Cầu nối giữa AI và công cụ bên ngoài: Sự trỗi dậy và triển vọng ứng dụng của công nghệ MCP
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đang dần giải phóng lực lượng lao động của con người, nâng cao hiệu quả công việc. Tuy nhiên, hiện tại các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn còn tồn tại những hạn chế, không thể thực hiện các thao tác thực tế trực tiếp. Để bù đắp cho khoảng cách này, một công nghệ mới nổi - Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) đã ra đời.
MCP là một bộ giao thức tiêu chuẩn hóa, nhằm giải quyết vấn đề mà mô hình AI chỉ có thể "nói" mà không thể "làm". Nó được cấu thành từ ba yếu tố cốt lõi: mô hình (Model), ngữ cảnh (Context) và giao thức (Protocol). Mục tiêu của MCP là thông qua quy chuẩn hóa, giúp AI không chỉ hiểu và sinh ra văn bản, mà còn có thể trực tiếp điều khiển các công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Khác với các mô hình tương tác AI truyền thống, MCP cho phép AI trực tiếp đọc các tệp tin địa phương, kết nối cơ sở dữ liệu từ xa, thậm chí thao tác các dịch vụ mạng cụ thể. Điều này có nghĩa là AI có thể thay thế con người hoàn thành nhiều công việc lặp đi lặp lại hoặc quy trình, từ đó nâng cao hiệu suất một cách đáng kể.
Việc vận hành MCP liên quan đến ba thành phần chính:
MCP Host (quản trị viên): Chịu trách nhiệm điều phối toàn bộ hoạt động của MCP.
MCP Client（用户端）：接收用户需求并与AI模型沟通。
MCP Server（服务器）：Cung cấp một loạt các tập hợp API có chú thích, phục vụ cho AI.
Tầm quan trọng của MCP được thể hiện qua một số khía cạnh sau đây:
Kết nối AI với các công cụ bên ngoài, giúp AI có thể lấy thông tin mới nhất và thực hiện các thao tác thực tế.
Cung cấp tính chuẩn hóa và tính phổ quát, tránh phát triển lặp lại.
Thực hiện chuyển đổi từ phản hồi thụ động sang thực hiện chủ động, tăng cường tính thực tiễn của AI.
Đảm bảo an toàn dữ liệu thông qua quản lý quyền.
So với AI Agent, MCP chú trọng vào việc cung cấp tiêu chuẩn truyền thông thống nhất, trong khi AI Agent tập trung vào quyết định và thực hiện. Sự kết hợp của cả hai có thể giúp AI vừa biết cách hành động, vừa tìm được phương thức thực hiện phù hợp.
Trong lĩnh vực tiền điện tử, đã có một số dự án bắt đầu khám phá ứng dụng của MCP. Ví dụ, khung phát triển của Base cho phép người dùng triển khai hợp đồng thông minh thông qua cuộc hội thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên. Flock cung cấp nền tảng đào tạo AI phi tập trung, nhằm tăng cường sự kiểm soát của người dùng đối với các nhiệm vụ AI. LYRAOS thì cam kết tạo ra tổ chức tự trị phi tập trung được điều khiển bởi AI, phục vụ cho việc đầu tư tiền điện tử.
Mặc dù MCP thể hiện tiềm năng trong lĩnh vực Web3, nhưng hiện tại các trường hợp thành công vẫn còn hạn chế. Điều này có thể xuất phát từ việc tích hợp công nghệ chưa trưởng thành, những mối quan tâm về rủi ro an ninh, và trải nghiệm người dùng cần được cải thiện. Hơn nữa, sự mệt mỏi về thẩm mỹ đối với khái niệm AI trên thị trường cũng có thể ảnh hưởng đến việc phổ biến khái niệm MCP.
Trong tương lai, sự kết hợp giữa MCP và blockchain vẫn cần vượt qua rào cản kỹ thuật và áp lực thị trường. Chỉ thông qua việc cung cấp trải nghiệm người dùng an toàn hơn, trực quan hơn và phát triển các ứng dụng đổi mới thực sự có giá trị, "Web3 + MCP" mới có thể thoát khỏi nhãn mác của chủ đề thổi phồng, trở thành xu hướng công nghệ chính thống trong một vòng mới.
