MCP: Trung tâm mới nổi của hệ sinh thái Web3 AI Agent

MCP đang nhanh chóng trở thành một phần quan trọng của hệ sinh thái Web3 AI Agent. Nó giới thiệu MCP Server thông qua kiến trúc giống như plugin, cung cấp các công cụ và khả năng mới cho AI Agent. Giống như các khái niệm mới nổi khác trong lĩnh vực Web3 AI, MCP (viết tắt của Model Context Protocol) có nguồn gốc từ Web2 AI và hiện đang được tái tưởng tượng trong môi trường Web3.

Định nghĩa và tầm quan trọng của MCP

MCP là một giao thức mở, được sử dụng để chuẩn hóa cách các ứng dụng truyền đạt thông tin ngữ cảnh tới các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Điều này cho phép các công cụ, dữ liệu và AI Agent có thể hợp tác một cách liền mạch hơn.

Các hạn chế cốt lõi mà các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại đang phải đối mặt bao gồm:

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

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

Chuẩn mực tiêu chuẩn này có lợi cho cả hai bên:

• Đối với AI Agent (khách hàng): có thể kết nối an toàn với các công cụ bên ngoài và nguồn dữ liệu thời gian thực
• Đối với nhà phát triển công cụ (máy chủ): kết nối một lần, sử dụng trên nhiều nền tảng.

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

Sự khác biệt giữa MCP và API truyền thống

Thiết kế API là phục vụ cho con người, chứ không phải ưu tiên AI. Mỗi API có cấu trúc và tài liệu riêng, các nhà phát triển phải chỉ định tham số thủ công và đọc tài liệu giao diện. Trong khi đó, AI Agent không thể đọc tài liệu, phải được mã hóa cứng để tương thích với từng loại API (như REST, GraphQL, RPC, v.v.).

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

Web3 AI x MCP hệ sinh thái

AI trong Web3 cũng phải đối mặt với vấn đề "thiếu dữ liệu ngữ cảnh" và "đảo dữ liệu", có nghĩa 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 trạng "tái chế bánh xe" do phụ thuộc vào API tập trung và tích hợp tùy chỉnh. Mỗi khi kết nối một nguồn dữ liệu, 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, để dễ dàng tích hợp liền mạch các plugin và công cụ từ bên thứ ba.

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 tình huống Web3, cho phép Agent truy cập dữ liệu đa chuỗi và tương tác gốc với các giao thức DeFi.

Dự án mẫu

DeMCP

DeMCP là một thị trường của Server MCP phi tập trung, tập trung vào các công cụ mã hóa gốc và đảm bảo chủ quyền của các công cụ MCP. Lợi thế của nó bao gồm:

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

DeepCore

DeepCore cũng cung cấp hệ thống đăng ký MCP Server, tập trung vào lĩnh vực mã hóa và mở rộng thêm đến một tiêu chuẩn mở khác do Google đề xuất: giao thức A2A (Agent-to-Agent).

A2A là một giao thức mở, nhằm mục đích đạt được sự giao tiếp an toàn, hợp tác và điều phối nhiệm vụ giữa các đại lý AI khác nhau. A2A hỗ trợ hợp tác AI cấp doanh nghiệp, chẳng hạn như cho phép các đại lý 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 Agent.

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 bằng mã hóa để thu thập dữ liệu đuôi dài, khuyến khích cộng đồng đóng góp bộ dữ liệu hiếm.
2. Phòng ngừa cuộc tấn công "tiêm nhiễm công cụ", tức là công cụ độc hại ngụy trang thành plugin hợp pháp để đánh lừa Agent.
3. Giới thiệu cơ chế staking/khung phạt, kết hợp với hệ thống uy tín 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 sự cố điểm đơn trong hệ thống tập trung.
5. Thúc đẩy đổi mới nguồn mở, cho phép các nhà phát triển nhỏ phát hành các nguồn dữ liệu như ESG, làm phong phú thêm sự đa dạng trong hệ sinh thái.

Xu hướng tương lai và ảnh hưởng ngành

Ngày càng nhiều người trong ngành tiền điện tử nhận ra tiềm năng của MCP trong việc kết nối AI và blockchain. Khi hạ tầng trở nên trưởng thành, lợi thế cạnh tranh của các công ty "phát triển tiên phong" 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 sự hình thành cơ chế giá mới: Agent có thể lựa chọn công cụ một cách linh hoạt dựa trên tốc độ thực hiện, hiệu quả chi phí, sự liên quan, v.v., tạo thành một hệ thống kinh tế dịch vụ Agent hiệu quả hơn được tăng cường bởi Crypto và Blockchain.

MCP bản thân không trực tiếp hướng đến người dùng cuối, nó là một lớp giao thức nền tảng. Giá trị và tiềm năng thực sự của MCP chỉ có thể được nhìn thấy khi AI Agent tích hợp nó và chuyển đổi thành các ứng dụng thực tiễn.

Cuối cùng, Agent là vật mang và khuếch đại 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.