Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo mang đến khả năng giải phóng lao động cho con người, nâng cao mức độ cơ bản của hầu hết các công việc. Tuy nhiên, hiện tại, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vẫn còn tồn tại những hạn chế, cần nhiều vòng đối thoại để đưa ra gợi ý, và người dùng vẫn 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 hỗ trợ công việc của chúng ta.
Nếu chúng ta có thể giao tiếp với AI để thực sự sử dụng máy tính cho việc trả lời email, viết báo cáo và các nhiệm vụ khác, thậm chí là giao dịch tự động, điều này sẽ gần hơn với tầm nhìn giải phóng năng suất. Và công nghệ này chính là chủ đề nóng hiện nay trong lĩnh vực AI - MC.
Định nghĩa và chức năng của MCP
MCP (Model Context Protocol) là một bộ 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 ba phần sau:
Mô hình：chỉ các mô hình ngôn ngữ lớn AI khác nhau
Context: đại diện cho thông tin bổ sung hoặc công cụ bên ngoài cho mô hình
Protocol：Giao thức, tiêu chuẩn hóa các quy định hoặc giao diện
Cốt lõi của MCP là cho phép AI không chỉ 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 khác nhau. Điều này tạo ra sự tương phản rõ rệt với các LLM truyền thống (như ChatGPT, Grok, v.v.), mà chỉ giới hạn ở đầu vào và đầu ra văn bản.
Cơ chế hoạt động của MCP
Sự vận hành của MCP liên quan đến ba thành phần chính:
MCP Host（管理 viên）：chịu trách nhiệm điều phối và quản lý toàn bộ hoạt động 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 tập hợp API có chú thích, cho phép AI sử dụng các chức năng khác nhau.
Thông qua MCP, AI có thể chuyển đổi các văn bản cụ thể thành lệnh hành động, thực hiện các thao tác tự động. Điều này cho phép AI thực hiện các nhiệm vụ như sắp xếp báo cáo bán hàng, gửi email cho khách hàng, thậm chí thực hiện các thao tác trong phần mềm mô hình 3D.
Tầm quan trọng của MCP
Kết nối AI với các công cụ bên ngoài: MCP cho phép AI truy cập và thao tác dữ liệu mới nhất theo thời gian thực, khắc phục nhược điểm của LLM truyền thống bị giới hạn bởi dữ liệu được huấn luyện trước.
Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát: MCP cung cấp quy chuẩn thống nhất cho các nhà phát triển khác nhau, giảm thiểu vấn đề phát triển trùng lặp và nâng cao hiệu quả.
Từ phản ứng thụ động đến thực hiện chủ động: AI có thể quyết định thực hiện những chỉ thị nào dựa trên tình huống thời gian thực và thực hiện các bước tiếp theo dựa trên phản hồi, điều này đã tăng cường đáng kể tính hữu dụng của nó.
An toàn và quản lý: MCP kiểm soát quyền truy cập dữ liệu thông qua quyền hạn và quản lý khóa API, đảm bảo an toàn cho 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 thi. MCP tập trung vào việc chuẩn hóa giao tiếp giữa AI và các công cụ bên ngoài, trong khi AI Agent nhấn mạnh khả năng hành động độc lập của AI. MCP cung cấp cho AI Agent một cách tiếp cận tài nguyên bên ngoài hiệu quả và an toàn hơn, và sự kết hợp của cả hai cho phép AI biết cách hành động cũng như biết nơi để hành động.
Ứng dụng MCP trong lĩnh vực blockchain
Base MCP: Cho phép ứng dụng AI tương tác với chuỗi khối Base, người dùng có thể triển khai hợp đồng hoặc sử dụng dịch vụ DeFi thông qua cuộc trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Flock: Cung cấp nền tảng đào tạo AI phi tập trung, nhằm cho phép các nhiệm vụ blockchain được điều khiển bởi AI chạy cục bộ, tăng cường quyền kiểm soát của người dùng.
LYRAOS: Cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain Solana, thực hiện các giao dịch tiền điện tử và các hoạt động khác.
Tóm tắt
Mặc dù MCP cung cấp giải pháp 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 việc tích hợp công nghệ chưa trưởng thành, rủi ro về an ninh và quy định, vấn đề trải nghiệm người dùng, và sự mệt mỏi về thẩm mỹ của thị trường đối với các dự án AI.
MCP và sự kết hợp với blockchain mặc dù có tiềm năng lớn, nhưng đồng thời cũng phải đối mặt với những thách thức kép về công nghệ và thị trường. Trong tương lai, nếu có thể hoàn thiện cơ chế an toàn, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, và phát triển những ứng dụng đổi mới thực sự có giá trị, "Web3 + MCP" có thể trở thành câu chuyện chủ đạo trong vòng tiếp theo, chứ không chỉ là một chủ đề đồn thổi.
