Model Context Protocol (MCP) là gì?

CổngModel Context Protocol(MCP) là một tiêu chuẩn mở được phát triển bởi @AnthropicAIcách mà các mô hình AI kết nối với các nguồn dữ liệu và công cụ bên ngoài. Ban đầu, tác động của tiêu chuẩn là chậm, nhưng từ khi @OpenAIĐược áp dụng từ đầu năm nay, nó đã tăng vọt trong việc áp dụng. Thường được so sánh với một “cổng USB-C cho các đại lý AI” - nó cung cấp phương pháp đồng nhất để kết nối chúng với các công cụ và nguồn dữ liệu khác nhau, đơn giản hóa cách AI tương tác với các tài nguyên bên ngoài.

Thay vì các nhà phát triển tạo tích hợp tùy chỉnh cho mỗi nguồn dữ liệu hoặc công cụ, MCP thiết lập một giao thức truyền thông tiêu chuẩn giữa các mô hình AI (khách hàng) và các nhà cung cấp dữ liệu/công cụ (máy chủ). Mục tiêu là giúp các mô hình tiên tiến tạo ra các phản hồi tốt hơn, phù hợp hơn bằng cách kết nối chúng với các hệ thống lưu trữ dữ liệu, bao gồm các kho lưu trữ nội dung, công cụ kinh doanh và môi trường phát triển.

Ở cốt lõi của nó, MCP địa chỉ hạn chế cơ bản của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) bị cô lập khỏi dữ liệu thời gian thực và không thể thực hiện các hành động trực tiếp bên ngoài. MCP cho phép hệ thống AI khám phá và tương tác với các công cụ có sẵn một cách động, hỗ trợ giao tiếp hai chiều liên tục giữa các mô hình và hệ thống bên ngoài. Điều này đặc biệt quan trọng và mạnh mẽ trong việc cho phép các đại lý AI tự động có khả năng mạnh mẽ hơn, đặc biệt là trong lĩnh vực DeFi.

Cách MCP Tối Ưu Hóa AI Agents trong DeFi

MCP tăng đáng kể khả năng của các tác nhân trí tuệ nhân tạo trong DeFi bằng cách tối ưu hóa cách mà các tác nhân xử lý và tương tác với dữ liệu thời gian thực. MCP cho phép các tác nhân trí tuệ nhân tạo truy cập động vào các luồng dữ liệu bên ngoài, chẳng hạn như dữ liệu thị trường, từ các nguồn như cơ sở dữ liệu quan hệ và APIs. Điều này giúp cho các tác nhân tiếp nhận những tiến triển mới nhất, và cải thiện khả năng ra quyết định có căn cứ của họ. Bằng cách tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau theo thời gian thực, các tác nhân có thể phân tích các điểm dữ liệu phức tạp và thích ứng với các điều kiện thị trường thay đổi - một nhiệm vụ quan trọng cho các trường hợp sử dụng như cung cấp thanh khoản.

MCP cũng nâng cao hiệu suất của các đại lý AI bằng cách cho phép công cụ thực hiện hành động. Các đại lý không chỉ có thể trích dữ liệu từ các hệ thống bên ngoài mà còn có thể đẩy cập nhật hoặc hành động trở lại các hệ thống đó, như thực thi hợp đồng thông minh hoặc cập nhật vị thế thanh khoản. Điều này giúp các đại lý tự động thực hiện các chiến lược DeFi, biến họ trở thành những nhà diễn viên hiệu quả hơn trong không gian này. Bằng cách loại bỏ nhu cầu tích hợp tùy chỉnh cho mỗi công cụ hoặc nguồn dữ liệu, MCP giảm độ phức tạp và tăng tốc triển khai các giải pháp DeFi dựa trên AI. Điều này giúp các đại lý thích nghi, mở rộng và phản ứng nhanh chóng với cơ hội mới, tăng cường hiệu suất tổng thể của các hoạt động DeFi.

MCP rất tuyệt vời trong việc cung cấp những khả năng cốt lõi này cho các đại lý - các công cụ để thu thập dữ liệu và thực hiện hành động. Tuy nhiên, ngược lại, nó không phù hợp cho các đại lý để phối hợp hoặc giao tiếp với nhau. Không giống như các công cụ, các đại lý không được thiết kế để tuân theo các lệnh cứng nhắc thông qua một API cố định. Họ linh hoạt theo bản năng, sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện một loạt các khả năng và điều phối tương tác thường liên quan đến trạng thái chia sẻ. Tôi phác thảo thêm về điều này trong phần “MCP Tăng tốc nhu cầu cho Phối Hợp Bầy Đại Lý” dưới đây.

