập dữ liệu thông qua quản lý quyền và khóa API, bảo vệ thông tin nhạy cảm.
So sánh MCP và AI Agent
MCP là một giao thức, trong khi AI Agent là một khái niệm hoặc phương pháp thực hiện. MCP tập trung vào việc chuẩn hóa giao tiếp giữa các mô hình AI khác nhau với các công cụ bên ngoài, trong khi AI Agent nhấn mạnh khả năng hành động chủ động của AI.
MCP cung cấp môi trường hoạt động hiệu quả hơn cho AI Agent. Với MCP, AI Agent chỉ cần tuân theo tiêu chuẩn thống nhất, có thể lấy các công cụ sẵn có từ "Danh sách Server" và quyết định động xem sử dụng công cụ nào để hoàn thành nhiệm vụ.
Dự án khái niệm MCP trong lĩnh vực Web3
Base MCP: Khung do Base phát triển, cho phép người dùng triển khai hợp đồng thông minh và sử dụng các dịch vụ DeFi thông qua hội thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Flock: Nền tảng đào tạo AI phi tập trung, cung cấp mô hình đại diện Web3, cho phép các nhiệm vụ blockchain do AI điều khiển có thể chạy tại chỗ.
LYRAOS: Hệ điều hành đa AI Agent, cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain Solana, thực hiện các giao dịch tiền điện tử và các thao tác khác.
Triển vọng
Mặc dù MCP có tiềm năng lớn trong lĩnh vực Web3, nhưng hiện tại các trường hợp thành công vẫn còn hạn chế. Những thách thức chính bao gồm sự phức tạp trong tích hợp công nghệ, rủi ro về an ninh và quy định, vấn đề trải nghiệm người dùng cũng như sự mệt mỏi về thẩm mỹ của thị trường đối với các dự án AI.
Trong tương lai, sự kết hợp giữa MCP và blockchain cần vượt qua rào cản kỹ thuật và áp lực thị trường. Nếu có thể tích hợp các cơ chế bảo mật trưởng thành hơn, xây dựng trải nghiệm người dùng trực quan và phát triển những ứng dụng đổi mới thật sự có giá trị, "Web3 + MCP" có thể vượt qua giới hạn của những chủ đề thổi phồng, trở thành nhân vật chính trong một làn sóng đổi mới công nghệ mới.
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.
19 thích
Phần thưởng
19
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GasFeeThunder
· 07-07 04:19
Kênh mới xuất hiện để lãng phí Gas
Xem bản gốcTrả lời0
NFTArtisanHQ
· 07-05 12:08
à đúng vậy... một cuộc chuyển mình khác giả dạng như sự cứu rỗi công nghệ. khá là baudrillardian, thực sự mà nói
Sự trỗi dậy của công nghệ MCP: Xây dựng cầu nối giữa AI và Web3
Cầu nối giữa AI và thế giới bên ngoài: Sự trỗi dậy của công nghệ MCP và ứng dụng của nó trong lĩnh vực Web3
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đã mang lại sự nâng cao năng suất lớn cho loài người, nhưng hiện tại các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn còn nhiều hạn chế. Người dùng cần phải trò chuyện nhiều lần để nhận được những gợi ý hữu ích, và phải tự mình thực hiện các gợi ý của AI. Điều này vẫn còn một khoảng cách nhất định so với tầm nhìn thực sự về việc sử dụng AI để giúp chúng ta trong công việc.
Tuy nhiên, nếu có thể hoàn thành các nhiệm vụ như trả lời email, viết báo cáo trực tiếp trên máy tính thông qua đối thoại với AI, thậm chí tự động hóa giao dịch tiền điện tử, chúng ta sẽ gần hơn với mục tiêu giải phóng năng suất lao động. Đây chính là điều mà công nghệ MCP đang chú trọng thực hiện trong lĩnh vực AI hiện nay.
Giới thiệu MCP
MCP (Model Context Protocol) là một bộ giao thức tiêu chuẩn nhằm giải quyết vấn đề các mô hình AI chỉ có thể "nói" mà không thể "làm". Nó được công ty Anthropic phát hành vào tháng 11 năm 2024.
