Cầu nối giữa AI và công cụ bên ngoài: Khám phá công nghệ MCP
Ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo là giải phóng sức lao động của con người, nâng cao hiệu suất công việc. Tuy nhiên, hiện tại các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn còn tồn tại những hạn chế, cần nhiều vòng đối thoại để đưa ra đề xuất, và người dùng vẫn cần tự thực hiện những đề xuất này. Điều này còn cách xa tầm nhìn thực sự sử dụng AI để hỗ trợ công việc.
Nếu có thể thông qua việc trò chuyện với AI, thực tế sử dụng máy tính để phản hồi email, viết báo cáo và thực hiện các nhiệm vụ khác, thậm chí giao dịch tự động, điều này sẽ gần hơn với mục tiêu giải phóng năng suất lao động. Và công nghệ này chính là chủ đề hot hiện nay trong lĩnh vực AI - MC.
MCP là gì?
MCP (Model Context Protocol) là một bộ giao thức tiêu chuẩn hóa sẽ được phát hành vào tháng 11 năm 2024, nhằm giải quyết vấn đề mà các mô hình AI chỉ có thể "nói" mà không thể "làm". Tên gọi MCP có thể được phân tách thành:
Mô hình：chỉ các mô hình ngôn ngữ lớn AI khác nhau
Context：Đại diện cho dữ liệu bổ sung hoặc công cụ bên ngoài cho mô hình
Protocol：Giao thức chung, tiêu chuẩn hóa
Nói một cách đơn giản, MCP thông qua quy chuẩn thống nhất, cho phép AI không chỉ có thể giao tiếp mà còn có thể điều khiển các công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống như ChatGPT, Grok, v.v., chỉ có thể thực hiện tương tác "đầu vào văn bản, đầu ra văn bản". Để cho AI thực hiện các thao tác thực tế, chẳng hạn như đọc tệp, gửi email, truy vấn cơ sở dữ liệu, v.v., thường cần người dùng thực hiện các thao tác thủ công theo gợi ý của AI, sau đó phản hồi kết quả cho AI, cứ như vậy mà lặp đi lặp lại.
Sự xuất hiện của MCP cho phép AI đọc trực tiếp các tệp cục bộ, kết nối với cơ sở dữ liệu từ xa, thậm chí thao tác với các dịch vụ mạng cụ thể. Điều này có nghĩa là AI không còn bị giới hạn chỉ trong việc xuất văn bản, mà còn có thể thay thế con người thực hiện nhiều công việc lặp đi lặp lại hoặc quy trình.
Cách thức hoạt động của MCP
Việc vận hành MCP liên quan đến các thành phần chính sau đây:
MCP Host（Quản trị viên）：Chịu trách nhiệm quản lý và điều phối toàn bộ hoạt động của MCP. Ví dụ, Claude Desktop là một loại Host, có thể hỗ trợ AI truy cập dữ liệu hoặc công cụ địa phương.
MCP Client (người dùng): nhận yêu cầu của người dùng và giao tiếp với mô hình AI. Ví dụ phổ biến bao gồm giao diện trò chuyện hoặc IDE tích hợp MCP.
MCP Server（服务器）：Có thể xem như một tập hợp các API có chú thích, cung cấp các chức năng mà AI có thể sử dụng, chẳng hạn như đọc cơ sở dữ liệu, gửi email, quản lý tệp, gọi dịch vụ bên ngoài, v.v.
Với MCP, AI không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ của con người, mà còn có thể chuyển đổi các văn bản cụ thể thành các lệnh hành động, từ đó thực hiện các thao tác tự động. Ví dụ, 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
Xây dựng cầu nối giữa AI và các công cụ bên ngoài
Hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn là dữ liệu của chúng đều đã được tiền huấn luyện và không được cập nhật theo thời gian thực. MCP cho phép AI truy cập và thao tác tài nguyên bên ngoài theo thời gian thực, mở rộng đáng kể ranh giới khả năng của AI.
Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát
MCP cung cấp tiêu chuẩn thống nhất cho việc tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, giống như vai trò của cổng USB-C. Điều này tránh được vấn đề phát triển lặp lại, nâng cao hiệu suất phát triển.
Từ phản ứng thụ động đến thực hiện chủ động
Các công cụ AI truyền thống chỉ có thể trả lời câu hỏi, trong khi MCP cho phép AI quyết định thực hiện lệnh gì dựa trên tình huống thực tế và điều chỉnh hành động tiếp theo dựa trên kết quả phản hồi.
