1. Giới thiệu về khái niệm MC

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, chatbot truyền thống phụ thuộc nhiều vào các mô hình hội thoại chung chung, thiếu cài đặt nhân vật được cá nhân hóa, dẫn đến các phản hồi thường xuất hiện đơn điệu và thiếu liên lạc của con người. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm 'thiết lập nhân vật', cung cấp cho AI các vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể để làm cho phản hồi của nó phù hợp hơn với mong đợi của người dùng. Tuy nhiên, ngay cả với 'cài đặt nhân vật' phong phú, AI vẫn chỉ đơn thuần là một phản ứng thụ động, không thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ hoặc thực hiện các hoạt động phức tạp. Do đó, dự án mã nguồn mở Auto-GPT ra đời. Auto-GPT cho phép các nhà phát triển xác định một loạt các công cụ và chức năng cho AI và đăng ký các công cụ này vào hệ thống. Khi người dùng đưa ra yêu cầu, Auto-GPT tạo ra các hướng dẫn thao tác tương ứng dựa trên các quy tắc và công cụ đặt trước, tự động thực hiện các tác vụ và trả về kết quả. Cách tiếp cận này chuyển đổi AI từ một người đàm thoại thụ động thành một AI định hướng nhiệm vụ chủ động.

Mặc dù Auto-GPT ở một mức độ nào đó đạt được khả năng thực thi AI tự động, nhưng nó vẫn phải đối mặt với các vấn đề như định dạng gọi công cụ không nhất quán và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém. Để giải quyết những vấn đề này, MCP (Model Context Protocol) đã xuất hiện, nhằm giải quyết những thách thức chính mà AI phải đối mặt trong quá trình phát triển, đặc biệt là sự phức tạp của việc tích hợp với các công cụ bên ngoài. Mục tiêu cốt lõi của MCP là đơn giản hóa sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài bằng cách cung cấp một tiêu chuẩn truyền thông thống nhất, cho phép AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Theo truyền thống, để cho phép các mô hình quy mô lớn thực hiện các tác vụ phức tạp (chẳng hạn như truy vấn thời tiết hoặc truy cập các trang web), các nhà phát triển cần viết một lượng lớn mã và hướng dẫn công cụ, làm tăng đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển. Tuy nhiên, giao thức MCP đơn giản hóa đáng kể quá trình này bằng cách xác định các giao diện và thông số kỹ thuật giao tiếp được tiêu chuẩn hóa, cho phép các mô hình AI tương tác với các công cụ bên ngoài nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Hai, Sự kết hợp của MCP và AI Agent

MCP và AI Agent được mã hóa bổ sung cho nhau, với điểm khác biệt chính là AI Agent tập trung vào tự động hóa các hoạt động blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản được mã hóa, nhấn mạnh bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. MCP tập trung hơn vào việc đơn giản hóa tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh để tăng cường khả năng tương thích và linh hoạt giữa các nền tảng. AI Agent được mã hóa có thể đạt được tích hợp và hoạt động giữa các nền tảng hiệu quả hơn thông qua giao thức MCP, từ đó tăng cường khả năng thực thi của nó.

Trước đây, AI Agents có một số khả năng thực hiện nhất định, chẳng hạn như thực hiện giao dịch và quản lý ví thông qua hợp đồng thông minh. Tuy nhiên, các chức năng này thường được xác định trước, thiếu tính linh hoạt và khả năng thích ứng. Giá trị cốt lõi của MCP nằm ở việc cung cấp một tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho AI Agent tương tác với các công cụ bên ngoài, bao gồm dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ off-chain, v.v. Tiêu chuẩn hóa này giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện trong phát triển truyền thống, cho phép AI Agent tích hợp liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, nâng cao đáng kể khả năng thực thi tự động của chúng. Ví dụ: DeFi AI Agent có thể sử dụng MCP để truy cập dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư. Ngoài ra, MCP mở ra những hướng đi mới cho AI Agent, chẳng hạn như cộng tác giữa nhiều AI Agent: thông qua MCP, AI Agent có thể cộng tác dựa trên chức năng phân công lao động, kết hợp để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu on-chain, dự báo thị trường, quản lý rủi ro, v.v., nâng cao hiệu quả tổng thể và độ tin cậy. Tự động hóa giao dịch trên chuỗi: MCP liên kết các Đại lý giao dịch và kiểm soát rủi ro khác nhau để giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, v.v., đạt được quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.

