MCP：Cơ sở hạ tầng cốt lõi của hệ sinh thái Web3 AI Agent

MCP đang dần trở thành thành phần chính của hệ sinh thái Web3 AI Agent. Nó giới thiệu MCP Server thông qua kiến trúc plugin, mang đến cho AI Agent những công cụ và khả năng mới. Là một khái niệm mới nổi trong lĩnh vực AI Web3, MCP có nguồn gốc từ AI Web2 và hiện đang được định nghĩa lại trong môi trường Web3.

Giới thiệu MCP

MCP (Model Context Protocol) là một giao thức mở, nhằm chuẩn hóa cách thức các ứng dụng truyền tải thông tin ngữ cảnh đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Nó cho phép các công cụ, dữ liệu và AI Agent có thể hợp tác một cách liền mạch hơn.

Tầm quan trọng của MCP

Hiện tại, các mô hình ngôn ngữ lớn đang đối mặt với một số hạn chế chính:

• Không thể duyệt internet theo thời gian thực
• Không thể truy cập trực tiếp vào các tệp cục bộ hoặc tệp riêng tư
• Không thể tự tương tác với phần mềm bên ngoài

MCP đóng vai trò như một lớp giao diện chung, bù đắp cho những thiếu sót này, cho phép AI Agent sử dụng nhiều công cụ khác nhau. Chúng ta có thể so sánh MCP với tiêu chuẩn giao diện thống nhất trong lĩnh vực ứng dụng AI, giúp AI dễ dàng kết nối với các nguồn dữ liệu và mô-đun chức năng khác nhau.

Hãy tưởng tượng mỗi LLM đều là một thiết bị khác nhau, mỗi thiết bị sử dụng các giao diện khác nhau. Nếu bạn là nhà sản xuất phần cứng, bạn sẽ cần phát triển một bộ phụ kiện cho mỗi loại giao diện, điều này sẽ làm tăng đáng kể chi phí bảo trì. Các nhà phát triển công cụ AI cũng phải đối mặt với vấn đề tương tự: việc tùy chỉnh plugin cho từng nền tảng LLM làm tăng độ phức tạp và hạn chế khả năng mở rộng quy mô. MCP được tạo ra để giải quyết vấn đề này bằng cách thiết lập một tiêu chuẩn thống nhất.

Giao thức tiêu chuẩn hóa này có lợi cho cả hai bên:

• AI Agent（客户端） có thể kết nối an toàn với các công cụ bên ngoài và nguồn dữ liệu thời gian thực
• Nhà phát triển công cụ (máy chủ) có thể tích hợp một lần, sử dụng trên nhiều nền tảng.

Kết quả cuối cùng là một hệ sinh thái AI mở hơn, có thể tương tác và ít ma sát.

Sự khác biệt giữa MCP và API truyền thống

Thiết kế API chủ yếu hướng đến con người, chứ không phải ưu tiên AI. Mỗi API đều có cấu trúc và tài liệu riêng, các nhà phát triển phải chỉ định tham số bằng tay, đọc tài liệu giao diện. AI Agent bản thân không thể đọc tài liệu, phải được mã hóa cứng để phù hợp với từng loại API (như REST, GraphQL, RPC, v.v.).

MCP thông qua việc chuẩn hóa định dạng gọi hàm trong API, trừu tượng hóa các phần không có cấu trúc, cung cấp cho Agent một cách gọi thống nhất. Có thể coi MCP như là tầng thích ứng API được đóng gói cho Autonomous Agent.

Gần đây, một nền tảng điện toán đám mây đã công bố rằng các nhà phát triển có thể triển khai máy chủ MCP từ xa trên nền tảng của họ với cấu hình thiết bị tối thiểu. Điều này đã đơn giản hóa đáng kể quy trình triển khai và quản lý máy chủ MCP, bao gồm xác thực và truyền dữ liệu, được coi là "triển khai một cú nhấp chuột".

Mặc dù MCP có vẻ không đủ hấp dẫn, nhưng nó không phải là vô nghĩa. Là một thành phần cơ sở hạ tầng thuần túy, MCP không thể được sử dụng trực tiếp cho người tiêu dùng, giá trị của nó chỉ thực sự được thể hiện khi các đại lý AI cấp cao gọi công cụ MCP và thể hiện hiệu quả thực tế.

Web3 AI và hệ sinh thái MCP

AI trong Web3 cũng gặp vấn đề "thiếu dữ liệu ngữ cảnh" và "đảo dữ liệu", tức là AI không thể truy cập dữ liệu thời gian thực trên chuỗi hoặc thực thi logic hợp đồng thông minh một cách bản địa.

Trong quá khứ, một số dự án đã cố gắng xây dựng mạng lưới hợp tác đa tác nhân, nhưng cuối cùng đã rơi vào tình huống "lặp lại việc làm bánh xe" do phụ thuộc vào API tập trung và tích hợp tùy chỉnh. Mỗi lần kết nối một nguồn dữ liệu đều phải viết lại lớp thích ứng, dẫn đến chi phí phát triển tăng vọt. Để giải quyết nút thắt này, thế hệ AI Agent tiếp theo cần một kiến trúc mô-đun hơn, kiểu Lego, nhằm dễ dàng tích hợp liền mạch các plugin và công cụ bên thứ ba.

