Nếu như bạn giống tôi, có lẽ bạn đã từng tự hỏi "MCP là gì chứ?!" ... Tại sao mọi người lại nói về nó nhiều như vậy?
Tài liệu về nó rất hạn chế, điều này cũng rất bình thường; nó mới chỉ ra đời cách đây bốn tháng. Do đó, tôi quyết định tiến hành nghiên cứu và tổng hợp những phát hiện của mình tại đây.
Tóm tắt: Đây là một bước đột phá lớn trong lĩnh vực tiền điện tử và AI mã nguồn mở. Vì vậy, bạn cần phải chú ý đến nó; nó có thể sẽ thúc đẩy giai đoạn tiếp theo của các sản phẩm crypto đại lý.
Mục lục
1. Giới thiệu
2. Giao thức Ngữ cảnh Mô hình là gì?
3. MCP hoạt động như thế nào cho các đại lý AI
4. Tương lai của đại lý: Tại sao MCP lại quan trọng
5. Các sáng kiến tương tự MCP khác
6. Những khác biệt chính khi tích hợp với AI truyền thống
7. Kết luận
1) Giới thiệu
Khi các đại lý AI không ngừng phát triển, trở nên độc lập hơn và được tích hợp vào các ứng dụng thực tế, Giao thức Ngữ cảnh Mô hình ("MCP") đã xuất hiện như một công nghệ thay đổi cuộc chơi, thay đổi cách thức các đại lý này tương tác với dữ liệu và công cụ bên ngoài.
MCP do Anthropic giới thiệu vào cuối năm 2024, được định vị như một khuôn khổ tiêu chuẩn hóa, nhằm trao quyền cho các đại lý AI để có thể giao tiếp liền mạch với nhiều nguồn dữ liệu.
Nhưng kể từ khi @anthropicai giới thiệu tiêu chuẩn giao tiếp này, nhiều giải pháp AI khác đã áp dụng nó như một trạng thái hiện tại.
Nói đơn giản, đó là: "Cách thức AI giao tiếp với phần mềm theo thời gian thực".
Với sự ra đời của kỷ nguyên đại lý trong tương lai - thời đại của các hệ thống AI độc lập thực hiện các nhiệm vụ phức tạp - liệu MCP có phải là chìa khóa để mở khóa làn sóng đổi mới AI tiếp theo?
Có lẽ là đà tăng trưởng tiếp theo của crypto và giá AI?
Từ chatbot đến các hệ thống tự chủ thúc đẩy các ngành công nghiệp, các đại lý AI ngày càng được kỳ vọng có thể đưa ra quyết định theo thời gian thực và thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn.
Tuy nhiên, một nút thắt chính vẫn tồn tại: thiếu một cách tiêu chuẩn hóa để cho phép các mô hình AI kết nối với các hệ thống bên ngoài như cơ sở dữ liệu, kho lưu trữ hoặc công cụ kinh doanh.
Đó chính là vai trò của MCP.
Giới thiệu Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) - một tiêu chuẩn mở nhằm thu hẹp khoảng cách này bằng cách cho phép các đại lý AI truy cập và tương tác động với các nguồn dữ liệu bên ngoài.
Nó cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoạt động hiệu quả như các đại lý, có khả năng triển khai các hợp đồng thông minh hoặc thực hiện các hoạt động DeFi. Đây là một bước đột phá rất lớn!
(Phần còn lại của bản dịch tương tự như vậy)Gần đây (thực tế là hôm qua), OpenAI đã phát hành plug-in MCP cho Agents SDK của riêng mình:
iii) Tích hợp Stripe MCP:
……Còn nhiều máy chủ MCP đang được phát triển để làm cho giao tiếp AI trở nên liền mạch hơn:
Các CEO khác với Anthropic cũng đang thừa nhận tầm quan trọng của họ trong việc thúc đẩy tương lai của AI đại lý:
Những nỗ lực này làm nổi bật một xu hướng ngày càng tăng: nhận ra rằng các đại lý AI cần các giải pháp tích hợp dữ liệu có thể mở rộng và tiêu chuẩn hóa.
Mặc dù MCP vẫn là người dẫn đầu do tính chất mã nguồn mở và khả năng áp dụng rộng rãi của nó, nhưng sự tham gia của các nhà chơi quan trọng như xAI, Google và Meta còn nhấn mạnh thêm tầm quan trọng của lĩnh vực này.
6) Sự khác biệt chính với việc tích hợp AI truyền thống
Tại sao MCP (và các công nghệ tương tự) lại có lợi thế hơn các phương thức tích hợp AI truyền thống?
Việc tích hợp truyền thống thường liên quan đến các API tùy chỉnh hoặc middleware, dẫn đến các giải pháp bị phân mảnh và khó mở rộng.
MCP cung cấp một tiêu chuẩn chung, giảm độ phức tạp, đảm bảo tính nhất quán. Biểu đồ so sánh này thể hiện sự khác biệt một cách rõ ràng:
Hợp tác mã nguồn mở: Bản chất mã nguồn mở của MCP thúc đẩy sự hợp tác trong toàn ngành, tạo nên sự tương phản rõ rệt với phương pháp đóng của các công ty AI tập trung.
Đây là một đề xuất giá trị lớn cho tiền điện tử.
Dưới đây là một so sánh nhanh:
Dưới đây là một số ví dụ về ứng dụng cấp cao trong lĩnh vực tiền điện tử:
Chúng ta đã bắt đầu thấy sự thúc đẩy trong các giải pháp (1) DeFAI, chẳng hạn như @heyanonai của @danielesesta, @LimitusIntel hoặc @gizatechxyz, cũng như các công cụ tùy chỉnh như @aixbt_agent để giải quyết các vấn đề phân tích chuỗi.
Khi MCP được tích hợp sâu hơn vào hệ sinh thái tiền điện tử và AI rộng lớn hơn, dự kiến sẽ có nhiều ứng dụng hơn nữa xuất hiện!
7) Kết luận
MCP đại diện cho một bước quan trọng hướng tới tương lai của AI đại lý, trong đó các hệ thống tự chủ có thể tương tác liền mạch với thế giới xung quanh.
Bằng cách cung cấp một framework tiêu chuẩn hóa, kết nối các đại lý AI với các nguồn dữ liệu bên ngoài, MCP giải quyết các nút thắt then chốt trong việc phát triển AI, thúc đẩy các giải pháp thông minh, thích ứng và có thể mở rộng hơn.
Việc áp dụng rộng rãi hơn các giao thức tương tự MCP trong ngành - đánh dấu nỗ lực tập thể hướng tới viễn cảnh đại lý này.
Tuy nhiên, vẫn còn những thách thức.
Sự thành công của MCP và các công nghệ tương tự sẽ phụ thuộc vào việc áp dụng rộng rãi, khả năng tương tác giữa các giao thức, và khả năng theo kịp môi trường AI phát triển nhanh chóng.
Khi chúng ta tiến tới một tương lai mà các đại lý AI đóng vai trò ngày càng quan trọng trong cuộc sống, các framework như MCP sẽ trở thành cầu nối giữa AI và các ứng dụng thực tế.
Cho dù MCP có trở thành tiêu chuẩn thực tế hay chỉ đơn thuần là chất xúc tác cho sự đổi mới sâu sắc hơn, nó đã khơi mào cuộc thảo luận then chốt về cơ sở hạ tầng cần thiết cho các sản phẩm AI đại lý và crypto đại lý.
