Sự hòa nhập của AI và công cụ bên ngoài: Những khả năng mới do công nghệ MCP mang lại
Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo mang lại hy vọng cho con người về việc giải phóng lao động và nâng cao hiệu quả công việc. Tuy nhiên, hiện tại các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn còn những hạn chế, cần phải đối thoại nhiều lần mới có thể đưa ra những gợi ý hữu ích, người dùng vẫn cần 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 chúng ta trong công việc.
Nếu có thể thực hiện các tác vụ như trả lời email, soạn thảo báo cáo thông qua việc trò chuyện với AI, thậm chí thực hiện giao dịch tự động, điều này sẽ gần hơn với mục tiêu giải phóng năng suất lao động. Và đây chính là công nghệ đang được chú trọng trong lĩnh vực AI hiện nay - MCP.
Định nghĩa và tầm quan trọng của MCP
MCP (Model Context Protocol) là một bộ giao thức tiêu chuẩn hóa, nhằm giải quyết vấn đề AI chỉ có thể "nói" mà không thể "làm". Nó bao gồm ba phần: mô hình (Model), bối cảnh (Context) và giao thức (Protocol), với mục tiêu là thông qua quy chuẩn thống nhất để 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.
Tầm quan trọng của MCP được thể hiện qua một số khía cạnh sau:
Kết nối AI với các công cụ bên ngoài: MCP cho phép AI có thể truy cập thông tin mới nhất theo thời gian thực và thực hiện các thao tác trực tiếp, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu, gọi API, v.v.
Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát: Sự tồn tại của USB-C tương tự, các nhà phát triển khác nhau có thể phát triển tính năng dựa trên cùng một bộ quy chuẩn, tránh công việc trùng lặp.
Từ phản hồi thụ động đến thực hiện chủ động: AI có thể quyết định thực hiện loại lệnh nào dựa trên tình huống thực tế và thực hiện bước tiếp theo dựa trên phản hồi.
An toàn và kiểm soát: Kiểm soát quyền truy cập dữ liệu thông qua quản lý quyền và khóa API, bảo vệ thông tin nhạy cảm.
So sánh MCP và AI Agent
AI Agent thường chỉ hệ thống AI có khả năng tự động hóa xử lý các nhiệm vụ cụ thể, trong khi MCP là một giao thức. Sự khác biệt chính giữa hai bên là:
AI Agent nhấn mạnh khả năng hành động và thực hiện chủ động của AI
MCP tập trung vào việc thiết lập tiêu chuẩn chung giữa các mô hình AI và công cụ bên ngoài
MCP có thể giúp AI Agent hoạt động hiệu quả hơn, cho phép nó dễ dàng truy cập vào nhiều nguồn tài nguyên và công cụ bên ngoài.
Dự án MCP trong lĩnh vực tiền điện tử
Base MCP: Khung cơ bản, cho phép ứng dụng AI tương tác với blockchain Base.
Flock: Nền tảng đào tạo AI phi tập trung, cung cấp mô hình đại lý Web3.
LYRAOS: Hệ thống điều hành nhiều AI Agent, cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain Solana.
Kết luận
Mặc dù MCP cung cấp các quy tắc chuẩn hóa cho sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, nhưng dường như còn nhiều cơ hội trong lĩnh vực Web3, nhưng hiện tại các trường hợp thành công vẫn còn hạn chế. Điều này có thể là do việc tích hợp công nghệ chưa trưởng thành, rủi ro về an ninh và quy định, trải nghiệm người dùng cần được cải thiện và các yếu tố khác.
Sự kết hợp giữa MCP và blockchain mặc dù có tiềm năng lớn, nhưng đồng thời đối mặt với thách thức kép từ rào cản kỹ thuật và áp lực thị trường. Trong tương lai, nếu có thể giải quyết các vấn đề về cơ chế bảo mật, trải nghiệm người dùng, và phát triển những ứng dụng đổi mới thực sự có giá trị, "Web3 + MCP" có thể thoát khỏi số phận trở thành một chủ đề cường điệu, trở thành một câu chuyện chính thống trong đợt phát triển 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.
24 thích
Phần thưởng
24
8
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MemeEchoer
· 07-30 22:07
Lại đang sáng tạo ra điều mới nữa rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
StrawberryIce
· 07-30 21:47
Nói thật thì không thể thực hiện được.
Xem bản gốcTrả lời0
governance_ghost
· 07-30 13:09
Có vẻ như lại là một Jabus nữa.
