Chuyển tiêu đề gốc 'Model Context Protocol (MCP): The Next Crypto AI Catalyst'

Nếu như bạn giống như tôi, bạn có thể đã tự hỏi "WTF là MCP?!" ... và tại sao có nhiều người đang nói về nó?

Hiện chưa có nhiều tài liệu về vấn đề này, và đúng như vậy; chỉ mới xuất hiện từ bốn tháng trước. Vì vậy, tôi đã quyết định nghiên cứu và tổng hợp kết quả của mình tại đây.

Tóm lại: Đó là một bước mở lớn cho tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở. Vì vậy, bạn cần phải chú ý; nó có thể kích thích bước tiếp theo trong các sản phẩm tiền điện tử có tính nhân đạo.

Nội dung

1. Giới thiệu
2. Model Context Protocol là gì?
3. Cách MCP hoạt động cho các đặc vụ AI
4. Tương lai của Agentic: Tại sao MCP quan trọng
5. Các Sáng Kiến Tương Tự MC
6. Điểm khác biệt chính từ việc tích hợp Trí tuệ Nhân tạo truyền thống
7. Kết luận

1) Giới thiệu

Khi các đại lý AI tiến hóa để trở nên tự động hơn và tích hợp vào các ứng dụng thực tế, Giao thức Ngữ cảnh Mô hình ("MCP") đã trở thành một yếu tố quyết định trong cách các đại lý này tương tác với dữ liệu và công cụ bên ngoài.

Được ra mắt bởi Anthropic vào cuối năm 2024, MCP đang định vị mình là một khung chuẩn để tăng cường các đại lý AI, cho phép giao tiếp mượt mà với các nguồn dữ liệu đa dạng.

Nhưng từ khi @anthropicaikhi tiêu chuẩn giao tiếp này được giới thiệu, nhiều giải pháp trí tuệ nhân tạo đã chấp nhận nó như là tình trạng hiện tại

Đơn giản, nó là: “Cách mà trí tuệ nhân tạo nói chuyện với phần mềm” trong thời gian thực

Với tương lai đầy sức mạnh trên tầm nhìn - nơi các hệ thống AI hoạt động độc lập để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp - liệu MC có thể là chìa khóa để mở khóa làn sóng đổi mới tiếp theo của sự đổi mới AI không?

Có lẽ đó sẽ là bước tiến tiếp theo về hành động giá Crypto x AI?

Từ chatbots đến các hệ thống tự động hóa điều hành các ngành công nghiệp, các đại lý AI ngày càng được kỳ vọng có khả năng ra quyết định trong thời gian thực, dựa trên dữ liệu trực tiếp từ nhiều nguồn khác nhau.

Tuy nhiên, một rào cản lớn vẫn tồn tại: sự thiếu một cách chuẩn hóa để các mô hình AI kết nối với các hệ thống bên ngoài như cơ sở dữ liệu, kho lưu trữ tệp tin, hoặc công cụ kinh doanh.

Đây là nơi mà MCP phù hợp.

Nhập vào Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) - một tiêu chuẩn mở được thiết kế để cầu nối khoảng cách này bằng cách cho phép các đại lý Trí tuệ Nhân tạo truy cập và tương tác động với các nguồn dữ liệu bên ngoài một cách linh hoạt.

Nó cho phép các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) hoạt động hiệu quả như các Đại lý, có khả năng triển khai hợp đồng thông minh hoặc thực hiện các hoạt động DeFi. Điều đó thực sự là một bước tiến lớn!

Nếu bạn đã sử dụng ChatGPT như một người dùng tiền điện tử, bạn có thể nhận thấy rằng nó rất tệ khi cung cấp thông tin cụ thể và phân tích về tiền điện tử một cách kịp thời - Tôi sẽ bất ngờ nếu nó thậm chí còn không thể cho tôi biết giá hiện tại của một số trong top 100 loại tiền điện tử!

