Đột phá mới trong công nghệ AI: MCP trao quyền cho trí tuệ nhân tạo

Sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo đang liên tục giải phóng sức lao động của con người, nâng cao giới hạn hiệu quả công việc. Tuy nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại vẫn còn tồn tại những hạn chế, cần nhiều vòng đối thoại để đưa ra những gợi ý hiệu quả, và người dùng vẫn phải tự thực hiện những gợi ý này. Điều này vẫn còn một khoảng cách nhất định so với tầm nhìn thực sự về việc sử dụng AI để hỗ trợ công việc của chúng ta.

Nếu có thể thông qua việc trò chuyện với AI, thực sự sử dụng máy tính để phản hồi email, soạn thảo báo cáo và thực hiện các nhiệm vụ khác, thậm chí đạt được giao dịch tự động, điều này sẽ gần hơn với mục tiêu giải phóng năng suất. Và công nghệ này chính là MCP đang được chú ý trong lĩnh vực AI hiện nay.

Định nghĩa và vai trò của MCP

MCP (Model Context Protocol) là một bộ giao thức tiêu chuẩn hóa, nhằm giải quyết vấn đề rằng mô hình AI chỉ có thể "nói" nhưng không thể "làm". Nó được công ty Anthropic phát hành vào tháng 11 năm 2024.

Các thành phần cốt lõi của MCP bao gồm:

• Mô hình：chỉ các mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau
• Context: đại diện cho các thông tin bổ sung hoặc công cụ bên ngoài cho mô hình
• Protocol：Quy chuẩn hoặc giao diện chung, chuẩn hóa

MCP có mục tiêu là thông qua quy chuẩn thống nhất, giúp AI không chỉ có thể đối thoại mà còn có thể trực tiếp 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 nhập và xuất văn bản. Để AI thực hiện các thao tác thực tế, chẳng hạn như đọc tệp, gửi email, truy vấn cơ sở dữ liệu, v.v., thông thường người dùng cần thực hiện các thao tác thủ công dựa trên gợi ý của AI, sau đó phản hồi kết quả cho AI, và cứ như vậy lặp đi lặp lại.

Sự xuất hiện của MCP cho phép AI có thể đọc trực tiếp các tệp cục bộ, kết nối với các cơ sở dữ liệu từ xa, thậm chí thao tác các dịch vụ mạng cụ thể. Điều này có nghĩa là AI không còn bị giới hạn chỉ trong việc xuất văn bản, mà có thể thay thế con người hoàn thành nhiều công việc lặp đi lặp lại hoặc quy trình.

Cơ chế hoạt động của MCP

Việc vận hành MCP liên quan đến một số thành phần chính sau đây:

1. MCP Host（管理员）：负责管理和协调整个 MCP 的运作。例如 Claude Desktop 就是一种 Host，能协助 AI 访问本地资料或工具。

2. 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 tích hợp MCP hoặc môi trường phát triển tích hợp (như Goose, Cursor, Claude Chatbot).

3. MCP Server (máy chủ): Có thể xem như một tập hợp các API có chú thích, cung cấp các chức năng có thể sử dụng cho AI. Ví dụ: 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 văn bản cụ thể thành lệnh hành động, từ đó hoàn thành các hoạt động tự động. Ví dụ, AI có thể giúp sắp xếp báo cáo bán hàng, gửi email cho khách hàng, thậm chí thực hiện mô hình 3D trực tiếp trong Blender thông qua lệnh.

Tầm quan trọng của MCP

1. Kết nối AI với các công cụ bên ngoài

   MCP đã vượt qua giới hạn của việc cập nhật tài liệu của các mô hình ngôn ngữ lớn không kịp thời. Nó cho phép AI truy cập và xử lý thông tin mới nhất theo thời gian thực, từ đó nâng cao đáng kể tính thực tiễn và độ chính xác của các ứng dụng AI.

2. Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát

   MCP cung cấp tiêu chuẩn thống nhất cho sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, tương tự như vai trò của giao diện USB-C trong lĩnh vực phần cứng. Sự chuẩn hóa này tránh việc phát triển lặp lại, cải thiện hiệu quả và khả năng tương thích.