Xem bản gốcTrả lời0
MonkeySeeMonkeyDo
· 07-28 00:30
Không có tác dụng gì, vẫn phải chờ thực hành thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
ParallelChainMaxi
· 07-28 00:29
Lại nữa, thứ phức tạp.
Xem bản gốcTrả lời0
ForkLibertarian
· 07-28 00:26
mcp lại sắp đốt coin?
Xem bản gốcTrả lời0
BlockTalk
· 07-28 00:17
Lại đến rồi, lại đến rồi, chơi trò mới.
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropGrandpa
· 07-28 00:11
Điều này có gì to tát, web3 bây giờ tràn ngập giao thức
Công nghệ MCP: Đột phá mới trong sự kết hợp giữa AI và công cụ bên ngoài
Sự hòa nhập của AI và công cụ bên ngoài: Những khả năng mới do công nghệ MCP mang lại
Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo mang lại hy vọng cho con người về việc giải phóng lao động và nâng cao hiệu quả công việc. Tuy nhiên, hiện tại các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn còn những hạn chế, cần phải đối thoại nhiều lần mới có thể đưa ra những gợi ý hữu ích, người dùng vẫn cần 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 chúng ta trong công việc.
Nếu có thể thực hiện các tác vụ như trả lời email, soạn thảo báo cáo thông qua việc trò chuyện với AI, thậm chí thực hiện giao dịch tự động, điều này sẽ gần hơn với mục tiêu giải phóng năng suất lao động. Và đây chính là công nghệ đang được chú trọng trong lĩnh vực AI hiện nay - MCP.
Định nghĩa và tầm quan trọng của MCP
MCP (Model Context Protocol) là một bộ giao thức tiêu chuẩn hóa, nhằm giải quyết vấn đề AI chỉ có thể "nói" mà không thể "làm". Nó bao gồm ba phần: mô hình (Model), bối cảnh (Context) và giao thức (Protocol), với mục tiêu là thông qua quy chuẩn thống nhất để 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.
Tầm quan trọng của MCP được thể hiện qua một số khía cạnh sau:
Kết nối AI với các công cụ bên ngoài: MCP cho phép AI có thể truy cập thông tin mới nhất theo thời gian thực và thực hiện các thao tác trực tiếp, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu, gọi API, v.v.
Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát: Sự tồn tại của USB-C tương tự, các nhà phát triển khác nhau có thể phát triển tính năng dựa trên cùng một bộ quy chuẩn, tránh công việc trùng lặp.
Từ phản hồi thụ động đến thực hiện chủ động: AI có thể quyết định thực hiện loại lệnh nào dựa trên tình huống thực tế và thực hiện bước tiếp theo dựa trên phản hồi.
An toàn và kiểm soát: Kiểm soát quyền truy cập dữ liệu thông qua quản lý quyền và khóa API, bảo vệ thông tin nhạy cảm.
So sánh MCP và AI Agent
AI Agent thường chỉ hệ thống AI có khả năng tự động hóa xử lý các nhiệm vụ cụ thể, trong khi MCP là một giao thức. Sự khác biệt chính giữa hai bên là:
MCP có thể giúp AI Agent hoạt động hiệu quả hơn, cho phép nó dễ dàng truy cập vào nhiều nguồn tài nguyên và công cụ bên ngoài.
Dự án MCP trong lĩnh vực tiền điện tử
Base MCP: Khung cơ bản, cho phép ứng dụng AI tương tác với blockchain Base.
Flock: Nền tảng đào tạo AI phi tập trung, cung cấp mô hình đại lý Web3.
LYRAOS: Hệ thống điều hành nhiều AI Agent, cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain Solana.
Kết luận
Mặc dù MCP cung cấp các quy tắc chuẩn hóa cho sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, nhưng dường như còn nhiều cơ hội trong lĩnh vực Web3, nhưng hiện tại các trường hợp thành công vẫn còn hạn chế. Điều này có thể là do việc tích hợp công nghệ chưa trưởng thành, rủi ro về an ninh và quy định, trải nghiệm người dùng cần được cải thiện và các yếu tố khác.
Sự kết hợp giữa MCP và blockchain mặc dù có tiềm năng lớn, nhưng đồng thời đối mặt với thách thức kép từ rào cản kỹ thuật và áp lực thị trường. Trong tương lai, nếu có thể giải quyết các vấn đề về cơ chế bảo mật, trải nghiệm người dùng, và phát triển những ứng dụng đổi mới thực sự có giá trị, "Web3 + MCP" có thể thoát khỏi số phận trở thành một chủ đề cường điệu, trở thành một câu chuyện chính thống trong đợt phát triển mới.