Ý tưởng cốt lõi của MCP là: thông qua quy chuẩn thống nhất, cho phép AI không chỉ có thể giao tiếp mà còn có thể trực tiếp điều khiển các công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau. Điều này tạo ra sự khác biệt rõ rệt so với các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống như ChatGPT chỉ giới hạn ở việc nhập và xuất văn bản.
Với MCP, AI có thể đọc tệp cục bộ, kết nối cơ sở dữ liệu từ xa, thậm chí trực tiếp thao tác các dịch vụ mạng cụ thể. Điều này có nghĩa là AI không còn bị giới hạn ở việc xuất văn bản, mà có thể thay thế con người hoàn thành nhiều công việc lặp đi lặp lại hoặc theo quy trình.
Cách thức hoạt động của MCP
Hệ thống MCP chủ yếu bao gồm ba thành phần chính:
Thông qua kiến trúc này, AI có khả năng hiểu ngôn ngữ con người và chuyển đổi các lệnh văn bản cụ thể thành các hành động cụ thể, từ đó thực hiện các thao tác tự động.
Tầm quan trọng của MCP
Xây dựng cầu nối giữa AI và các công cụ bên ngoài: vượt qua giới hạn của các mô hình ngôn ngữ truyền thống chỉ phụ thuộc vào dữ liệu đã được huấn luyện trước.
Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát: Sự tồn tại của USB-C tương tự cung cấp một tiêu chuẩn thống nhất cho các nhà phát triển khác nhau, tránh việc phát triển lại.
Từ phản hồi thụ động đến thực hiện chủ động: AI có thể quyết định thực hiện lệnh dựa trên tình huống thời gian thực và điều chỉnh các hành động tiếp theo dựa trên phản hồi.
An ninh và kiểm soát: Kiểm soát truy cập dữ liệu thông qua quản lý quyền và khóa API, bảo vệ thông tin nhạy cảm.
So sánh MCP và AI Agent
MCP là một giao thức, trong khi AI Agent là một khái niệm hoặc phương pháp thực hiện. MCP tập trung vào việc chuẩn hóa giao tiếp giữa các mô hình AI khác nhau với các công cụ bên ngoài, trong khi AI Agent nhấn mạnh khả năng hành động chủ động của AI.
MCP cung cấp môi trường hoạt động hiệu quả hơn cho AI Agent. Với MCP, AI Agent chỉ cần tuân theo tiêu chuẩn thống nhất, có thể lấy các công cụ sẵn có từ "Danh sách Server" và quyết định động xem sử dụng công cụ nào để hoàn thành nhiệm vụ.
Dự án khái niệm MCP trong lĩnh vực Web3
Base MCP: Khung do Base phát triển, cho phép người dùng triển khai hợp đồng thông minh và sử dụng các dịch vụ DeFi thông qua hội thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Flock: Nền tảng đào tạo AI phi tập trung, cung cấp mô hình đại diện Web3, cho phép các nhiệm vụ blockchain do AI điều khiển có thể chạy tại chỗ.
LYRAOS: Hệ điều hành đa AI Agent, cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain Solana, thực hiện các giao dịch tiền điện tử và các thao tác khác.
Triển vọng
Mặc dù MCP có tiềm năng lớn trong lĩnh vực Web3, nhưng hiện tại các trường hợp thành công vẫn còn hạn chế. Những thách thức chính bao gồm sự phức tạp trong tích hợp công nghệ, rủi ro về an ninh và quy định, vấn đề trải nghiệm người dùng cũng như sự mệt mỏi về thẩm mỹ của thị trường đối với các dự án AI.
Trong tương lai, sự kết hợp giữa MCP và blockchain cần vượt qua rào cản kỹ thuật và áp lực thị trường. Nếu có thể tích hợp các cơ chế bảo mật trưởng thành hơn, xây dựng trải nghiệm người dùng trực quan và phát triển những ứng dụng đổi mới thật sự có giá trị, "Web3 + MCP" có thể vượt qua giới hạn của những chủ đề thổi phồng, trở thành nhân vật chính trong một làn sóng đổi mới công nghệ mới.