Cầu nối giữa AI và công cụ bên ngoài: Sự trỗi dậy của giao thức MCP chuẩn hóa

Ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo là giải phóng sức lao động của con người, nâng cao giới hạn khả năng làm việc của phần lớn. Tuy nhiên, hiện tại các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vẫn còn hạn chế, cần phải đối thoại lặp đi lặp lại để đưa ra gợi ý, và người dùng phải tự thực hiện những gợi ý này. Điều này vẫn còn một khoảng cách nhất định so với lý tưởng thực sự là sử dụng AI để giúp chúng ta làm việc.

Nếu có thể thông qua đối thoại với AI, thực sự sử dụng máy tính để trả lời email, viết báo cáo và các chức năng khác, thậm chí giao dịch tự động, điều này sẽ gần hơn với tầm nhìn giải phóng năng suất. Và công nghệ này chính là từ khóa nóng hiện nay trong lĩnh vực AI - MCP.

MCP là gì?

MCP (Model Context Protocol) là một giao thức tiêu chuẩn hóa, nhằm giải quyết vấn đề mà các mô hình AI trước đây chỉ có thể "nói" mà không thể "làm". Nó bao gồm các phần sau:

• Mô hình：chỉ các mô hình ngôn ngữ lớn AI khác nhau
• Bối cảnh：đại diện cho thông tin bổ sung cho mô hình hoặc công cụ bên ngoài
• Giao thức：通用、标准化的规范或接口

Mục tiêu của MCP là để AI không chỉ có thể hiểu và tạo ra văn bản, mà còn có thể trực tiếp điều khiển các công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiều nhiệm vụ.

Cách thức hoạt động của MC

Hoạt động của MCP liên quan đến những thành phần chính sau đây:

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 được AI sử dụng, chẳng hạn như đọc cơ sở dữ liệu, gửi email, quản lý file, v.v.

Với MCP, AI không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ của con người mà còn có thể chuyển đổi các ký tự cụ thể thành lệnh hành động, từ đó thực hiện các thao tác tự động.

Tầm quan trọng của MC

1. Kết nối AI với các công cụ bên ngoài: MCP cho phép AI truy cập và thao tác các tài nguyên bên ngoài theo thời gian thực, vượt qua giới hạn của LLM truyền thống chỉ giới hạn trong dữ liệu được huấn luyện trước.

2. Chuẩn hóa và tính phổ quát: MCP cung cấp các quy chuẩn thống nhất cho các nhà phát triển khác nhau, tránh việc phát triển lặp lại, nâng cao hiệu quả tích hợp.

3. Từ phản hồi thụ động đến thực hiện chủ động: AI có thể quyết định thực hiện lệnh nào dựa trên tình huống thời gian thực, và thực hiện các bước tiếp theo dựa trên phản hồi.

4. An ninh và quản lý: MCP kiểm soát quyền truy cập dữ liệu thông qua quản lý quyền và khóa API, đảm bảo thông tin nhạy cảm không bị rò rỉ.

So sánh giữa MCP và AI Agent

AI Agent là hệ thống AI có khả năng tự động hóa xử lý các nhiệm vụ cụ thể, trong khi MCP là một giao thức. MCP có thể giúp AI Agent hoạt động hiệu quả hơn, cung cấp giao diện công cụ và tiêu chuẩn thống nhất.

Sự kết hợp của cả hai có thể giúp AI vừa hiểu cách hành động, vừa biết đi đâu hành động.

Dự án liên quan hiện tại

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

2. Thiên Cầm (LYRAOS): Hệ điều hành đa AI Agent, cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain, thực hiện các giao dịch tiền điện tử và các thao tác khác.

Kết luận

Mặc dù MCP cung cấp các quy tắc tiêu chuẩn hóa cho sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, nhưng các trường hợp thành công trong lĩnh vực Web3 vẫn còn hạn chế. Điều này có thể do sự tích hợp công nghệ chưa trưởng thành, rủi ro về an toàn và quy định, thói quen và trải nghiệm của người dùng.

MCP và tiềm năng kết hợp với blockchain rất lớn, nhưng đồng thời cũng phải đối mặt với thách thức kép từ rào cản công nghệ và áp lực thị trường. Trong tương lai, nếu có thể tích hợp các cơ chế an toàn trưởng thành hơn, xây dựng trải nghiệm người dùng trực quan hơn và khai thác các ứng dụng đổi mới thực sự mang lại giá trị, "Web3 + MCP" có thể trở thành câu chuyện chính trong một vòng mới.