3. Từ phản ứng thụ động đến thực hiện chủ động

Công cụ AI truyền thống chỉ có thể trả lời câu hỏi, trong khi MCP cho phép AI chủ động thực hiện các lệnh dựa trên tình huống thực tế và điều chỉnh hành động tiếp theo dựa trên kết quả phản hồi. Điều này làm tăng đáng kể tính ứng dụng của AI.

4. An toàn và kiểm soát

   MCP kiểm soát truy cập dữ liệu thông qua quyền và quản lý API key, đảm bảo thông tin nhạy cảm không bị rò rỉ, đồng thời đảm bảo tính an toàn trong các hoạt động AI.

So sánh MCP với AI Agent

AI Agent là hệ thống AI có khả năng tự động hóa xử lý các nhiệm vụ cụ thể, không chỉ có thể giao tiếp với con người 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 việc thiết lập tiêu chuẩn chung cho việc giao tiếp giữa các mô hình AI và các công cụ bên ngoài.
• AI Agent nhấn mạnh khả năng hành động chủ động và thực thi công cụ của AI.

MCP có thể giúp AI Agent hoạt động hiệu quả hơn, cung cấp tiêu chuẩn giao diện công cụ thống nhất, đơn giản hóa quá trình phát triển và bảo trì.

Dự án khái niệm MCP trong thế giới tiền điện tử

1. Base MCP

Khung do Base chính thức phát triển, cho phép các ứng dụng AI tương tác với blockchain Base. Người dùng có thể thực hiện việc triển khai hợp đồng và sử dụng Morpho để cho vay thông qua cuộc đối thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên.

2. Flock

Nền tảng đào tạo AI phi tập trung, cung cấp mô hình đại lý Web3, cho phép các tác vụ blockchain do AI điều khiển chạy tại chỗ, mang lại cho người dùng quyền kiểm soát nhiều hơn.

3. LYRAOS

   LYRA MCP-OS là hệ điều hành nhiều AI Agent, cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain Solana, thực hiện các giao dịch tiền điện tử và các thao tác khác. Dự án đang khám phá cách sử dụng MCP-OS để xây dựng tổ chức tự trị phi tập trung được điều khiển bởi AI cho việc đầu tư tiền điện tử.

Triển vọng tương lai của kể chuyện AI

Mặc dù MCP cung cấp các 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 Web 3 vẫn còn hạn chế. Điều này có thể do các lý do sau:

1. Tích hợp công nghệ chưa trưởng thành: Sự khác biệt lớn giữa các chuỗi và DApp trong hệ sinh thái Web 3, việc đóng gói chúng thành MCP Server cần rất nhiều nguồn lực phát triển.

2. Rủi ro an toàn và quản lý: Việc để AI 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.

3. Thói quen và trải nghiệm của người dùng: Phần lớn người dùng vẫn còn nghi ngờ về việc AI quản lý ví hoặc quyết định đầu tư, và rào cản đối với các thao tác blockchain vẫn còn cao.

4. Biến động tâm lý thị trường: Sự cường điệu mà AI Agent đã gây ra trong giới tiền điện tử đang đối mặt với sự giảm nhiệt, sự hào hứng của nhà đầu tư đối với các dự án chỉ mang tính khái niệm đã giảm bớt.

MCP có thể được coi là phiên bản tăng cường siêu cấp của AI Agent, nhưng thị trường đã trải qua cơn sốt AI tiền điện tử, nhà đầu tư và người dùng ngày càng chú trọng đến giá trị ứng dụng thực tế. Tương lai của MCP kết hợp với blockchain vẫn còn tiềm năng, nhưng cần vượt qua thách thức kép từ rào cản công nghệ và áp lực thị trường. Chỉ khi tích hợp các cơ chế an toàn trưởng thành hơn, tạo ra trải nghiệm người dùng trực quan hơn và khám phá những ứng dụng đổi mới thực sự có giá trị, "Web 3 + MCP" mới có thể vượt qua những chủ đề thổi phồng, trở thành câu chuyện chính thống của vòng tiếp theo.