An toàn và kiểm soát
MCP không yêu cầu truyền tất cả dữ liệu cho mô hình AI, có thể kiểm soát quyền truy cập dữ liệu thông qua quyền hạn và quản lý khóa API, đảm bảo thông tin nhạy cảm an toàn.
So sánh MCP và AI Agent
AI Agent thường chỉ hệ thống AI có khả năng tự động hóa xử lý các nhiệm vụ cụ thể, không chỉ có thể đối thoại mà còn có thể chủ động thực hiện hành động, gọi công cụ hoặc API để hoàn thành một loạt các bước dựa trên ngữ cảnh.
Sự khác biệt chính giữa 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 các mô hình AI khác nhau giao tiếp với các công cụ bên ngoài, đóng vai trò như một tiêu chuẩn chung.
AI Agent nhấn mạnh AI có khả năng hành động chủ động và thực hiện công cụ.
MCP có thể giúp AI Agent hoạt động hiệu quả hơn, chỉ cần tuân theo quy chuẩn MCP là có thể truy cập vào các tài nguyên bên ngoài khác nhau, mà không cần viết quy tắc API riêng cho từng công cụ hoặc nền tảng.
Dự án khái niệm MCP trong lĩnh vực tiền điện tử
Cơ bản MC
Khung được phát triển chính thức bởi Base, cho phép các ứng dụng AI tương tác với blockchain Base. Người dùng có thể triển khai hợp đồng hoặc sử dụng dịch vụ DeFi thông qua cuộc đối thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Flock
Nền tảng huấn luyện AI phi tập trung, cung cấp mô hình đại lý Web3, cho phép các nhiệm vụ blockchain được điều khiển bởi AI có thể chạy tại chỗ, mang lại nhiều quyền kiểm soát hơn cho người dùng.
LYRAOS
Hệ thống điều hành AI Agent, cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain Solana, thực hiện các giao dịch tiền điện tử và các hoạt động khác. Đang khám phá việc sử dụng MCP-OS để xây dựng tổ chức tự trị phi tập trung được điều khiển bởi AI.
Kết luận: Chương mới của kể chuyện AI
Mặc dù MCP cung cấp 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 xuất phát từ một số lý do sau:
Tích hợp công nghệ chưa trưởng thành: Sự khác biệt giữa các chuỗi và DApp trong hệ sinh thái Web3 là rất lớn, việc thống nhất chúng thành MCP Server cần rất nhiều tài nguyên phát triển.
Rủi ro an ninh và quản lý: Để AI có thể trực tiếp thực hiện hợp đồng và xử lý giao dịch tài chính, cần có cơ chế quản lý khóa riêng và kiểm soát quyền truy cập hoàn chỉnh.
Trải nghiệm và thói quen của người dùng: Hầu hết người dùng vẫn còn nghi ngờ về việc AI quản lý ví hoặc đưa ra quyết định đầu tư, cộng với rào cản cao trong việc thao tác blockchain, có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ chấp nhận.
Tâm lý thị trường: Cơn sốt mà AI Agent từng tạo ra trên thị trường tiền điện tử đang đối mặt với sự hạ nhiệt, các nhà đầu tư có thái độ thận trọng hơn đối với các dự án chỉ mang tính khái niệm.
Sự kết hợp giữa MCP và blockchain thực sự có tiềm năng, nhưng đồng thời đang đối mặt với thách thức kép từ công nghệ và thị trường. Nếu trong tương lai có thể tích hợp các cơ chế an ninh trưởng thành hơn, cung cấp trải nghiệm người dùng trực quan hơn, và phát triển các ứng dụng đổi mới thực sự có giá trị, "Web3 + MCP" có thể vượt qua sự thổi phồng, trở thành nhân vật chính trong vòng đổi mới công nghệ tiếp theo.
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.
16 thích
Phần thưởng
16
9
Chia sẻ
Bình luận
0/400
OnchainArchaeologist
· 07-20 16:16
Máy móc làm việc, tôi lười biếng!
Xem bản gốcTrả lời0
RugpullAlertOfficer
· 07-20 07:01
Không công nghệ nào có thể thay thế được Rug Pull.
Xem bản gốcTrả lời0
pumpamentalist
· 07-18 19:33
Điểm cao của trí tuệ nhân tạo, đã gần hơn một bước đến mặt trăng!
