Tác giả: Frank Fu @IOSG Ventures
MCP đang nhanh chóng chiếm vị trí trung tâm trong hệ sinh thái Web3 AI Agent, thông qua kiến trúc tương tự plug-in, giới thiệu MCP Server, mang lại các công cụ và khả năng mới cho AI Agent.
Tương tự như các câu chuyện mới nổi khác trong lĩnh vực Web3 AI (như vibe coding), MCP, viết tắt của Model Context Protocol, có nguồn gốc từ Web2 AI, hiện đang được tái tưởng tượng trong bối cảnh Web3.
MCP là gì?
MCP là một giao thức mở do Anthropic đề xuất, được sử dụng để chuẩn hóa cách các ứng dụng truyền thông tin ngữ cảnh cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Điều này cho phép các công cụ, dữ liệu và AI Agent có thể cộng tác một cách liền mạch hơn.
Tại sao nó lại quan trọng?
Các hạn chế chính của các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay bao gồm:
Không thể duyệt internet theo thời gian thực
Không thể truy cập trực tiếp các tệp cục bộ hoặc riêng tư
Không thể tương tác độc lập với phần mềm bên ngoài
MCP, bằng cách đóng vai trò như một lớp giao diện chung, đã lấp đầy những khoảng trống năng lực trên, cho phép AI Agent sử dụng các công cụ khác nhau.
Bạn có thể so sánh MCP như USB-C trong lĩnh vực ứng dụng AI - một tiêu chuẩn giao diện thống nhất, giúp AI dễ dàng kết nối với các nguồn dữ liệu và mô-đun chức năng khác nhau.
Hãy tưởng tượng mỗi LLM là một điện thoại khác nhau - Claude sử dụng USB-A, ChatGPT sử dụng USB-C, còn Gemini là giao diện Lightning. Nếu bạn là nhà sản xuất phần cứng, bạn sẽ phải phát triển một bộ phụ kiện cho từng giao diện, chi phí duy trì sẽ cực kỳ cao.
Đây chính là vấn đề mà các nhà phát triển công cụ AI đang phải đối mặt: tùy chỉnh plug-in cho từng nền tảng LLM, điều này đã tăng đáng kể độ phức tạp và hạn chế việc mở rộng quy mô. MCP được sinh ra để giải quyết vấn đề này, bằng cách thiết lập một tiêu chuẩn thống nhất, giống như việc buộc tất cả các LLM và nhà cung cấp công cụ sử dụng giao diện USB-C.
Giao thức chuẩn hóa này có lợi cho cả hai bên:
Đối với AI Agent (máy trạm): có thể an toàn kết nối với các công cụ bên ngoài và nguồn dữ liệu thời gian thực
Đối với nhà phát triển công cụ (máy chủ): kết nối một lần, có thể sử dụng trên nhiều nền tảng
Kết quả cuối cùng là một hệ sinh thái AI mở, có khả năng tương tác và ma sát thấp.
Khi cơ sở hạ tầng trở nên trưởng thành, lợi thế cạnh tranh của các công ty "nhà phát triển đi đầu" sẽ chuyển từ thiết kế API sang: ai có thể cung cấp bộ công cụ phong phú, đa dạng và dễ dàng kết hợp hơn.
Trong tương lai, mỗi ứng dụng có thể trở thành máy trạm MCP, mỗi API có thể là máy chủ MCP.
Điều này có thể tạo ra một cơ chế giá mới: AI Agent có thể động thái chọn các công cụ dựa trên tốc độ thực thi, hiệu quả chi phí, mức độ liên quan, v.v., hình thành một hệ sinh thái dịch vụ AI Agent hiệu quả hơn được hỗ trợ bởi Crypto và blockchain.
Tất nhiên, MCP bản thân không trực tiếp hướng đến người dùng cuối, nó là một giao thức lớp dưới cùng. Nói cách khác, giá trị và tiềm năng thực sự của MCP chỉ có thể được nhìn thấy khi AI Agent tích hợp và chuyển đổi nó thành các ứng dụng có tính thực tiễn.
Cuối cùng, AI Agent là phương tiện và bộ khuếch đại năng lực của MCP, còn blockchain và cơ chế crypto xây dựng nên hệ thống kinh tế đáng tin cậy, hiệu quả và có thể kết hợp cho mạng lưới thông minh này.
