MCP：Mở khóa cuộc cách mạng DeFi được điều khiển bởi AI, chất xúc tác cho thị trường tăng mã hóa tiếp theo?

Tiêu đề gốc: Model Context Protocol (MCP): Chất xúc tác AI Crypto tiếp theo

Tác giả gốc: s4mmy

Nguồn gốc văn bản:

Biên dịch: Daisy, Mars Finance

Nếu bạn giống như tôi, có lẽ bạn đã luôn tự hỏi “MCP thực sự là gì?!”… Tại sao có nhiều người bàn về nó như vậy?

Về nó, tài liệu rất hạn chế, điều này cũng rất bình thường; nó chỉ mới ra đời cách đây bốn tháng. Do đó, tôi quyết định tiến hành nghiên cứu và sắp xếp những phát hiện của mình ở 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 chú ý đến nó; nó có thể kích thích giai đoạn tiếp theo của các sản phẩm tiền điện tử đại diện.

Mục lục

1. Giới thiệu

2. Mô hình ngữ cảnh là gì?

3.MCP làm thế nào để làm việc cho AI代理

4. Đại lý tương lai: Tại sao MCP rất quan trọng

5. Các biện pháp tương tự như MCP

6. Sự khác biệt chính với AI truyền thống

7.Kết luận

1）Giới thiệu

Với sự phát triển không ngừng của các đại lý AI, trở nên tự chủ hơn và tích hợp vào các ứng dụng của thế giới thực, giao thức ngữ cảnh mô hình (“MCP”) xuất hiện như một công nghệ thay đổi cuộc chơi, thay đổi cách mà những đại lý này tương tác với dữ liệu và công cụ bên ngoài.

MCP được Anthropic ra mắt vào cuối năm 2024, được định vị là một khung tiêu chuẩn hóa, nhằm trao quyền cho các tác nhân AI, giúp chúng 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 điều hiển nhiên.

Nói một cách đơn giản, đó là: “cách AI giao tiếp với phần mềm trong thời gian thực”.

Với sự xuất hiện của đại lý trong tương lai - thời đại hệ thống AI tự 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 thể là đợt tăng giá tiếp theo của tiền điện tử và 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 theo thời gian thực từ nhiều nguồn khác nhau.

Tuy nhiên, một nút thắt chính vẫn tồn tại: thiếu một cách tiêu chuẩn hóa để các mô hình AI kết nối với các hệ thống bên ngoài (như cơ sở dữ liệu, thư viện tệp hoặc công cụ kinh doanh).

Đây chính là vai trò của MCP.

Giới thiệu giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) - đây là một tiêu chuẩn mở, nhằm thu hẹp khoảng cách này bằng cách cho phép các đại lý AI truy cập động và tương tác với các nguồn dữ liệu bên ngoài.

Nó cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoạt động hiệu quả như một đại lý, có khả năng triển khai hợp đồng thông minh hoặc thực hiện các hoạt động DeFi. Đây là một bước đột phá rất lớn!

Nếu bạn là người dùng gốc trong lĩnh vực tiền điện tử và đã sử dụng ChatGPT, bạn có thể đã nhận ra rằng nó hoạt động kém trong việc cung cấp thông tin, phân tích hoặc những hiểu biết kịp thời về tiền điện tử—nếu nó có thể cho tôi biết một số giá hiện tại của 100 đồng tiền điện tử hàng đầu, tôi sẽ rất ngạc nhiên!

MCP có thể tăng cường các chức năng DeFi do AI điều khiển, chẳng hạn như:

1. “Tìm kiếm tỷ suất lợi nhuận hàng năm tốt nhất của USDC và cấu hình 1000 đô la”, hoặc；

2. Cân bằng lại danh mục đầu tư dựa trên sự biến động của thị trường.

Điều này cho thấy một xu hướng rộng hơn, phát triển theo hướng đại diện cho tương lai, trong tương lai này, các hệ thống AI sẽ độc lập và hữu ích hơn.

Sự khác biệt với hệ thống AI truyền thống là hệ thống truyền thống bị hạn chế bởi tính chất không có quyền hạn của các rails mã hóa.

2）MCP là gì?

Giao thức ngữ cảnh mô hình (“MCP”) được Anthropic ra mắt vào cuối năm 2024, là một tiêu chuẩn mã nguồn mở, nhằm kết nối các trợ lý AI,

Đặc biệt là các đại lý AI được điều khiển bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), kết nối với các hệ thống bên ngoài, những hệ thống này chứa đầy đủ dữ liệu thời gian thực phong phú.

Có thể coi đây là một bộ chuyển đổi chung, cho phép các đại lý AI truy cập một cách an toàn và tiêu chuẩn hóa:

Nội dung kho

Công cụ thương mại

Môi trường phát triển, còn nữa!

Tại sao bạn nên quan tâm?

