AI và MCP: Đột phá mới giải phóng năng suất

Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo đã mang lại những thay đổi lớn cho con người, nó không chỉ có thể nâng cao hiệu suất công việc mà còn có thể cải thiện chất lượng công việc trong các ngành nghề khác nhau. Tuy nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại (LLM) vẫn còn một số hạn chế, chẳng hạn như cần có các cuộc đối thoại thường xuyên để nhận được những gợi ý hữu ích, và người dùng còn cần phải tự thực hiện những gợi ý này. Điều này vẫn còn một khoảng cách nhất định so với trạng thái lý tưởng mà chúng ta có thể sử dụng AI để hỗ trợ công việc của mình.

Tuy nhiên, sự xuất hiện của một công nghệ mới có thể thay đổi tình hình này. Bằng cách giao tiếp với AI, người dùng có thể thực hiện các chức năng như trả lời email tự động, viết báo cáo, thậm chí là giao dịch tự động. Công nghệ này chính là MCP đang được chú ý trong lĩnh vực AI hiện nay.

Định nghĩa và nguyên lý hoạt động của MCP

MCP(Model Context Protocol) là một bộ tiêu chuẩn được công ty Anthropic phát hành vào tháng 11 năm 2024, nhằm giải quyết vấn đề rằng các mô hình AI chỉ có thể "nói" mà không thể "làm". Nó bao gồm ba phần:

• Mô hình：chỉ các mô hình ngôn ngữ lớn AI khác nhau
• Bối cảnh: Đại diện cho thông tin bổ sung hoặc công cụ bên ngoài cung cấp cho mô hình
• Protocol：Giao thức, tiêu chuẩn hóa quy định hoặc giao diện

Cốt lõi của MCP nằm ở việc thông qua quy chuẩn thống nhất, cho phép AI không chỉ thực hiện đối thoại mà còn có thể trực tiếp điều khiển các công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Các LLM truyền thống như ChatGPT chỉ có thể thực hiện tương tác "đầu vào văn bản, đầu ra văn bản". Sự xuất hiện của MCP cho phép AI có thể đọc các tệp tin cục bộ, kết nối cơ sở dữ liệu từ xa, thậm chí trực tiếp thao tác với các dịch vụ mạng cụ thể. Điều này có nghĩa là AI không còn bị giới hạn trong việc xuất văn bản, mà còn có thể giúp hoàn thành nhiều công việc lặp đi lặp lại hoặc theo quy trình.

Việc vận hành MCP liên quan đến ba thành phần chính:

1. MCP Host: Chịu trách nhiệm quản lý và điều phối toàn bộ hoạt động của MCP
2. MCP Client: Nhận yêu cầu của người dùng và giao tiếp với mô hình AI
3. MCP Server：Cung cấp các chức năng có thể sử dụng cho AI, như đọc cơ sở dữ liệu, gửi email, v.v.

Tầm quan trọng của MCP

1. Kết nối AI với các công cụ bên ngoài

   MCP đã vượt qua giới hạn chỉ sử dụng dữ liệu được đào tạo trước của LLM, cho phép AI có được thông tin cập nhật theo thời gian thực.

2. Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát

   MCP cung cấp tiêu chuẩn thống nhất cho sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, tránh được vấn đề phát triển lặp lại.

3. Từ phản ứng bị động đến thực hiện chủ động

   MCP cho phép AI quyết định thực hiện lệnh dựa trên tình huống thực tế và thực hiện bước tiếp theo dựa trên kết quả phản hồi.

4. An toàn và kiểm soát

   MCP kiểm soát truy cập dữ liệu thông qua quyền và quản lý khóa API, đảm bảo thông tin nhạy cảm không bị lộ ra ngoài.

Sự khác biệt giữa MCP và AI Agent

AI Agent là một hệ thống AI có khả năng tự động hóa xử lý các nhiệm vụ cụ thể, trong khi MCP là một giao thức. MCP cung cấp cho AI Agent các giao diện công cụ tiêu chuẩn hóa, giúp nó hoạt động hiệu quả hơn. Sự kết hợp của cả hai cho phép AI vừa biết cách hành động, vừa có thể tìm được công cụ phù hợp để thực hiện nhiệm vụ.

Dự án MCP trong lĩnh vực tiền điện tử

1. Base MCP: Cho phép ứng dụng AI tương tác với chuỗi khối Base, người dùng có thể triển khai hợp đồng hoặc thực hiện các giao dịch vay mượn thông qua cuộc hội thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên.

2. Flock: Nền tảng đào tạo AI phi tập trung, cung cấp mô hình đại lý Web3, cho phép các nhiệm vụ blockchain do AI điều khiển có thể chạy trên máy địa phương.

3. LYRAOS: Hệ điều hành nhiều tác nhân AI, cho phép các tác nhân AI tương tác trực tiếp với blockchain Solana, thực hiện giao dịch tiền điện tử và các thao tác khác.

Tóm tắt

Mặc dù MCP thể hiện tiềm năng to lớn trong lĩnh vực Web3, nhưng hiện tại vẫn còn hạn chế về các trường hợp thành công. Điều này có thể xuất phát từ việc tích hợp công nghệ chưa chín muồi, rủi ro an ninh, thói quen của người dùng và các yếu tố khác. Sự kết hợp giữa MCP và blockchain mặc dù có triển vọng rộng mở, nhưng vẫn phải đối mặt với thách thức kép về ngưỡng kỹ thuật và áp lực thị trường.

Trong tương lai, nếu có thể hoàn thiện cơ chế an toàn, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, và phát triển ra những ứng dụng thực sự có giá trị đổi mới, "Web3 + MC" có khả năng vượt qua những giới hạn của chủ đề đầu cơ, trở thành một câu chuyện chính thống mới trong vòng quay tiếp theo. Tuy nhiên, quá trình này cần thời gian và sự đổi mới công nghệ liên tục.