Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP): Câu chuyện mới tiếp theo trong lĩnh vực AI mã hóa?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP): Câu chuyện mới tiếp theo trong lĩnh vực AI mã hóa?
MCP có thể trở thành chất xúc tác thúc đẩy giai đoạn phát triển tiếp theo của các sản phẩm tiền mã hóa dạng đại lý.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: s4mmy
Biên dịch: TechFlow
Nếu bạn giống tôi, có thể bạn đang tự hỏi: "MCP thực sự là cái gì vậy?!"... Tại sao mọi người lại bàn tán về nó nhiều đến thế?
Tài liệu về MCP còn rất hạn chế, điều này cũng không có gì ngạc nhiên –畢竟 nó mới chỉ ra đời được bốn tháng. Vì vậy, tôi quyết định đi sâu nghiên cứu và tổng hợp những phát hiện của mình tại đây.
Tóm tắt nhanh (TLDR): MCP là một bước đột phá lớn trong lĩnh vực tiền mã hóa và AI mã nguồn mở. Bạn cần quan tâm đến nó vì nó có thể trở thành chất xúc tác thúc đẩy giai đoạn tiếp theo của các sản phẩm tiền mã hóa dựa trên tác nhân (agentic crypto products).
Mục lục nội dung
-
Giới thiệu
-
Model Context Protocol (MCP) là gì?
-
MCP hỗ trợ các tác nhân AI như thế nào
-
Tương lai của các tác nhân: Vì sao MCP cực kỳ quan trọng
-
Các dự án tương tự MCP khác
-
Sự khác biệt then chốt so với tích hợp AI truyền thống
-
Kết luận
1) Giới thiệu
Khi các tác nhân AI (AI agents) ngày càng phát triển, trở nên tự chủ hơn và dần được tích hợp vào các ứng dụng thực tế, Model Context Protocol (gọi tắt là "MCP") đang thay đổi cách thức các tác nhân này tương tác với dữ liệu bên ngoài và các công cụ.
MCP, được giới thiệu bởi Anthropic vào cuối năm 2024, đang hướng tới việc trở thành một khung chuẩn hóa, trao quyền cho các tác nhân AI để giao tiếp liền mạch với nhiều nguồn dữ liệu đa dạng.
Kể từ khi @anthropicai giới thiệu tiêu chuẩn giao tiếp này, ngày càng nhiều giải pháp AI đã bắt đầu coi đây là mặc định mới của ngành.
Đơn giản mà nói, MCP chính là cách "AI trò chuyện thời gian thực với phần mềm".
Khi tương lai của các tác nhân đang đến gần – một kỷ nguyên mà các hệ thống AI có khả năng độc lập giải quyết các nhiệm vụ phức tạp – phải chăng MCP sẽ là chìa khóa mở ra làn sóng đổi mới AI tiếp theo?
Có thể, nó còn thúc đẩy giá cả trong lĩnh vực kết hợp Crypto và AI lên mức cao chưa từng thấy?
Từ chatbot đến các hệ thống tự động vận hành các ngành công nghiệp, các tác nhân AI được kỳ vọng có thể đưa ra quyết định theo thời gian thực và thu thập thông tin động từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Tuy nhiên, một điểm nghẽn chính luôn tồn tại: thiếu một phương thức chuẩn hóa để mô hình AI kết nối với các hệ thống bên ngoài như cơ sở dữ liệu, kho lưu trữ tệp hoặc công cụ kinh doanh.
Đây chính xác là nơi MCP phát huy vai trò.
Model Context Protocol (MCP), với tư cách là một tiêu chuẩn mở, nhằm lấp đầy khoảng trống này, cho phép các tác nhân AI truy cập và tương tác động với các nguồn dữ liệu bên ngoài.
Nó giúp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hiệu quả đóng vai trò là các tác nhân (Agents), thậm chí có khả năng triển khai hợp đồng thông minh hoặc thực hiện các thao tác DeFi (tài chính phi tập trung). Đây rõ ràng là một bước tiến khổng lồ!