Do đó, cơ sở hạ tầng và ứng dụng AI Agent thế hệ mới dựa trên giao thức MCP và A2A đang nổi lên, được thiết kế đặc biệt cho các cảnh Web3, cho phép Agent truy cập dữ liệu đa chuỗi và tương tác gốc với các giao thức DeFi.

dự án mẫu

Một số dự án đang xây dựng thị trường cho máy chủ MCP phi tập trung, tập trung vào công cụ mã hóa gốc và đảm bảo chủ quyền của công cụ MCP. Những lợi ích của nó bao gồm:

• Sử dụng TEE (Môi trường thực thi đáng tin cậy) để đảm bảo công cụ MCP không bị sửa đổi
• Sử dụng cơ chế khuyến khích bằng token, khuyến khích các nhà phát triển đóng góp cho máy chủ MCP
• Cung cấp chức năng tổng hợp MCP và thanh toán vi mô, giảm bớt rào cản sử dụng

Một số dự án khác cung cấp hệ thống đăng ký MCP Server, tập trung vào lĩnh vực tiền mã hóa, và mở rộng hơn nữa sang giao thức A2A (Agent-to-Agent).

A2A là một giao thức mở, nhằm mục đích thực hiện giao tiếp, hợp tác và phối hợp nhiệm vụ an toàn giữa các tác nhân AI khác nhau. A2A hỗ trợ hợp tác AI cấp doanh nghiệp, ví dụ như cho phép các tác nhân AI của các công ty khác nhau phối hợp xử lý nhiệm vụ.

Nói một cách đơn giản:

• MCP: Cung cấp khả năng truy cập công cụ cho Agent
• A2A: Cung cấp khả năng hợp tác lẫn nhau cho các Đại lý

Sự kết hợp giữa máy chủ MCP và blockchain

MCP Server tích hợp công nghệ blockchain có nhiều lợi ích:

1. Thông qua cơ chế khuyến khích gốc mã hóa để thu thập dữ liệu đuôi dài, khuyến khích cộng đồng đóng góp bộ dữ liệu hiếm.
2. Phòng ngừa các cuộc tấn công "tiêm nhiễm công cụ", tức là công cụ độc hại ngụy trang thành plugin hợp pháp để lừa Agent.
3. Giới thiệu cơ chế staking/đình chỉ, kết hợp với hệ thống danh tiếng trên chuỗi để xây dựng hệ thống tin cậy cho máy chủ MCP.
4. Nâng cao khả năng chịu lỗi và tính thời gian thực của hệ thống, tránh lỗi điểm duy nhất trong hệ thống tập trung.
5. Thúc đẩy đổi mới mã nguồn mở, cho phép các nhà phát triển nhỏ phát hành các nguồn dữ liệu như ESG, làm phong phú thêm sự đa dạng của hệ sinh thái.

Hiện tại, hầu hết cơ sở hạ tầng MCP Server vẫn thực hiện việc ghép nối công cụ thông qua việc phân tích các từ khóa tự nhiên của người dùng. Trong tương lai, AI Agent sẽ có khả năng tự tìm kiếm các công cụ MCP cần thiết để hoàn thành các mục tiêu nhiệm vụ phức tạp.

Tuy nhiên, hiện tại dự án MCP vẫn đang ở giai đoạn đầu. Hầu hết các nền tảng vẫn là thị trường plugin tập trung, do bên dự án tự tay thu thập công cụ Server bên thứ ba từ GitHub và tự phát triển một số plugin, về bản chất không khác gì nhiều so với thị trường plugin Web2, điểm khác biệt duy nhất là tập trung vào các tình huống Web3.

Xu hướng tương lai và ảnh hưởng của ngành

Ngày càng nhiều người trong ngành tiền điện tử bắt đầu nhận thức được tiềm năng của MCP trong việc kết nối AI và blockchain. Một số lãnh đạo trong ngành đã kêu gọi các nhà phát triển AI tích cực xây dựng MCP Server chất lượng cao, cung cấp cho AI Agent trên blockchain một bộ công cụ phong phú hơn.

Khi cơ sở hạ tầng trở nên chín muồi, lợi thế cạnh tranh của các công ty "người phát triển đi trước" cũng sẽ chuyển từ thiết kế API sang: ai có thể cung cấp bộ công cụ phong phú, đa dạng và dễ kết hợp hơn.

Trong tương lai, mỗi ứng dụng có thể trở thành khách hàng MCP, mỗi API có thể là máy chủ MCP. Điều này có thể thúc đẩy một cơ chế giá mới: Agent có thể lựa chọn công cụ một cách động dựa trên tốc độ thực hiện, hiệu quả chi phí, sự liên quan, v.v., hình thành một hệ thống kinh tế dịch vụ Agent hiệu quả hơn được trao quyền bởi công nghệ mã hóa và blockchain như một phương tiện.

Tất nhiên, MCP bản thân nó không trực tiếp hướng đến người dùng cuối, nó là một lớp giao thức cơ bản. 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, Agent là cơ sở và bộ khuếch đại cho khả năng MCP, trong khi blockchain và cơ chế mã hóa xây dựng một hệ thống kinh tế đáng tin cậy, hiệu quả và có thể kết hợp cho mạng lưới thông minh này.