Đối với những người mới tiếp cận khái niệm, giọng nói hàng đầu trong ngành @S4mmyEthđã viết một bài báo chi tiết về MC, mô tả nó là ‘một bước đột phá lớn cho tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở’ - bạn có thể tìm thấy bài viết đó bên dưới.

Sự áp dụng MCP trong các ngành công nghiệp

Web3 và Blockchain

Web3 là một địa điểm tự nhiên của sự đổi mới, và đang nhanh chóng trở thành một sân thử nghiệm cho các hệ thống và phương pháp trí tuệ nhân tạo. Điều này cũng áp dụng cho MCP, đang tăng cường tích hợp trí tuệ nhân tạo-blockchain và mở đường cho các hệ thống thông minh tương tác một cách hiệu quả với các ứng dụng phi tập trung, mở khóa hiệu suất mới trong Web3, như gần đây đã được ghi nhận bởi @aelfblockchain.

Có một số dự án hứa hẹn trong hệ sinh thái Web3 đang hướng đến MCP, bao gồm:

@Arcdotfun- framework Rust hàng đầu cho các đại lý trí tuệ trong Web3 vừa công bố Ryzome, một cửa hàng ứng dụng thông dụng cho trí tuệ hợp tác, được hỗ trợ bởi MCP, chuẩn hóa giao tiếp giữa các đại lý trí tuệ và dịch vụ số. Điều này cho phép các đại lý trí tuệ dễ dàng truy cập các dịch vụ Web 2 và Web 3 mà không cần tích hợp phức tạp.

@heurist_ai– một Mây AI-as-a-Service phi tập trung, đã phát hành một số công cụ mà MCP có thể truy cập như một tích hợp cho@getmasafiDữ liệu X.

Kiểm tra Github của họ để có cái nhìn sâu hơn về họkhung cơ sở của đại lý.

@UnifaiNetwork– một startup AI Web3 đã định vị bản thân là MCP cho Web3, xây dựng một loạt các plugin MCP mã nguồn mở phong phú với khả năng bao gồm, thanh toán ví, trao đổi, chiến lược quản lý thanh khoản, cược AI và nhiều hơn nữa.

@StoryProtocol - Blockchain IP của Thế giới, cũng đã thông báo về việc tích hợp với MCP để giúp các đại lý AI dễ dàng có thông tin về giao dịch, giấy phép, giao dịch và quyền sở hữu trong hệ sinh thái của họ, cũng như cho phép các đại lý tạo và chuyển nhượng IP.

Những triển khai này bởi những nhóm sáng tạo trong lĩnh vực này đang cho phép LLMs tương tác một cách hiệu quả với dữ liệu blockchain trong thời gian thực, thực hiện kiểm toán bảo mật trên các hợp đồng thông minh, theo dõi các chỉ số của token và thậm chí hỗ trợ giao dịch trên chuỗi với các biện pháp bảo vệ thích hợp.

Thương mại điện tử và Bán lẻ

Trong lĩnh vực thương mại điện tử và bán lẻ, MCP đang biến đổi cách mà các đại lý AI kết nối với nguồn dữ liệu và công cụ, cải thiện cả hiệu quả hoạt động và trải nghiệm của khách hàng. Các chức năng như tìm kiếm sản phẩm, theo dõi đơn hàng và đề xuất giá đang tối ưu hóa hoạt động và nâng cao trải nghiệm mua sắm tổng thể.

Các tích hợp MCP sớm trong không gian bao gồm:

@Shopifycửa hàngtích hợp MCPquản lý sản phẩm, khách hàng, đơn đặt hàng và nhiều hơn nữa một cách dễ dàng thông qua các cuộc gọi API đơn giản đến Admin API của họ.

@blocksmột trong những nhà cung cấp thanh toán hàng đầu đã sử dụngMCP để xây dựng một đại lý AI mở rộng mã nguồn mở, được đặt tên là Goose, giúp cài đặt, thực thi, chỉnh sửa và kiểm tra mã với bất kỳ LLM nào.

@WooCommerce đã bao gồmMCP serversđể cải thiện tương tác với cửa hàng của họ, cho phép các công cụ toàn diện quản lý sản phẩm, đơn hàng, khách hàng, vận chuyển, thuế, giảm giá, và cấu hình cửa hàng.

Doanh nghiệp B2B

Trong lĩnh vực doanh nghiệp, việc áp dụng MCP cho hoạt động kinh doanh và quy trình là rất đáng kể. MCP đã trải qua quá trình áp dụng trên các sản phẩm hàng đầu của doanh nghiệp bao gồm:

@OpenAI đã tích hợp công nghệđể cải thiện việc giao tiếp chuẩn hóa giữa các đại lý AI và hệ thống bên ngoài, tối ưu hóa quy trình làm việc doanh nghiệp và giảm bớt chi phí phát triển.