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.
5 thích
Phần thưởng
5
3
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CommunityLurker
· 2giờ trước
Cuối cùng cũng đã hiểu ra rồi, để AI trực tiếp làm việc.
Xem bản gốcTrả lời0
ConfusedWhale
· 2giờ trước
Nói mà không làm? Lần này có thể giải quyết được rồi!
Công nghệ MCP: Tạo cầu nối liền mạch giữa AI và các công cụ bên ngoài
Cầu nối giữa AI và công cụ bên ngoài: Sự trỗi dậy và triển vọng ứng dụng của công nghệ MCP
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đang dần giải phóng lực lượng lao động của con người, nâng cao hiệu quả công việc. Tuy nhiên, hiện tại các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn còn tồn tại những hạn chế, không thể thực hiện các thao tác thực tế trực tiếp. Để bù đắp cho khoảng cách này, một công nghệ mới nổi - Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) đã ra đời.
MCP là một bộ giao thức tiêu chuẩn hóa, nhằm giải quyết vấn đề mà mô hình AI chỉ có thể "nói" mà không thể "làm". Nó được cấu thành từ ba yếu tố cốt lõi: mô hình (Model), ngữ cảnh (Context) và giao thức (Protocol). Mục tiêu của MCP là thông qua quy chuẩn hóa, giúp AI không chỉ hiểu và sinh ra văn bản, mà còn có thể trực tiếp điều khiển các công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Khác với các mô hình tương tác AI truyền thống, MCP cho phép AI trực tiếp đọc các tệp tin địa phương, kết nối cơ sở dữ liệu từ xa, thậm chí thao tác các dịch vụ mạng cụ thể. Điều này có nghĩa là AI có thể thay thế con người hoàn thành nhiều công việc lặp đi lặp lại hoặc quy trình, từ đó nâng cao hiệu suất một cách đáng kể.
Việc vận hành MCP liên quan đến ba thành phần chính:
Tầm quan trọng của MCP được thể hiện qua một số khía cạnh sau đây:
So với AI Agent, MCP chú trọng vào việc cung cấp tiêu chuẩn truyền thông thống nhất, trong khi AI Agent tập trung vào quyết định và thực hiện. Sự kết hợp của cả hai có thể giúp AI vừa biết cách hành động, vừa tìm được phương thức thực hiện phù hợp.
Trong lĩnh vực tiền điện tử, đã có một số dự án bắt đầu khám phá ứng dụng của MCP. Ví dụ, khung phát triển của Base cho phép người dùng triển khai hợp đồng thông minh thông qua cuộc hội thoại bằng ngôn ngữ tự nhiên. Flock cung cấp nền tảng đào tạo AI phi tập trung, nhằm tăng cường sự kiểm soát của người dùng đối với các nhiệm vụ AI. LYRAOS thì cam kết tạo ra tổ chức tự trị phi tập trung được điều khiển bởi AI, phục vụ cho việc đầu tư tiền điện tử.
Mặc dù MCP thể hiện tiềm năng trong lĩnh vực Web3, nhưng hiện tại các trường hợp thành công vẫn còn hạn chế. Điều này có thể xuất phát từ việc tích hợp công nghệ chưa trưởng thành, những mối quan tâm về rủi ro an ninh, và trải nghiệm người dùng cần được cải thiện. Hơn nữa, sự mệt mỏi về thẩm mỹ đối với khái niệm AI trên thị trường cũng có thể ảnh hưởng đến việc phổ biến khái niệm MCP.
Trong tương lai, sự kết hợp giữa MCP và blockchain vẫn cần vượt qua rào cản kỹ thuật và áp lực thị trường. Chỉ thông qua việc cung cấp trải nghiệm người dùng an toàn hơn, trực quan hơn và phát triển các ứng dụng đổi mới thực sự có giá trị, "Web3 + MCP" mới có thể thoát khỏi nhãn mác của chủ đề thổi phồng, trở thành xu hướng công nghệ chính thống trong một vòng mới.