Ba, Dự Án Liên Quan

1. MC

DeMCP là một mạng lưới MCP phi tập trung. Nó cam kết cung cấp các dịch vụ MCP mã nguồn mở tự phát triển cho các AI Agents, cung cấp một nền tảng triển khai cho các nhà phát triển MCP chia sẻ doanh thu thương mại, và đạt được việc truy cập một cửa đến các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến (LLMs). Các nhà phát triển có thể truy cập dịch vụ bằng cách hỗ trợ stablecoins (USDT, USDC). Đến ngày 8 tháng 5, token của nó DMCP có giá trị thị trường khoảng 1,62 triệu đô la.

2.DARK

DARK là mạng MCP trong Môi trường Thực thi Đáng tin cậy (TEE), được xây dựng trên Solana. Token $DARK được liệt kê trên Binance Alpha, với giá trị thị trường khoảng 11,81 triệu đô la Mỹ tính đến ngày 8 tháng 5. Hiện tại, ứng dụng đầu tiên của DARK đang trong giai đoạn phát triển, sẽ cung cấp khả năng tích hợp công cụ hiệu quả cho AI Agents thông qua giao thức TEE và MCP, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng truy cập vào nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài thông qua cấu hình đơn giản. Mặc dù sản phẩm chưa được phát hành hoàn toàn, người dùng có thể tham gia giai đoạn trải nghiệm sớm thông qua đăng ký email, tham gia kiểm thử và đưa ra phản hồi.

3.Cookie.fun

Cookie.fun là một nền tảng dành riêng cho AIAgent trong hệ sinh thái Web3, nhằm mục đích cung cấp cho người dùng một công cụ chỉ số và phân tích AI Agent toàn diện. Nền tảng giúp người dùng hiểu và đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau bằng cách hiển thị các chỉ số như ảnh hưởng nhận thức, khả năng theo dõi thông minh, tương tác người dùng và dữ liệu trên chuỗi của AI Agent. Vào ngày 24 tháng 4, cập nhật Cookie.API 1.0 giới thiệu một máy chủ MCP chuyên dụng, bao gồm các máy chủ MCP thông minh cắm và chạy cụ thể cho các nhà phát triển và nhân viên không kỹ thuật, không cần cấu hình.

Nguồn thông tin:X

4.SkyAI

SkyAI là một dự án cơ sở dữ liệu Web3 được xây dựng trên Chuỗi BNB, nhằm mục tiêu xây dựng cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo trên blockchain bằng cách mở rộng MCP. Nền tảng cung cấp các giao thức dữ liệu có khả năng mở rộng và tương tác cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo dựa trên Web3, kế hoạch đơn giản hóa quá trình phát triển bằng cách tích hợp truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai các đại lý trí tuệ nhân tạo và tiện ích cấp độ giao thức, từ đó thúc đẩy việc ứng dụng thực tế của trí tuệ nhân tạo trong môi trường blockchain. Hiện tại, SkyAI hỗ trợ các bộ dữ liệu tổng hợp từ Chuỗi BNB và Solana, với khối lượng dữ liệu vượt quá 10 tỷ hàng, và sẽ sớm tung ra các máy chủ dữ liệu MCP hỗ trợ Ethereum mainnet và Base Chain. Token của nó SkyAI được niêm yết trên Binance Alpha, với giá trị thị trường khoảng 42,7 triệu đô la Mỹ tính đến ngày 8 tháng 5.