@Microsoftđã bao gồmMCP trong các sản phẩm như Copilot Studio và Semantic Kernel, cho phép người tạo kết nối trực tiếp với các máy chủ tri thức và APIs hiện có. Các hành động và kiến thức được tự động thêm vào người đại diện — và liên tục cập nhật khi chức năng tiến triển.

@Databricksđã áp dụngmột MCPmáy chủ kết nối với API của họ, cho phép LLM chạy các truy vấn SQL, liệt kê công việc và cập nhật trạng thái công việc.

Công cụ Phát triển và Kỹ thuật

Phát triển phần mềm đã là một trong những người sử dụng MCP sớm nhất và mạnh mẽ nhất. Như NSHipster chỉ ra trong một bài viết gần đây, “Giao thức Máy chủ Ngôn ngữ (LSP) đã làm thay đổi cách mà ngôn ngữ lập trình tích hợp với các công cụ phát triển. Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) nhắm đến làm điều tương tự cho một thế hệ mới của các công cụ AI.”

Một số công cụ phát triển và kỹ thuật chính đang hỗ trợ việc tích hợp của MCP bao gồm:

@zeddotdev @Replit @codeiumdevvà @Sourcegraph đang làm việc với MCđể nâng cao nền tảng của họ, bằng cách cho phép các đại lý tìm thông tin tốt hơn để hiểu văn bản xung quanh một nhiệm vụ lập trình, tạo ra mã nguồn phức tạp và chức năng hơn.

@github máy chủ MCPcung cấp tích hợp mượt mà với các API của họ, cho phép tự động hóa tiên tiến và khả năng tương tác cho các nhà phát triển và công cụ.

Các tích hợp IDE để phân tích mã nguồnvà thế hệ, biến AI từ một trợ lý passsive thành một đối tác chủ động, cộng tác trong quá trình phát triển phần mềm.

Sự Mở Rộng Phạm Vi và Tác Động của MCP đối với Hệ Thống Trí Tuệ Nhân Tạo

Sự áp dụng nhanh chóng của MCP trên các ngành công nghiệp cho thấy giá trị của nó như một giao thức tiêu chuẩn cho tương tác với công cụ AI. Ban đầu là một sáng kiến của Anthropic, giờ đây nó đã phát triển thành một hệ sinh thái mở với hàng nghìn máy chủ do cộng đồng xây dựng và tích hợp từ các công ty công nghệ lớn. Gần đây, chúng ta đã thấy sự tăng trưởng đáng kể trong việc tiếp cận các máy chủ MCP, với hơn 300 máy chủ cụ thể dành cho các đại lý AI, như được thể hiện bởi @Sumanth_077dưới đây.

Khi MCP trưởng thành, chúng tôi thấy:

1. Tích hợp đơn giản - thay thế các kết nối tùy chỉnh bằng các giao diện chuẩn.
2. Bảo mật nâng cao thông qua xác thực cấp giao thức và kiểm soát truy cập.
3. Một hệ sinh thái phát triển phát động tạo ra các công cụ chuyên ngành và kết nối.
4. Khả năng tương thích đa nền tảng giữa các mô hình và ứng dụng AI khác nhau.

MCP Tăng tốc cần thiết cho việc phối hợp của Đàn Agent

Trong khi MCP giải quyết vấn đề kết nối giữa các đại lý AI cá nhân và nguồn dữ liệu, nó không giải quyết được thách thức về phối hợp giữa nhiều đại lý chuyên biệt. Đây là nơi mà @TheoriqAIđến.

Theoriq đã ủng hộ việc sử dụng các đàn agent (mà chúng tôi gọi là collectives trước khi thuật ngữ swarms trở nên phổ biến) trong vòng hai năm qua. Khi chúng tôi phát triển Theoriq Protocol, một giao thức đa tác nhân phi tập trung cho tài chính do trí tuệ nhân tạo điều hành, chúng tôi đặt nền móng cho việc các agent tương tác, hợp tác và thực hiện các nhiệm vụ tài chính phức tạp. Chúng tôi đã đối mặt trực tiếp với thách thức này bằng cách xây dựng một đàn Onchain Liquidity Provisioning (OLP) dựa trên giao thức mà mang lại giá trị tài chính cho hệ sinh thái DeFi và người chơi của nó. Thêm thông tin ở dưới.