Khác với việc tích hợp AI truyền thống, việc tích hợp AI truyền thống thường phụ thuộc vào các giải pháp rời rạc, tùy chỉnh, trong khi MCP cung cấp một khung thống nhất cho việc giao tiếp hai chiều.

Điều này có nghĩa là các tác nhân AI không chỉ có thể lấy dữ liệu từ các nguồn bên ngoài mà còn đẩy các bản cập nhật hoặc hành động trở lại các hệ thống này, cho phép hành vi năng động và tự trị hơn.

Bạn có thể để một đại lý hoàn toàn tự chủ cập nhật hệ thống kinh doanh hoặc quản lý công việc cá nhân của bạn!

Sứ mệnh của Anthropic trong việc ra mắt MCP là đơn giản hóa việc tích hợp AI, giúp các nhà phát triển dễ dàng hơn trong việc xây dựng quy trình làm việc của đại lý, cho phép các hệ thống AI hoạt động độc lập và có ngữ cảnh.

3）MCP làm việc cho đại lý AI như thế nào

MCP hoạt động như một lớp tích hợp cho phép các tác nhân AI kết nối với các dịch vụ bên ngoài khi cần thiết. Dưới đây là giải thích chi tiết về cách thức hoạt động:

a) Truy cập dữ liệu động:

AI đại lý sử dụng MCP có thể truy cập dữ liệu theo thời gian thực hoặc dữ liệu ngữ cảnh, chứ không chỉ dựa vào dữ liệu đã được huấn luyện trước. Chúng có thể lấy dữ liệu từ các nguồn như cơ sở dữ liệu quan hệ, hệ thống tệp hoặc kho mã.

Những giá tiền ảo bí ẩn đó có thể được truy cập theo thời gian thực! Ngay cả @0rxbt cũng đang đùa giỡn với con ếch màu tím yêu thích của chúng ta (tức là SkyNet, cũng chính là @aixbt_agent) với MCP!

b) Giao tiếp hai chiều:

MCP hỗ trợ tương tác hai chiều, điều này có nghĩa là đại lý AI không chỉ có thể truy xuất dữ liệu mà còn có thể thực hiện các hành động dựa trên phân tích - chẳng hạn như cập nhật cơ sở dữ liệu hoặc kích hoạt quy trình làm việc.

c) Khung tiêu chuẩn hóa:

Bằng cách cung cấp một giao thức chung, MCP đã loại bỏ nhu cầu tích hợp tùy chỉnh, giảm bớt sự phức tạp cho các nhà phát triển và đảm bảo tính nhất quán giữa các ứng dụng.

Có thể đây là giải pháp cho vấn đề của các chuỗi khối khác nhau và nhiều ngôn ngữ lập trình! Có thể đại lý sẽ trở thành lớp tổng hợp?!

4）Đại lý tương lai: Tại sao MCP lại quan trọng

Các đại lý AI không còn chỉ là hệ thống thụ động; chúng đang trở thành những thực thể chủ động, định hướng mục tiêu, có khả năng tự đưa ra quyết định.

Tuy nhiên, để các đại lý AI thực sự hữu ích, chúng cần vượt qua những hạn chế của dữ liệu đào tạo và có khả năng tương tác mượt mà với thế giới thực.

Đây chính là vai trò của MCP.

Một ví dụ xuất sắc về ứng dụng MCP đến từ tài liệu của Anthropic:

Giả sử một đại lý AI chịu trách nhiệm quản lý quy trình phát triển phần mềm.

Thông qua MCP, đại lý có thể:

Kéo mã mới nhất từ kho mã

Phân tích lỗi trong mã

Sau đó, báo cáo sẽ được đẩy trở lại công cụ quản lý dự án của nhóm - tất cả đều được thực hiện theo thời gian thực.

Dưới đây (cảm ơn @alexalbert__) trình bày cách Anthropic’s Claude kết nối trực tiếp đến GitHub, tạo một kho lưu trữ mới và khởi xướng một PR (yêu cầu kéo) thông qua tích hợp MCP:

MCP cho phép các đại lý AI thích ứng với môi trường thay đổi bằng cách truy cập dữ liệu thời gian thực, khiến chúng trở nên nhạy cảm và thông minh hơn.

Dưới đây hiển thị tích hợp và giao tiếp của MCP với GitHub, Web API, Slack, email, v.v.

MCP đã cung cấp giải pháp cho tuyên bố của @davidsacks về “chiến thắng” đại lý có thể là gì:

Nhưng có lẽ, cơ sở hạ tầng kết nối đại lý với thế giới thực mới là chìa khóa để chiến thắng!

Thông qua giao thức chuẩn hóa, các nhà phát triển có thể xây dựng quy trình làm việc của đại lý nhanh hơn mà không cần phải phát minh lại bánh xe cho mỗi tích hợp mới.