MCPs cung cấp khả năng tăng cường DeFi được trao quyền bằng trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như:

1. “Tìm tỷ lệ lợi suất hàng năm tốt nhất cho USDC và phân bổ $1K”, hoặc;
2. Cân đối danh mục dựa trên biến động thị trường.

Điều này cho thấy một sự chuyển động rộng hơn đến một tương lai có tính chủ thể, nơi các hệ thống AI hoạt động với sự độc lập và tiện ích lớn hơn.

Một điều làm cho hệ thống trí tuệ nhân tạo truyền thống khác biệt so với tính phép lý không hạn chế của đường ray tiền điện tử.

2) Model Context Protocol là gì?

Giao thức Ngữ cảnh Mô hình ("MCP"), được Anthropic giới thiệu vào cuối năm 2024, là một tiêu chuẩn mã nguồn mở được thiết kế để kết nối trợ lý trí tuệ nhân tạo

Đặc biệt là các đại lý trí tuệ nhân tạo được cung cấp bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)—đến các hệ thống bên ngoài nơi dữ liệu thời gian thực hấp dẫn đó tồn tại.

Hãy coi nó như một bộ chuyển đổi đa năng cho phép các đại lý trí tuệ nhân tạo kết nối vào (một cách an toàn và chuẩn hóa):

• Kho lưu trữ nội dung
• Công cụ kinh doanh
• Môi trường phát triển, và nhiều hơn nữa!

Tại sao bạn nên quan tâm?

Không giống như việc tích hợp trí tuệ nhân tạo truyền thống, thường phụ thuộc vào các giải pháp tùy chỉnh, phân mảnh, MCP cung cấp một khung công việc thống nhất cho việc giao tiếp hai chiều.

Điều này có nghĩa là các đại lý AI không chỉ có thể trích dữ liệu từ các nguồn bên ngoài mà còn có thể đẩy cập nhật hoặc hành động trở lại các hệ thống đó, tạo điều kiện cho hành vi linh hoạt và tự động hơn.

Bạn có thể có một đại lý cập nhật hệ thống kinh doanh hoặc quản lý công việc cá nhân của bạn một cách hoàn toàn tự động!

Sứ mệnh của Anthropic với MCP là đơn giản hóa việc tích hợp trí tuệ nhân tạo, giúp cho các nhà phát triển dễ dàng xây dựng các quy trình hoạt động của AI mà có thể hoạt động độc lập và theo ngữ cảnh.

3) Cách MCP Hoạt động cho Các Đại lý AI

MCP hoạt động như một lớp tích hợp cho phép các đại lý trí tuệ nhân tạo kết nối với các dịch vụ bên ngoài theo yêu cầu. Dưới đây là phân tích cụ thể về cách nó hoạt động:

a) Truy cập Dữ liệu Động:

Thay vì phụ thuật dẫn dữ liệu được huấn luyện trước, các ác quả sử dụng MCP có thể truy cập vào dữ liệu thời gian thực hoặc có nguồn cấp nhật ngắn hạn từ các nguồn như các cường dữ liệu, hệ thống tệp tin hoặc các kho lưu trữ mã nguồn.

Những mức giá tiền điện tử kỳ lạ đó có thể được truy cập trong thời gian thực! Even @0rxbtđang chơi với một MCP cho chú ếch tím yêu thích của chúng tôi, còn gọi là SkyNet, còn gọi là @aixbt_agent:

b) Giao tiếp hai chiều:

MCP cho phép tương tác hai chiều, có nghĩa là các đại lý trí tuệ nhân tạo có thể lấy dữ liệu và thực hiện hành động—như cập nhật cơ sở dữ liệu hoặc kích hoạt một quy trình làm việc—dựa trên phân tích của họ.

c) Khung Chuẩn Hoá:

Bằng cách cung cấp một giao thức thông dụng, MC loại bỏ nhu cầu tích hợp tùy chỉnh, giảm độ phức tạp cho các nhà phát triển và đảm bảo tính nhất quán trên các ứng dụng.

Có lẽ đây là giải pháp cho tất cả các chuỗi khối khác nhau và loạt ngôn ngữ lập trình! Có lẽ các đại lý sẽ trở thành lớp tổng hợp?!