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.
13 thích
Phần thưởng
13
3
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
Lonely_Validator
· 17giờ trước
Điều này thú vị hơn nhiều so với việc con người đến chuyển gạch.
MCP: Công nghệ then chốt để AI từ "nói" đến "làm" Giải phóng kỷ nguyên mới của năng suất lao động
AI và MCP: Chương mới giải phóng năng suất
Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo mang đến khả năng giải phóng lao động cho con người, nâng cao mức độ cơ bản của hầu hết các công việc. Tuy nhiên, hiện tại, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vẫn còn tồn tại những hạn chế, cần nhiều vòng đối thoại để đưa ra gợi ý, và người dùng vẫn 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 hỗ trợ công việc của chúng ta.
Nếu chúng ta có thể giao tiếp với AI để thực sự sử dụng máy tính cho việc trả lời email, viết báo cáo và các nhiệm vụ khác, thậm chí là giao dịch tự động, điều này sẽ gần hơn với tầm nhìn giải phóng năng suất. Và công nghệ này chính là chủ đề nóng hiện nay trong lĩnh vực AI - MC.
Định nghĩa và chức năng của MCP
MCP (Model Context Protocol) là một bộ 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 ba phần sau:
Cốt lõi của MCP là cho phép AI không chỉ 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 khác nhau. Điều này tạo ra sự tương phản rõ rệt với các LLM truyền thống (như ChatGPT, Grok, v.v.), mà chỉ giới hạn ở đầu vào và đầu ra văn bản.
Cơ chế hoạt động của MCP
Sự vận hành của MCP liên quan đến ba thành phần chính:
Thông qua MCP, AI có thể chuyển đổi các văn bản cụ thể thành lệnh hành động, thực hiện các thao tác tự động. Điều này cho phép AI thực hiện các nhiệm vụ như sắp xếp báo cáo bán hàng, gửi email cho khách hàng, thậm chí thực hiện các thao tác trong phần mềm mô hình 3D.
Tầm quan trọng của MCP
Kết nối AI với các công cụ bên ngoài: MCP cho phép AI truy cập và thao tác dữ liệu mới nhất theo thời gian thực, khắc phục nhược điểm của LLM truyền thống bị giới hạn bởi dữ liệu được huấn luyện trước.
Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát: MCP cung cấp quy chuẩn thống nhất cho các nhà phát triển khác nhau, giảm thiểu vấn đề phát triển trùng lặp và nâng cao hiệu quả.
Từ phản ứng thụ động đến thực hiện chủ động: AI có thể quyết định thực hiện những chỉ thị nào dựa trên tình huống thời gian thực và thực hiện các bước tiếp theo dựa trên phản hồi, điều này đã tăng cường đáng kể tính hữu dụng của nó.
An toàn và quản lý: MCP kiểm soát quyền truy cập dữ liệu thông qua quyền hạn và quản lý khóa API, đảm bảo an toàn cho 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 thi. MCP tập trung vào việc chuẩn hóa giao tiếp giữa AI và các công cụ bên ngoài, trong khi AI Agent nhấn mạnh khả năng hành động độc lập của AI. MCP cung cấp cho AI Agent một cách tiếp cận tài nguyên bên ngoài hiệu quả và an toàn hơn, và sự kết hợp của cả hai cho phép AI biết cách hành động cũng như biết nơi để hành động.
Ứng dụng MCP trong lĩnh vực blockchain
Base MCP: Cho phép ứng dụng AI tương tác với chuỗi khối Base, người dùng có thể triển khai hợp đồng hoặc sử dụng dịch vụ DeFi thông qua cuộc trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Flock: Cung cấp nền tảng đào tạo AI phi tập trung, nhằm cho phép các nhiệm vụ blockchain được điều khiển bởi AI chạy cục bộ, tăng cường quyền kiểm soát của người dùng.
LYRAOS: Cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain Solana, thực hiện các giao dịch tiền điện tử và các hoạt động khác.
Tóm tắt
Mặc dù MCP cung cấp giải pháp 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 việc tích hợp công nghệ chưa trưởng thành, rủi ro về an ninh và quy định, vấn đề trải nghiệm người dùng, và sự mệt mỏi về thẩm mỹ của thị trường đối với các dự án AI.
MCP và sự kết hợp với blockchain mặc dù có tiềm năng lớn, nhưng đồng thời cũng phải đối mặt với những thách thức kép về công nghệ và thị trường. Trong tương lai, nếu có thể hoàn thiện cơ chế an toàn, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, và phát triển những ứng dụng đổi mới thực sự có giá trị, "Web3 + MCP" có thể trở thành câu chuyện chủ đạo trong vòng tiếp theo, chứ không chỉ là một chủ đề đồn thổi.