Cầu nối giữa AI và các công cụ bên ngoài: Sự trỗi dậy của công nghệ MCP và ứng dụng của nó trong lĩnh vực Tài sản tiền điện tử
Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo nhằm giải phóng sức lao động của 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 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 còn một khoảng cách nhất định so với tầm nhìn thực sự về việc sử dụng AI để giúp chúng ta làm việc.
Nếu có thể thông qua việc trò chuyện với AI, thực sự sử dụng máy tính để trả lời email, viết báo cáo và thực hiện các nhiệm vụ khác, thậm chí tự động hóa giao dịch Tài sản tiền điện tử, điều này sẽ gần gũi hơn với tầm nhìn giải phóng năng suất. Và công nghệ này chính là chủ đề hot hiện nay trong lĩnh vực AI - MC.
Định nghĩa và cách hoạt động của MCP
MCP (Model Context Protocol) là một bộ giao thức chuẩn hóa, nhằm giải quyết vấn đề mà trước đây các mô hình AI chỉ có thể "nói" nhưng không thể "làm". Nó bao gồm ba phần: Model (mô hình), Context (ngữ cảnh) và Protocol (giao thức), với mục đích thông qua quy chuẩn thống nhất, giúp AI không chỉ có thể hiểu và phản hồi, mà còn có thể trực tiếp điều khiển các công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Việc vận hành MCP liên quan đến ba thành phần chính:
MCP Host（管理员）： chịu trách nhiệm quản lý và điều phối toàn bộ hoạt động của MCP.
MCP Client (người dùng): Nhận yêu cầu của người dùng và giao tiếp với mô hình AI.
MCP Server（服务器）：Cung cấp tập hợp API chức năng mà AI có thể sử dụng.
Thông qua MCP, AI không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ của con người mà còn có thể chuyển đổi văn bản cụ thể thành lệnh hành động, từ đó thực hiện các thao tác tự động.
Tầm quan trọng của MCP
Kết nối AI với các công cụ bên ngoài: MCP cho phép AI truy cập và sử dụng dữ liệu mới nhất theo thời gian thực, không còn bị giới hạn bởi dữ liệu đã được đào tạo trước.
Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát: MCP cung cấp quy chuẩn thống nhất cho các nhà phát triển khác nhau, tránh phát triển lặp lại, nâng cao hiệu quả.
Từ phản hồi thụ động đến thực hiện chủ động: AI có thể quyết định thực hiện loại lệnh nào dựa trên tình hình thực tế và thực hiện bước tiếp theo dựa trên phản hồi.
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 được an toàn.
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 cách để các mô hình AI khác nhau giao tiếp với các công cụ bên ngoài, đóng vai trò như một tiêu chuẩn chung. MCP có thể giúp AI Agent hoạt động hiệu quả hơn, cho phép nó chỉ cần tuân theo các quy định của MCP để truy cập vào nhiều nguồn tài nguyên bên ngoài.
Dự án khái niệm MCP trong lĩnh vực Tài sản tiền điện tử
Base MCP：Khung do Base phát triển cho phép các ứng dụng AI tương tác với blockchain Base.
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 tại chỗ.
LYRAOS: Hệ điều hành đa tác nhân AI, cho phép các tác nhân AI tương tác trực tiếp với chuỗi khối Solana.
Thách thức và triển vọng của công nghệ MCP
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. Các thách thức chính bao gồm:
Tích hợp công nghệ vẫn chưa trưởng thành
Rủi ro về an ninh và quản lý
Rào cản thói quen và trải nghiệm của người dùng
Thị trường đối với các dự án AI đang cảm thấy mệt mỏi về thẩm mỹ
Tiềm năng kết hợp giữa MCP và blockchain là rất lớn, nhưng đồng thời cũng phải đối mặt với thách thức kép từ rào cản kỹ thuật và áp lực thị trường. Trong tương lai, nếu có thể tích hợp các cơ chế bảo mật trưởng thành hơn, tạo ra trải nghiệm người dùng trực quan hơn, và khám phá các ứng dụng đổi mới thực sự có giá trị, thì "Web3 + MCP" mới có thể vượt qua sự hạn chế của các chủ đề thổi phồng, trở thành câu chuyện chính thống trong một đợt sóng 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.