Nếu bạn là người dùng tiền mã hóa từng sử dụng ChatGPT, bạn có thể đã nhận ra rằng nó hoạt động khá tệ trong việc cung cấp những hiểu biết kịp thời về tiền mã hóa hoặc phân tích thông tin cụ thể — tôi cũng sẽ không ngạc nhiên nếu nó thậm chí không thể cho tôi biết giá giao ngay của 100 loại tiền mã hóa hàng đầu!
MCP mở ra khả năng tăng cường năng lực DeFi do AI điều khiển, ví dụ như:
-
"Tìm tỷ suất lợi nhuận tốt nhất (APY) cho USDC và phân bổ 1.000 đô la"
-
Tái cân bằng danh mục đầu tư theo biến động thị trường.
Đây là dấu hiệu của một xu hướng rộng lớn hơn hướng tới tương lai của các tác nhân, trong đó các hệ thống AI sẽ hoạt động với mức độ độc lập và tính hữu ích cao hơn. Sự phát triển này cũng tạo nên sự khác biệt rõ rệt so với các hệ thống AI truyền thống và hoàn toàn phù hợp với đặc tính không cần xin phép (permissionless nature) của lĩnh vực tiền mã hóa.
2) Model Context Protocol (MCP) là gì?
Model Context Protocol (MCP), được giới thiệu bởi Anthropic vào cuối năm 2024, là một tiêu chuẩn mã nguồn mở nhằm kết nối các trợ lý AI,
đặc biệt là các tác nhân AI (AI agents) do các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) điều khiển, với các hệ thống bên ngoài để truy cập dữ liệu thời gian thực hấp dẫn đó.
Bạn có thể coi MCP như một bộ chuyển đổi phổ quát, cho phép các tác nhân AI truy cập theo cách an toàn và chuẩn hóa vào:
-
Kho lưu trữ nội dung
-
Công cụ kinh doanh
-
Môi trường phát triển, và còn nhiều hơn nữa!
Vì sao bạn cần quan tâm đến nó?
Khác với các phương pháp tích hợp AI truyền thống (thường dựa vào các giải pháp tùy chỉnh, rời rạc), MCP cung cấp một khung giao tiếp hai chiều thống nhất. Điều này có nghĩa là các tác nhân AI không chỉ có thể trích xuất dữ liệu từ các hệ thống bên ngoài mà còn có thể đẩy các cập nhật hoặc thao tác ngược trở lại các hệ thống đó, từ đó đạt được hành vi linh hoạt và tự chủ hơn. Ví dụ, bạn có thể sở hữu một tác nhân hoàn toàn tự chủ có khả năng cập nhật hệ thống doanh nghiệp hoặc quản lý các công việc cá nhân của bạn!
Sứ mệnh của Anthropic khi ra mắt MCP là đơn giản hóa quá trình tích hợp AI, giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng các quy trình làm việc dựa trên tác nhân, cho phép các hệ thống AI hoạt động độc lập và có bối cảnh.
3) MCP hỗ trợ các tác nhân AI như thế nào
MCP đóng vai trò như một lớp tích hợp, cho phép các tác nhân AI kết nối theo yêu cầu với các dịch vụ bên ngoài. Dưới đây là cách thức hoạt động của nó:
a) Truy cập dữ liệu động
Khác với cách thức truyền thống chỉ dựa vào dữ liệu đã huấn luyện sẵn, các tác nhân AI sử dụng MCP có thể truy cập dữ liệu thời gian thực hoặc dữ liệu theo ngữ cảnh từ các nguồn như cơ sở dữ liệu quan hệ, hệ thống tệp hoặc kho mã nguồn. Ví dụ, giá tiền mã hóa thời gian thực vốn khó tiếp cận cũng có thể đạt được thông qua MCP! Thậm chí @0rxbt cũng đang thử nghiệm sử dụng MCP cho "ếch tím" (Purple Frog) yêu thích của chúng ta, tức là SkyNet hay @aixbt_agent.
b) Giao tiếp hai chiều
MCP hỗ trợ tương tác hai chiều, nghĩa là các tác nhân AI không chỉ có thể truy xuất dữ liệu mà còn có thể hành động dựa trên phân tích của chúng, chẳng hạn như cập nhật cơ sở dữ liệu hoặc kích hoạt quy trình làm việc.
c) Khung chuẩn hóa
Bằng cách cung cấp một giao thức chung, MCP loại bỏ nhu cầu tích hợp tùy chỉnh, giảm độ phức tạp trong phát triển và đảm bảo tính nhất quán xuyên suốt các ứng dụng. Có thể đây là câu trả lời cho vấn đề phân mảnh ngôn ngữ lập trình và giao thức trong hệ sinh thái blockchain! Có lẽ, các tác nhân AI sẽ trở thành lớp tổng hợp xuyên chuỗi và đa ngôn ngữ!
