MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới

Một, Giới thiệu khái niệm MCP

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường phụ thuộc vào mô hình đối thoại chung, thiếu sự thiết lập nhân vật cá nhân hóa, dẫn đến phản hồi đơn điệu và thiếu tính người. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã đưa ra khái niệm "nhân vật", gán cho AI những vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể, giúp phản hồi của nó gần gũi hơn với mong đợi của người dùng. Tuy nhiên, ngay cả khi AI có "nhân vật" phong phú, nó vẫn chỉ là người phản hồi thụ động, không thể thực hiện nhiệm vụ một cách chủ động hoặc thực hiện các thao tác phức tạp.

Để làm điều này, dự án mã nguồn mở Auto-GPT đã ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI, và đăng ký chúng vào hệ thống. Khi người dùng đưa ra yêu cầu, Auto-GPT sẽ tạo ra các chỉ dẫn thực thi dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả, giúp AI chuyển từ một người đối thoại thụ động thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động.

Mặc dù Auto-GPT đã đạt được mức độ tự thực hiện của AI, nhưng vẫn gặp phải các vấn đề như định dạng gọi công cụ không đồng nhất và khả năng tương thích đa nền tảng kém. Để giải quyết những vấn đề này, MCP (Model Context Protocol, 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, thông qua việc cung cấp các tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, cho phép AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Truyền thống, để cho các mô hình quy mô lớn thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, các nhà phát triển cần phải viết một lượng lớn mã và tài liệu công cụ, làm tăng đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển. Giao thức MCP thông qua việc định nghĩa các giao diện và quy tắc giao tiếp tiêu chuẩn hóa, đã đơn giản hóa đáng kể quá trình này, cho phép các mô hình AI tương tác nhanh chóng và hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.

Hai, sự kết hợp giữa MCP và AI Agent

MCP và AI Agent mã hóa hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào tự động hóa hoạt động blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, nhấn mạnh bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. MCP thì tập trung vào việc đơn giản hóa sự tương tác của AI Agent với các hệ thống bên ngoài, cung cấp giao thức tiêu chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác và tính linh hoạt giữa các nền tảng. AI Agent mã hóa có thể thực hiện tích hợp và hoạt động giữa các nền tảng hiệu quả hơn thông qua giao thức MCP, nâng cao khả năng thực thi.

Trước đây, các AI Agent có khả năng thực thi nhất định, như thực hiện giao dịch qua hợp đồng thông minh, quản lý ví, v.v. Tuy nhiên, những chức năng này thường là được định nghĩa trước, thiếu tính linh hoạt và thích ứng. Giá trị cốt lõi của MCP nằm ở việc cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho sự tương tác giữa AI Agent và các công cụ bên ngoài (bao gồm dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ off-chain, v.v.). Tiêu chuẩn hóa này giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện trong phát triển truyền thống, giúp AI Agent có thể kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, đồng thời tăng cường đáng kể khả năng tự thực thi. Ví dụ, các AI Agent loại DeFi có thể truy cập dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư thông qua MCP.

Ngoài ra, MCP đã mở ra một hướng đi mới cho AI Agent, đó là sự hợp tác giữa nhiều AI Agent: thông qua MCP, AI Agent có thể hợp tác theo phân công chức năng, kết hợp hoàn thành phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro và các nhiệm vụ phức tạp khác, nâng cao hiệu suất và độ tin cậy tổng thể. Trong lĩnh vực tự động hóa giao dịch trên chuỗi, MCP liên kết các loại giao dịch và Agent quản lý rủi ro, giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, nhằm đạt được quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.

Ba, các 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 nghiên cứu cho AI Agent, cung cấp nền tảng triển khai chia sẻ lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển MCP, và thực hiện việc kết nối một cách toàn diện với các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin. Tính đến ngày 8 tháng 5, vốn hóa thị trường của đồng token DMCP khoảng $1.62M.

2. TỐI

DARK là một mạng lưới MCP trong môi trường thực thi tin cậy (TEE), được xây dựng trên Solana. Ứng dụng đầu tiên của nó đang trong giai đoạn phát triển, sẽ 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 nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài chỉ với cấu hình đơn giản. Mặc dù sản phẩm chưa được phát hành toàn diện, người dùng có thể tham gia giai đoạn trải nghiệm sớm bằng cách đăng ký qua email, tham gia thử nghiệm và cung cấp phản hồi.

3. Cookie.fun

Cookie.fun là nền tảng chuyên về AIAgent trong hệ sinh thái Web3, nhằm cung cấp cho người dùng các chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Nền tảng này giúp người dùng hiểu và đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau thông qua việc hiển thị các chỉ số như ảnh hưởng tâm lý của AI Agent, khả năng theo dõi thông minh, tương tác của người dùng và dữ liệu trên chuỗi. Vào ngày 24 tháng 4, bản cập nhật Cookie.API1.0 đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, bao gồm máy chủ MCP dành riêng cho các tác nhân có thể cắm và sử dụng, được thiết kế đặc biệt cho các nhà phát triển và những người không chuyên, không cần cấu hình gì.

4. SkyAI

SkyAI là dự án hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng cơ sở hạ tầng AI bản địa blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp giao thức dữ liệu có thể mở rộng và tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, có kế hoạch đơn giản hóa quy trình phát triển thông qua việc tích hợp truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai AI agent và tiện ích cấp giao thức, thúc đẩy ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain. Hiện tại, SkyAI hỗ trợ các tập hợp dữ liệu tổng hợp từ BNB Chain và Solana, với khối lượng dữ liệu đã vượt quá 10 tỷ dòng, và trong tương lai sẽ ra mắt máy chủ dữ liệu MCP hỗ trợ mạng chính Ethereum và chuỗi Base.

Bốn, Phát triển tương lai

Giao thức MCP như một câu chuyện mới về sự kết hợp giữa AI và blockchain, cho thấy tiềm năng to lớn trong việc nâng cao hiệu quả tương tác dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong các tình huống tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện tại vẫn đang ở giai đoạn xác minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng giảm liên tục sau khi ra mắt. Điều này phản ánh sự khủng hoảng niềm tin của thị trường vào các dự án MCP, chủ yếu xuất phát từ chu kỳ phát triển sản phẩm dài và thiếu ứng dụng thực tiễn.

Cách tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo mối liên hệ chặt chẽ giữa token và sản phẩm thực tế, cũng như nâng cao trải nghiệm người dùng sẽ 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 điện tử vẫn gặp phải thách thức về tích hợp công nghệ. Do sự khác biệt trong logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các blockchain và DApp khác nhau, máy chủ MCP tiêu chuẩn hóa thống nhất vẫn cần được đầu tư nhiều nguồn lực phát triển.

Mặc dù đối mặt với những thách thức trên, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển thị trường lớn. Khi công nghệ AI tiếp tục tiến bộ và giao thức MCP dần trưởng thành, trong tương lai có khả năng đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO. Ví dụ, đại lý AI có thể thông qua giao thức MCP để lấy dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, thực hiện giao dịch tự động, nâng cao hiệu quả và độ chính xác của phân tích thị trường. Hơn nữa, tính phi tập trung của giao thức MCP có khả năng cung cấp cho mô hình AI một nền tảng hoạt động minh bạch, có thể truy xuất, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa của tài sản AI.

Giao thức MCP, như một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, với sự phát triển không ngừng của công nghệ và mở rộng các tình huống ứng dụng, có khả năng trở thành động cơ thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này vẫn cần giải quyết nhiều thách thức trong việc tích hợp công nghệ, tính an toàn, và trải nghiệm người dùng.