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidationWizard
· 07-17 20:04
Máy móc ngu ngốc, vẫn cần người dạy.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeBeggar
· 07-17 20:02
Trí tuệ nhân tạo này còn xa so với những gì chúng ta mong muốn.
Xem bản gốcTrả lời0
ApeWithNoFear
· 07-17 20:01
Chỉ thế này thôi? AI vẫn phải nhìn sắc mặt người để làm việc.
Xem bản gốcTrả lời0
ruggedNotShrugged
· 07-17 19:55
AI này chỉ đến mức này thôi sao? Thật phiền phức!
Xem bản gốcTrả lời0
ZenChainWalker
· 07-17 19:47
Chỉ là đồ thừa thôi, ai còn hiểu được thị trường?
Xem bản gốcTrả lời0
DYORMaster
· 07-17 19:39
Nâng cao hiệu suất là điều tốt, hiểu nhiều lý thuyết để làm gì?
Công nghệ MCP: Bước đột phá quan trọng từ đối thoại đến hành động của AI
Cầu nối giữa AI và công cụ bên ngoài: Khám phá công nghệ MCP
Ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo là giải phóng sức lao động của con người, nâng cao hiệu suất công việc. Tuy nhiên, hiện tại các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn còn tồn tại những hạn chế, cần nhiều vòng đối thoại để đưa ra đề xuất, và người dùng vẫn cần tự thực hiện những đề xuất này. Điều này còn cách xa tầm nhìn thực sự sử dụng AI để hỗ trợ công việc.
Nếu có thể thông qua việc trò chuyện với AI, thực tế sử dụng máy tính để phản hồi email, viết báo cáo và thực hiện các nhiệm vụ khác, thậm chí giao dịch tự động, điều này sẽ gần hơn với mục tiêu giải phóng năng suất lao động. Và công nghệ này chính là chủ đề hot hiện nay trong lĩnh vực AI - MC.
MCP là gì?
MCP (Model Context Protocol) là một bộ giao thức tiêu chuẩn hóa sẽ được phát hành vào tháng 11 năm 2024, nhằm giải quyết vấn đề mà các mô hình AI chỉ có thể "nói" mà không thể "làm". Tên gọi MCP có thể được phân tách thành:
Nói một cách đơn giản, MCP thông qua quy chuẩn thống nhất, cho phép AI không chỉ có thể giao tiếp mà còn có thể điều khiển các công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống như ChatGPT, Grok, v.v., chỉ có thể thực hiện tương tác "đầu vào văn bản, đầu ra văn bản". Để cho AI thực hiện các thao tác thực tế, chẳng hạn như đọc tệp, gửi email, truy vấn cơ sở dữ liệu, v.v., thường cần người dùng thực hiện các thao tác thủ công theo gợi ý của AI, sau đó phản hồi kết quả cho AI, cứ như vậy mà lặp đi lặp lại.
Sự xuất hiện của MCP cho phép AI đọc trực tiếp các tệp cục bộ, kết nối với cơ sở dữ liệu từ xa, thậm chí thao tác với các dịch vụ mạng cụ thể. Điều này có nghĩa là AI không còn bị giới hạn chỉ trong việc xuất văn bản, mà còn có thể thay thế con người thực hiện nhiều công việc lặp đi lặp lại hoặc quy trình.
Cách thức hoạt động của MCP
Việc vận hành MCP liên quan đến các thành phần chính sau đây:
MCP Host（Quản trị viên）：Chịu trách nhiệm quản lý và điều phối toàn bộ hoạt động của MCP. Ví dụ, Claude Desktop là một loại Host, có thể hỗ trợ AI truy cập dữ liệu hoặc công cụ địa phương.
MCP Client (người dùng): nhận yêu cầu của người dùng và giao tiếp với mô hình AI. Ví dụ phổ biến bao gồm giao diện trò chuyện hoặc IDE tích hợp MCP.
MCP Server（服务器）：Có thể xem như một tập hợp các API có chú thích, cung cấp các chức năng mà AI có thể sử dụng, chẳng hạn như đọc cơ sở dữ liệu, gửi email, quản lý tệp, gọi dịch vụ bên ngoài, v.v.