4) Tương lai của các tác nhân: Vì sao MCP cực kỳ quan trọng
Các tác nhân AI không còn chỉ là các hệ thống thụ động; chúng đang trở thành các thực thể có khả năng ra quyết định chủ động, định hướng mục tiêu và hoàn thành nhiệm vụ một cách tự chủ.
Tuy nhiên, để các tác nhân AI thực sự hữu ích, chúng cần vượt qua giới hạn của dữ liệu huấn luyện và tương tác trôi chảy với thế giới thực – và đây chính là lúc MCP phát huy tác dụng.
Một ví dụ tuyệt vời về ứng dụng thực tế của MCP đến từ tài liệu chính thức của Anthropic:
Hãy tưởng tượng một tác nhân AI được giao nhiệm vụ quản lý đường ống phát triển phần mềm.
Thông qua MCP, tác nhân này có thể:
-
Trích xuất mã mới nhất từ kho mã nguồn;
-
Phân tích các lỗ hổng trong mã;
-
Sau đó đẩy báo cáo trực tiếp vào công cụ quản lý dự án của nhóm.
Dưới đây (tôn vinh @alexalbert__) là một ví dụ: Chúng ta có thể thấy Claude của Anthropic trực tiếp kết nối với GitHub, tạo một kho mã mới và gửi một PR (Pull Request) thông qua tích hợp MCP.
MCP giúp các tác nhân AI trở nên linh hoạt và thông minh hơn bằng cách truy cập dữ liệu thời gian thực để thích nghi với các tình huống thay đổi liên tục.
Hình ảnh dưới đây minh họa khả năng tích hợp và giao tiếp của MCP với nhiều nền tảng như GitHub, Web API, Slack, email, v.v.
MCP đưa ra câu trả lời cho những đặc điểm mà @davidsacks cho rằng "tác nhân chiến thắng (The Winning Agent)" có thể sở hữu:
Có lẽ, việc kết nối các tác nhân với cơ sở hạ tầng thế giới thực mới chính là quy luật chiến thắng thực sự!
Thông qua giao thức chuẩn hóa, các nhà phát triển không cần phải "làm lại từ đầu" mỗi lần tích hợp mới, mà có thể xây dựng các quy trình làm việc dựa trên tác nhân (agentic workflows) nhanh hơn.
Trọng tâm của tương lai các tác nhân nằm ở chỗ các hệ thống AI có thể hành động độc lập để đạt được các mục tiêu phức tạp, dù là:
-
Tự động hóa quy trình kinh doanh,
-
Quản lý chuỗi cung ứng,
-
Thậm chí hỗ trợ nghiên cứu khoa học.
MCP trở thành một bước tiến quan trọng hướng tới tầm nhìn này bằng cách cung cấp cơ sở hạ tầng cho các tác nhân AI tương tác với thế giới thực.
5) Các sáng kiến tương tự MCP khác
Anthropic không phải là công ty duy nhất nhận ra nhu cầu về một giao thức tích hợp AI chuẩn hóa. Gần đây, một số giao thức và công ty lớn đã ra mắt hoặc áp dụng các khung làm việc tương tự MCP để hỗ trợ tương lai các tác nhân:
i) Perplexity MCP
ii) OpenAI Agents SDK MCP – Mới hôm qua, OpenAI đã phát hành plugin MCP cho Agents SDK của mình:
iii) Tích hợp Stripe MCP
… Ngoài ra, ngày càng nhiều máy chủ MCP đang được phát triển để làm cho giao tiếp AI trở nên trôi chảy hơn:
Một số CEO độc lập với Anthropic cũng bắt đầu công nhận tầm quan trọng của MCP trong việc thúc đẩy sự phát triển tương lai của các tác nhân AI.