4) Tương lai hành động: Tại sao MC Matters

Các đại lý AI không chỉ còn là các hệ thống phản ứng; chúng đang trở thành các thực thể tích cực, hướng đến mục tiêu, có khả năng ra quyết định tự lập.

Tuy nhiên, để các đại lý AI thực sự hữu ích, họ cần phá vỡ giới hạn của dữ liệu huấn luyện và tương tác một cách linh hoạt với thế giới thực.

Đây là nơi mà MCP đi vào.

Một ví dụ tuyệt vời về MC trong hành động đến từ tài liệu của Anthropic:

Hãy tưởng tượng một đại lý trí tuệ nhân tạo được giao nhiệm vụ quản lý một đường ống phát triển phần mềm.

Sử dụng MCP, đại lý có thể:

• Kéo mã mới nhất từ kho lưu trữ
• Phân tích nó để tìm lỗi và
• sau đó đẩy một báo cáo trở lại công cụ quản lý dự án của nhóm—tất cả đều diễn ra trong thời gian thực.

Dưới (h/t @alexalbert__ ) chúng ta có thể thấy Claude của Anthropic kết nối trực tiếp với GitHub, tạo một kho lưu trữ mới và tạo một PR bằng việc tích hợp của nó với MCP:

MCP cho phép các đại lý AI thích nghi với ngữ cảnh thay đổi bằng cách truy cập dữ liệu trực tiếp, giúp họ trở nên linh hoạt và thông minh hơn.

Dưới đây minh họa việc tích hợp và giao tiếp với GitHub, Web APIs, Slack, Emails và nhiều hơn nữa.

MCP cung cấp một giải pháp cho @davidsackstuyên bố về việc hình ảnh của "Người chiến thắng" có thể như thế nào:

Nhưng có lẽ chính hệ thống cơ sở hạ tầng kết nối các đại lý với thế giới thực mới là công thức chiến thắng!

Với một giao thức chuẩn, các nhà phát triển có thể xây dựng các luồng công việc có tính cách mạng nhanh hơn, mà không cần phải phát minh lại bánh xe cho mỗi tích hợp mới.

Tương lai đại lý là về các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể hoạt động độc lập để đạt được mục tiêu phức tạp - cho dù đó là:

• Tự động hóa quy trình kinh doanh,
• Quản lý chuỗi cung ứng, hoặc
• Thậm chí còn hỗ trợ trong nghiên cứu khoa học.

MCP là một bước quan trọng để biến tầm nhìn này trở thành hiện thực bằng cách cung cấp cơ sở hạ tầng cho các đại lý trí tuệ nhân tạo tương tác với thế giới một cách có ý nghĩa.

5) Các Sáng Kiến Tương Tự Như MCP Khác

Anthropic không phải là người chơi duy nhất nhận ra nhu cầu cho các giao thức tích hợp trí tuệ nhân tạo chuẩn hóa.

Một số giao thức lớn và các công ty đã gần đây đã ra mắt hoặc ủng hộ các khung MCP giống như để hỗ trợ tương lai đầy tính cách:

i) Perplexity MCP:

ii) OpenAI Agents SDK MCP:

Gần đây nhất (ngày hôm qua, để chính xác) OpenAI đã phát hành plugin MCP riêng của mình vào SDK của Agents:

iii) Stripe MCP integration:

... và nhiều máy chủ MCP khác đang được phát triển để làm cho việc giao tiếp trí tuệ nhân tạo trở nên mượt mà hơn:

CEOs, riêng biệt từ Anthropic, đang công nhận sự quan trọng của nó trong việc tiến bộ trong tương lai của AI Agent:

Những sáng kiến này là điểm nổi bật của một xu hướng đang tăng lên: sự nhận thức rằng AI đầy quyền lực đòi hỏi các giải pháp chuẩn hóa, có thể mở rộng cho việc tích hợp dữ liệu.