Với MCP, AI không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ của con người, mà còn có thể chuyển đổi các văn bản cụ thể thành các lệnh hành động, từ đó thực hiện các thao tác tự động. Ví dụ, 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
Xây dựng cầu nối giữa AI và các công cụ bên ngoài
Hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn là dữ liệu của chúng đều đã được tiền huấn luyện và không được cập nhật theo thời gian thực. MCP cho phép AI truy cập và thao tác tài nguyên bên ngoài theo thời gian thực, mở rộng đáng kể ranh giới khả năng của AI.
Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát
MCP cung cấp tiêu chuẩn thống nhất cho việc tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, giống như vai trò của cổng USB-C. Điều này tránh được vấn đề phát triển lặp lại, nâng cao hiệu suất phát triển.
Từ phản ứng thụ động đến thực hiện chủ động
Các công cụ AI truyền thống chỉ có thể trả lời câu hỏi, trong khi MCP cho phép AI quyết định thực hiện lệnh gì dựa trên tình huống thực tế và điều chỉnh hành động tiếp theo dựa trên kết quả phản hồi.
An toàn và kiểm soát
MCP không yêu cầu truyền tất cả dữ liệu cho mô hình AI, có thể kiểm soát quyền truy cập dữ liệu thông qua quyền hạn và quản lý khóa API, đảm bảo thông tin nhạy cảm an toàn.
So sánh MCP và AI Agent
AI Agent thường chỉ hệ thống AI có khả năng tự động hóa xử lý các nhiệm vụ cụ thể, không chỉ có thể đối thoại mà còn có thể chủ động thực hiện hành động, gọi công cụ hoặc API để hoàn thành một loạt các bước dựa trên ngữ cảnh.
Sự khác biệt chính giữa MCP và AI Agent:
MCP có thể giúp AI Agent hoạt động hiệu quả hơn, chỉ cần tuân theo quy chuẩn MCP là có thể truy cập vào các tài nguyên bên ngoài khác nhau, mà không cần viết quy tắc API riêng cho từng công cụ hoặc nền tảng.
Dự án khái niệm MCP trong lĩnh vực tiền điện tử
Khung được phát triển chính thức bởi Base, cho phép các ứng dụng AI tương tác với blockchain Base. Người dùng có thể triển khai hợp đồng hoặc sử dụng dịch vụ DeFi thông qua cuộc đối thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Nền tảng huấn luyện AI phi tập trung, cung cấp mô hình đại lý Web3, cho phép các nhiệm vụ blockchain được điều khiển bởi AI có thể chạy tại chỗ, mang lại nhiều quyền kiểm soát hơn cho người dùng.
LYRAOS
Hệ thống điều hành AI Agent, cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain Solana, thực hiện các giao dịch tiền điện tử và các hoạt động khác. Đang khám phá việc sử dụng MCP-OS để xây dựng tổ chức tự trị phi tập trung được điều khiển bởi AI.
Kết luận: Chương mới của kể chuyện AI
Mặc dù MCP cung cấp 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 xuất phát từ một số lý do sau:
Tích hợp công nghệ chưa trưởng thành: Sự khác biệt giữa các chuỗi và DApp trong hệ sinh thái Web3 là rất lớn, việc thống nhất chúng thành MCP Server cần rất nhiều tài nguyên phát triển.
Rủi ro an ninh và quản lý: Để AI có thể trực tiếp thực hiện hợp đồng và xử lý giao dịch tài chính, cần có cơ chế quản lý khóa riêng và kiểm soát quyền truy cập hoàn chỉnh.
Trải nghiệm và thói quen của người dùng: Hầu hết người dùng vẫn còn nghi ngờ về việc AI quản lý ví hoặc đưa ra quyết định đầu tư, cộng với rào cản cao trong việc thao tác blockchain, có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ chấp nhận.
Tâm lý thị trường: Cơn sốt mà AI Agent từng tạo ra trên thị trường tiền điện tử đang đối mặt với sự hạ nhiệt, các nhà đầu tư có thái độ thận trọng hơn đối với các dự án chỉ mang tính khái niệm.
Sự kết hợp giữa MCP và blockchain thực sự có tiềm năng, nhưng đồng thời đang đối mặt với thách thức kép từ công nghệ và thị trường. Nếu trong tương lai có thể tích hợp các cơ chế an ninh trưởng thành hơn, cung cấp trải nghiệm người dùng trực quan hơn, và phát triển các ứng dụng đổi mới thực sự có giá trị, "Web3 + MCP" có thể vượt qua sự thổi phồng, trở thành nhân vật chính trong vòng đổi mới công nghệ tiếp theo.