Những nỗ lực này nhấn mạnh một xu hướng ngày càng tăng: để hiện thực hóa AI tác nhân, cần phải áp dụng các giải pháp tích hợp dữ liệu chuẩn hóa và có khả năng mở rộng.
Mặc dù MCP vẫn dẫn đầu nhờ tính chất mã nguồn mở và khả năng áp dụng rộng rãi, sự tham gia của các đối thủ lớn như xAI, Google và Meta càng làm nổi bật tầm quan trọng của lĩnh vực này.
6) Sự khác biệt then chốt so với tích hợp AI truyền thống
Tại sao MCP (và các khung làm việc tương tự) lại vượt trội hơn so với các phương pháp tích hợp AI truyền thống?
Tích hợp truyền thống thường phụ thuộc vào các API hoặc phần mềm trung gian tùy chỉnh, dẫn đến các giải pháp phân mảnh và khó mở rộng.
MCP cung cấp một tiêu chuẩn chung, từ đó giảm độ phức tạp và đảm bảo tính nhất quán. Điều này có thể được minh họa rõ ràng qua biểu đồ so sánh sau:
Hợp tác mã nguồn mở: Tính chất mã nguồn mở của MCP thúc đẩy sự cộng tác trong toàn ngành, trái ngược với phương pháp biệt lập của các công ty AI tập trung. Đây là một đề xuất giá trị lớn đối với lĩnh vực tiền mã hóa.
Dưới đây là bảng so sánh nhanh:
Một vài ví dụ cấp cao cho thấy tiềm năng ứng dụng của MCP trong lĩnh vực tiền mã hóa:
Chúng ta đã bắt đầu chứng kiến một số động lực thúc đẩy, ví dụ như:
-
Các giải pháp DeFAI (kết hợp tài chính phi tập trung và AI), ví dụ như @danielesesta, @heyanonai, @LimitusIntel hoặc @gizatechxyz;
-
Các công cụ tùy chỉnh dành cho phân tích trên chuỗi (on-chain analysis), ví dụ như @aixbt_agent.
Khi MCP được tích hợp sâu hơn vào hệ sinh thái tiền mã hóa và AI, chắc chắn sẽ có thêm nhiều đổi mới xuất hiện!
7) Kết luận
MCP đại diện cho một bước tiến quan trọng hướng tới tương lai của AI tác nhân, nơi các hệ thống tự chủ có thể tương tác liền mạch với thế giới xung quanh.
Bằng cách cung cấp một khung chuẩn hóa để các tác nhân AI kết nối với các nguồn dữ liệu bên ngoài, MCP giải quyết điểm nghẽn then chốt trong phát triển AI, khiến các giải pháp trở nên thông minh hơn, thích nghi tốt hơn và có khả năng mở rộng cao hơn.
Sự chấp nhận và hỗ trợ của toàn ngành đối với các giao thức tương tự MCP cho thấy một xu hướng chung hướng tới tầm nhìn về các tác nhân.
Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức:
Thành công của MCP và các khung làm việc tương tự sẽ phụ thuộc vào việc áp dụng rộng rãi, khả năng tương tác giữa các giao thức và năng lực theo kịp môi trường AI đang phát triển nhanh chóng.
Khi chúng ta tiến tới một tương lai mà các tác nhân AI đóng vai trò ngày càng quan trọng trong cuộc sống, các khung như MCP sẽ trở thành cầu nối thiết yếu giữa AI và các ứng dụng thực tế.
Dù MCP cuối cùng trở thành tiêu chuẩn thực tế của ngành hay chỉ là chất xúc tác cho đổi mới tiếp theo, nó đã khởi xướng một cuộc thảo luận then chốt về cơ sở hạ tầng cần thiết cho AI tác nhân và các sản phẩm tiền mã hóa tác nhân.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm: Nội dung bài viết chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và giáo dục, không nên được coi là lời khuyên đầu tư hoặc tài chính. Tác giả không nắm giữ bất kỳ quyền lợi tài chính nào đối với các giao thức được đề cập trong bài viết.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@S4mmyEth