15 thích
Phần thưởng
15
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
AirdropFreedom
· 2giờ trước
Nghe nói sẽ có ai tự động giao dịch tiền điện tử? Phá sản nhanh hơn rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
ZkProofPudding
· 2giờ trước
Tương lai của tôi chính là viết hợp đồng thông minh bằng AI à? Mệt quá
Xem bản gốcTrả lời0
NftDataDetective
· 2giờ trước
hmm... mcp cảm thấy như một "giải pháp" được thổi phồng khác, thực sự mà nói. đã thấy mô hình này trước đây với cầu ai
Xem bản gốcTrả lời0
RugpullAlertOfficer
· 2giờ trước
Chơi đùa với mọi người cái gì vậy, đồ ngốc không đủ để chơi đùa với mọi người phải không?
Công nghệ MCP phá vỡ: Ứng dụng và thách thức của cầu nối AI và công cụ bên ngoài trong lĩnh vực Tài sản tiền điện tử
Cầu nối giữa AI và các công cụ bên ngoài: Sự trỗi dậy của công nghệ MCP và ứng dụng của nó trong lĩnh vực Tài sản tiền điện tử
Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo nhằm giải phóng sức lao động của 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 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 còn một khoảng cách nhất định so với tầm nhìn thực sự về việc sử dụng AI để giúp chúng ta làm việc.
Nếu có thể thông qua việc trò chuyện với AI, thực sự sử dụng máy tính để trả lời email, viết báo cáo và thực hiện các nhiệm vụ khác, thậm chí tự động hóa giao dịch Tài sản tiền điện tử, điều này sẽ gần gũi hơn với tầm nhìn giải phóng năng suất. Và công nghệ này chính là chủ đề hot hiện nay trong lĩnh vực AI - MC.
Định nghĩa và cách hoạt động của MCP
MCP (Model Context Protocol) là một bộ giao thức chuẩn hóa, nhằm giải quyết vấn đề mà trước đây các mô hình AI chỉ có thể "nói" nhưng không thể "làm". Nó bao gồm ba phần: Model (mô hình), Context (ngữ cảnh) và Protocol (giao thức), với mục đích thông qua quy chuẩn thống nhất, giúp AI không chỉ có thể hiểu và phản hồi, mà còn có thể trực tiếp điều khiển các công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Việc vận hành MCP liên quan đến ba thành phần chính:
Thông qua MCP, AI không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ của con người mà còn có thể chuyển đổi văn bản cụ thể thành lệnh hành động, từ đó thực hiện các thao tác tự động.
Tầm quan trọng của MCP
Kết nối AI với các công cụ bên ngoài: MCP cho phép AI truy cập và sử dụng dữ liệu mới nhất theo thời gian thực, không còn bị giới hạn bởi dữ liệu đã được đào tạo trước.
Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát: MCP cung cấp quy chuẩn thống nhất cho các nhà phát triển khác nhau, tránh phát triển lặp lại, nâng cao hiệu quả.
Từ phản hồi thụ động đến thực hiện chủ động: AI có thể quyết định thực hiện loại lệnh nào dựa trên tình hình thực tế và thực hiện bước tiếp theo dựa trên phản hồi.
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 được an toàn.
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 cách để các mô hình AI khác nhau giao tiếp với các công cụ bên ngoài, đóng vai trò như một tiêu chuẩn chung. MCP có thể giúp AI Agent hoạt động hiệu quả hơn, cho phép nó chỉ cần tuân theo các quy định của MCP để truy cập vào nhiều nguồn tài nguyên bên ngoài.
Dự án khái niệm MCP trong lĩnh vực Tài sản tiền điện tử
Base MCP：Khung do Base phát triển cho phép các ứng dụng AI tương tác với blockchain Base.
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 tại chỗ.
LYRAOS: Hệ điều hành đa tác nhân AI, cho phép các tác nhân AI tương tác trực tiếp với chuỗi khối Solana.
Thách thức và triển vọng của công nghệ MCP
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. Các thách thức chính bao gồm:
Tiềm năng kết hợp giữa MCP và blockchain là rất lớn, nhưng đồng thời cũng phải đối mặt với thách thức kép từ rào cản kỹ thuật và áp lực thị trường. Trong tương lai, nếu có thể tích hợp các cơ chế bảo mật trưởng thành hơn, tạo ra trải nghiệm người dùng trực quan hơn, và khám phá các ứng dụng đổi mới thực sự có giá trị, thì "Web3 + MCP" mới có thể vượt qua sự hạn chế của các chủ đề thổi phồng, trở thành câu chuyện chính thống trong một đợt sóng mới.