4. Phát triển trong tương lai

Giao thức MCP, như một câu chuyện mới về sự tích hợp của AI và blockchain, đã cho thấy tiềm năng lớn trong việc cải thiện hiệu quả tương tác dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư, v.v., đặc biệt là trong tài chính phi tập trung và các kịch bản khác, với triển vọng ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang trong giai đoạn xác minh khái niệm, chưa có sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token liên tục giảm sau khi đi vào trực tuyến. Ví dụ: giá của mã thông báo DeMCP đã giảm 74% trong vòng chưa đầy một tháng sau khi trực tuyến. Hiện tượng này phản ánh cuộc khủng hoảng niềm tin trên thị trường đối với các dự án MCP, chủ yếu do chu kỳ phát triển sản phẩm kéo dài và thiếu ứng dụng thực tế. Do đó, làm thế nào để đẩy nhanh tiến độ phát triển sản phẩm, đảm bảo kết nối chặt chẽ giữa token và sản phẩm thực tế, cải thiện trải nghiệm người dùng sẽ là những vấn đề cốt lõi mà các dự án MCP hiện tại phải đối mặt. Ngoài ra, việc quảng bá giao thức MCP trong hệ sinh thái mã hóa vẫn phải đối mặt với thách thức về tích hợp kỹ thuật. Do sự khác biệt về logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các blockchain và DApp khác nhau, một máy chủ MCP thống nhất và được tiêu chuẩn hóa vẫn đòi hỏi một lượng tài nguyên phát triển đáng kể.

Bất chấp những thách thức trên, bản thân giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng to lớn để phát triển thị trường. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI và sự trưởng thành dần dần của giao thức MCP, nó dự kiến sẽ đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO, v.v. Ví dụ: các tác nhân AI có thể thu thập dữ liệu trên chuỗi trong thời gian thực thông qua giao thức MCP, thực hiện các giao dịch tự động và nâng cao hiệu quả và độ chính xác của phân tích thị trường. Ngoài ra, bản chất phi tập trung của giao thức MCP dự kiến sẽ cung cấp một nền tảng hoạt động minh bạch và có thể truy xuất nguồn gốc cho các mô hình AI, thúc đẩy sự phi tập trung và chứng khoán hóa tài sản AI. Là một lực lượng phụ trợ quan trọng cho việc tích hợp AI và blockchain, giao thức MCP được kỳ vọng sẽ trở thành một động cơ quan trọng thúc đẩy thế hệ tác nhân AI tiếp theo với sự trưởng thành liên tục của công nghệ và mở rộng các kịch bản ứng dụng. Tuy nhiên, để đạt được tầm nhìn này vẫn đòi hỏi phải giải quyết nhiều thách thức khác nhau như tích hợp công nghệ, bảo mật và trải nghiệm người dùng.

Cảnh báo rủi ro:
Thông tin được cung cấp chỉ để tham khảo và không nên được hiểu là lời khuyên mua, bán hoặc giữ bất kỳ tài sản tài chính nào. Tất cả thông tin được cung cấp với tinh thần trung thực. Tuy nhiên, chúng tôi không đưa ra bất kỳ tuyên bố hoặc bảo đảm nào, rõ ràng hay ngụ ý, về sự chính xác, độ chính xác, hiệu quả, đáng tin cậy, sẵn có hoặc đầy đủ của thông tin đó.
Tất cả các đầu tư tiền điện tử (bao gồm cả lợi nhuận) đều mang tính chất rất đặc biệt và có rủi ro mất mát đáng kể. Hiệu suất trong quá khứ, giả thiết hoặc mô phỏng không nhất thiết đại diện cho kết quả trong tương lai. Giá trị của tiền điện tử có thể tăng hoặc giảm, và việc mua bán, giữ, hoặc giao dịch tiền điện tử có thể mang lại rủi ro đáng kể. Bạn nên cân nhắc kỹ lưỡng xem việc giao dịch hoặc giữ tiền điện tử có phù hợp với bạn dựa trên mục tiêu đầu tư cá nhân, tình hình tài chính và khả năng chịu đựng rủi ro của bạn. BitMart không cung cấp bất kỳ lời khuyên đầu tư, pháp lý hoặc thuế nào.

Tuyên bố:

1. Bài viết này được sao chép từ [[](https://medium.com/)[BitMartNghiên cứu]https://medium.com/)\]，bản quyềnthuộc về tác giả gốc [Nghiên cứu BitMart]，如对转载有异议，请联系Đội ngũ Gate Learn, nhóm sẽ xử lý nó càng sớm càng tốt theo quy trình liên quan.
2. Cảnh báo: 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. Các phiên bản ngôn ngữ khác của bài viết được dịch bởi nhóm Gate Learn, không có đề cậpCổngKhông sao chép, phân phối hoặc vi phạm bản quyền bài viết dịch dưới bất kỳ hoàn cảnh nào.