Các đặc vụ chuyên nghiệp sẽ tiếp tục xuất hiện và trở nên hiệu quả trong các nhiệm vụ mà họ được xây dựng, và mỗi khi tận dụng MCP để truy cập dữ liệu, họ vẫn cần ‘đường ray để giao tiếp’ với nhau. Việc thêm nhiều plugin MCP vào một đặc vụ tổng quát sẽ ít hiệu quả hơn việc có các đặc vụ chuyên biệt giao tiếp thông qua một giao thức được phối hợp.

Việc thêm MCP giúp cho các đại lý kết nối với nguồn thông tin bên ngoài dễ dàng hơn, và việc bổ sung khả năng này vào những gì Theoriq đang làm, chỉ sẽ tăng thêm khả năng của các đại lý.

Giao thức Theoriq giải quyết thách thức cấp độ tiếp theo này bằng cách:

1. Kích hoạt giao tiếp từ đại lý đến đại lý - Trong khi MCP kết nối các đại lý với nguồn dữ liệu, Theoriq kết nối các đại lý với nhau một cách tối thiểu hóa niềm tin, bao gồm giao tiếp hỗ trợ và lâu dài. Quan trọng hơn, MCP chỉ cho phép một đại lý khởi xướng yêu cầu thông tin, nhưng Theoriq cho phép các đại lý được gọi lại mỗi khi một sự kiện quan trọng xảy ra (như thay đổi trên thị trường hoặc tin tức mới).
2. Cung cấp cơ chế phối hợp - các đàn ong của Theoriq cho phép các đặc vụ chuyên nghiệp làm việc cùng nhau trên các nhiệm vụ phức tạp như cung cấp thanh khoản - họ có thể giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên với ngữ nghĩa phong phú trong khi MCP tuân theo một mô hình API truyền thống với khả năng được xác định cụ thể hơn.
3. Thiết lập động viên kinh tế - Khác với MC, Theoriq sử dụng kinh tế token và thanh toán để khuyến khích các đóng góp của đại lý chất lượng cao và sự tham gia với kết quả tài chính.
4. Đảm bảo tương tác đại lý – Kiến trúc trên chuỗi/ngoài chuỗi của Theoriq đảm bảo giao tiếp an toàn, xác thực của đại lý vượt xa những gì MCP cung cấp.
5. Hỗ trợ khám phá đại lý và uy tín - Theoriq cho phép các đại lý tìm thấy nhau dựa trên khả năng và hồ sơ hoạt động của họ, thúc đẩy sự hợp tác hiệu quả hơn.

MCP là Lớp Công Cụ Đại Diện, Theoriq là Lớp Phối Hợp

Model Context Protocol đã trở thành cơ sở cần thiết kết nối các mô hình AI với dữ liệu và công cụ. Nó chuẩn hóa cách mà các đại lý tương tác với thế giới bên ngoài, khiến cho việc tạo ra các đại lý chuyên môn, có khả năng trở nên ngày càng khả thi và có giá trị.

Tuy nhiên, khi các đại lý chuyên nghiệp này ngày càng phát triển, nhu cầu về sự phối hợp giữa chúng cũng tăng. Theoriq lấp đầy khoảng trống quan trọng này bằng cách cung cấp các “đường ray” cho việc giao tiếp giữa các đại lý, cho phép các hệ thống đa đại lý phức tạp đối phó với các thách thức tinh vi như việc cung cấp thanh khoản trên chuỗi.

Kết hợp giữa MCP cho kết nối thế giới đại lý và Theoriq cho phối hợp đại lý - đại lý tạo nên nền tảng mạnh mẽ cho nền kinh tế đại lý đang nổi lên. Sự hợp tác này cho phép xuất sắc chuyên môn thay vì bình dân hóa tổng quát, chỉ dẫn đường tới một hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo hiệu quả, có khả năng và giảm thiểu sự phụ thuộc vào niềm tin. Chúng tôi dự đoán rằng tất cả các khung làm việc đại lý trí tuệ nhân tạo hàng đầu trong Web3 sẽ chào đón MCP, giống như Rig đã làm. Khi chúng tôi hợp tác với những khung làm việc này để tích hợp Theoriq cho phối hợp đàn, chúng tôi kỳ vọng cả MCP và Theoriq sẽ tăng giá trị.

Miễn trừ trách nhiệm:

1. Bài viết này được tái bản từ [MCRon Bodkin]. Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [Ron Bodkin]. Nếu có những ý kiến ​​phản đối về việc tái in này, vui lòng liên hệ với Gate Họcnhóm và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
2. Bản Miễn Trừ Trách Nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ thuộc về tác giả và không đại diện cho bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Nhóm Gate Learn thực hiện việc dịch bài viết sang các ngôn ngữ khác. Việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn bản dịch là không được phép trừ khi được đề cập.