Trọng tâm của đại lý trong tương lai là hệ thống AI có khả năng hành động độc lập để đạt được các mục tiêu phức tạp - bất kể đó là:

Quy trình kinh doanh tự động hóa

Quản lý chuỗi cung ứng

thậm chí hỗ trợ nghiên cứu khoa học

MCP là bước quan trọng để hiện thực hóa tầm nhìn này, cung cấp cơ sở hạ tầng để các đại lý AI có thể tương tác có ý nghĩa với thế giới.

5）Các biện pháp tương tự như MCP

Anthropic không phải là người duy nhất nhận ra rằng cần có các giao thức tích hợp AI tiêu chuẩn.

Gần đây, một số giao thức và công ty lớn đã ra mắt hoặc áp dụng các khung tương tự như MCP để hỗ trợ sự phát triển trong tương lai:

i) Perplexity MCP：

ii) OpenAI Agents SDK MCP：

Gần đây (thực ra là hôm qua), OpenAI đã phát hành plugin MCP cho Agents SDK của mình:

iii) Tích hợp Stripe MCP:

…… Ngoài ra còn có một số máy chủ MCP đang được phát triển để làm cho giao tiếp AI liền mạch hơn:

Các CEO khác, khác với Anthropic, cũng đang thừa nhận tầm quan trọng của nó trong việc thúc đẩy tương lai của đại lý AI:

Những biện pháp này nhấn mạnh một xu hướng ngày càng tăng: nhận ra rằng AI đại lý cần các giải pháp tích hợp dữ liệu chuẩn hóa và có thể mở rộng.

Mặc dù MCP vẫn là người dẫn đầu nhờ tính chất mã nguồn mở và khả năng áp dụng rộng rãi, nhưng sự tham gia của các nhân tố quan trọng như xAI, Google và Meta càng nhấn mạnh tầm quan trọng của lĩnh vực này.

6）Sự khác biệt chính so với AI truyền thống

Tại sao MCP (và các công nghệ tương tự) lại có ưu thế hơn so với các phương thức tích hợp AI truyền thống?

Tích hợp truyền thống thường liên quan đến API tùy chỉnh hoặc phần mềm trung gian, dẫn đến giải pháp bị phân mảnh và khó mở rộng.

MCP cung cấp một tiêu chuẩn chung, giảm bớt sự phức tạp, đảm bảo tính nhất quán. Bảng so sánh này thể hiện sự khác biệt một cách rõ ràng:

Hợp tác mã nguồn mở: Tính chất mã nguồn mở của MCP thúc đẩy sự hợp tác trong toàn ngành, điều này tạo ra sự khác biệt rõ rệt so với phương pháp khép kín của các công ty AI tập trung.

Đây là một tuyên bố giá trị quan trọng đối với tiền điện tử.

Dưới đây là một so sánh nhanh:

Dưới đây là một số ví dụ ứng dụng cấp cao trong lĩnh vực tiền điện tử:

Chúng tôi đã bắt đầu thấy sự thúc đẩy trên (1) giải pháp DeFAI, chẳng hạn như @danielesesta của @heyanonai, @LimitusIntel hoặc @gizatechxyz, cũng như việc giải quyết các vấn đề phân tích trên chuỗi thông qua các công cụ tùy chỉnh như @aixbt_agent.

Với việc tích hợp MCP vào hệ sinh thái tiền điện tử và AI rộng rãi hơn, dự kiến sẽ có nhiều ứng dụng xuất hiện!

7）Kết luận

MCP đại diện cho một bước quan trọng hướng tới tương lai của AI đại lý, nơi mà các hệ thống tự chủ có thể tương tác liền mạch với thế giới xung quanh.

Bằng cách cung cấp một khung chuẩn hóa, MCP kết nối các đại lý AI với các nguồn dữ liệu bên ngoài, giải quyết các nút thắt quan trọng trong phát triển AI, thúc đẩy các giải pháp thông minh hơn, thích ứng và có thể mở rộng.

Sự chấp nhận rộng rãi hơn trong ngành đối với các giao thức tương tự như MCP - đánh dấu một sự thúc đẩy tập thể hướng tới tầm nhìn đại diện 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, cũng như khả năng theo kịp môi trường AI đang phát triển nhanh chóng.

Khi chúng ta tiến tới một tương lai mà các tác nhân AI đóng vai trò ngày càng quan trọng trong cuộc sống, các khuôn khổ như MCP sẽ trở thành cầu nối giữa AI và các ứng dụng thế giới thực.

Dù MCP có trở thành tiêu chuẩn thực tế hay chỉ là chất xúc tác cho sự đổi mới tiếp theo, nó đã khơi dậy những cuộc thảo luận quan trọng về cơ sở hạ tầng cần thiết cho sản phẩm AI đại diện và tiền điện tử đại diện.