Trong khi MC vẫn là một nhà lãnh đạo nhờ tính mã nguồn mở và tính ứng dụng rộng rãi, sự tham gia của các nhà lớn như xAI, Google và Meta nhấn mạnh tầm quan trọng của không gian này.

6) Key Differentiators from Traditional AI Integrations

Tại sao MC (và các đối tác của nó) nổi bật so với việc tích hợp trí tuệ nhân tạo truyền thống?

Các tích hợp truyền thống thường liên quan đến các API tùy chỉnh hoặc phần mềm trung gian, dẫn đến các giải pháp phân mảnh khó mở rộng.

MCP cung cấp một tiêu chuẩn phổ quát, giảm độ phức tạp và đảm bảo tính nhất quán. Bảng so sánh này thể hiện rõ điều đó chỉ trong một hình ảnh duy nhất:

Hợp tác mã nguồn mở: Bản chất mã nguồn mở của MC tạo điều kiện cho sự hợp tác trong ngành công nghiệp, tương phản với các phương pháp tách biệt của các công ty trí tuệ nhân tạo tập trung.

ĐÂY LÀ MỘT ĐỀ XUẤT GIÁ TRỊ LỚN CHO TIỀN ĐIỆN TỬ.

Đây là một so sánh nhanh:

Dưới đây là một số ví dụ cơ bản về cách nó có thể được sử dụng trong tiền điện tử:

Chúng tôi đang bắt đầu thấy một sự đẩy mạnh với (1) với các giải pháp DeFAI ví dụ @danielesesta ‘s @heyanonai @LimitusIntelhoặc @gizatechxyz, và phân tích trên chuỗi cũng được xử lý với công cụ tùy chỉnh như @aixbt_agent

Dự kiến sẽ có nhiều thay đổi hơn khi MCP được tích hợp sâu hơn trên các hệ sinh thái crypto và AI rộng lớn hơn!

7) Kết luận

MCP đại diện cho một bước quan trọng hướng tới một tương lai AI có khả năng tác động, nơi các hệ thống tự động có thể tương tác một cách mượt mà với thế giới xung quanh.

Bằng cách cung cấp một khung công cụ chuẩn để kết nối các tác nhân trí tuệ nhân tạo với các nguồn dữ liệu bên ngoài, MCP giải quyết một chướng ngại quan trọng trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo, tạo điều kiện cho các giải pháp thông minh, linh hoạt và có khả năng mở rộng hơn.

Sự ôm gọn của ngành công nghiệp rộng lớn đối với các giao thức giống MCP—đánh dấu một sự đẩy mạnh cộng đồng hướng đến tầm nhìn này.

Tuy nhiên, vẫn còn những thách thức.

Sự thành công của MCP và các đối tác của nó sẽ phụ thuộc vào sự áp dụng rộng rãi, khả năng tương thích giữa các giao thức và khả năng theo kịp với cảnh quan AI đang phát triển nhanh chóng.

Khi chúng ta tiến tới một tương lai nơi các đại lý AI đóng vai trò ngày càng trung tâm trong cuộc sống của chúng ta, các khung như MCP sẽ là những cây cầu kết nối AI với các ứng dụng thực tế.

Cho dù MCP trở thành tiêu chuẩn thực tế hay chỉ là một tác nhân thúc đẩy sự đổi mới tiếp theo, nó đã kích thích một cuộc trò chuyện quan trọng về cơ sở hạ tầng cần thiết cho AI có tính chủ động và các sản phẩm tiền điện tử có tính chủ động.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm:

1. Bài viết này được in lại từ [s4mmy]. Chuyển tiếp Tiêu đề Gốc 'Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP): Tác nhân Trí tuệ Nhân tạo Tiếp theo'. Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [MC]s4mmy]. Nếu có bất kỳ ý kiến phản đối nào về việc tái in này, vui lòng liên hệ với Gate Họcđội ngũ và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
2. Bảo Đảm Trách Nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ thuộc về tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Đội ngũ Gate Learn thực hiện việc dịch bài báo sang các ngôn ngữ khác nhau. Việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn bản dịch là không được phép trừ khi được đề cập.