BitMart Research đã công bố một báo cáo chi tiết về khuôn khổ MCP+AI Agent (Model Context Protocol + AI Agent) đầy sáng tạo, một mô hình mới trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Báo cáo đi sâu vào các tiến bộ của Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), sự tích hợp của nó với các AI Agent tiền điện tử và những tác động mang tính chuyển đổi đối với tự động hóa blockchain, các ứng dụng phi tập trung và khả năng tương tác đa nền tảng. Kết quả nghiên cứu nhấn mạnh tiềm năng của khuôn khổ trong việc tăng cường khả năng AI, đơn giản hóa tích hợp phức tạp và thúc đẩy tương lai của AI trong hệ sinh thái blockchain.
Giới thiệu khái niệm MCP
Sự phát triển của Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) được thiết kế để giải quyết các thách thức cốt lõi trong phát triển AI, đặc biệt là sự phức tạp của việc tích hợp các công cụ bên ngoài. Mục tiêu chính của MCP là đơn giản hóa các tương tác của các công cụ AI bằng cách tiêu chuẩn hóa các giao thức giao tiếp, cho phép tích hợp liền mạch các dịch vụ bên ngoài khác nhau. MCP đơn giản hóa căn bản quy trình này bằng cách thiết lập các giao diện và đặc tả giao tiếp được tiêu chuẩn hóa, cho phép các mô hình AI tương tác với các công cụ bên ngoài một cách hiệu quả và hiệu quả hơn.
Cốt lõi của MCP nằm ở việc nó thiết lập một tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất giữa các AI Agent và các công cụ bên ngoài, bao gồm dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh và các dịch vụ ngoài chuỗi. Tiêu chuẩn hóa này giải quyết các thách thức phát triển truyền thống của phân mảnh giao diện, cho phép các AI Agent tích hợp liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, đồng thời tăng cường đáng kể khả năng thực thi tự chủ của chúng.
Tích hợp MCP và AI Agent
MCP và các AI Agent tiền điện tử chia sẻ một mối quan hệ bổ sung. Các AI Agent chủ yếu tập trung vào tự động hóa blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản tiền điện tử, nhấn mạnh bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp với các ứng dụng phi tập trung. Ngược lại, MCP ưu tiên đơn giản hóa các tương tác giữa các AI Agent và các hệ thống bên ngoài thông qua các giao thức và quản lý ngữ cảnh được tiêu chuẩn hóa, do đó tăng cường khả năng tương tác và tính linh hoạt đa nền tảng. Bằng cách tận dụng giao thức MCP, các AI Agent tiền điện tử có thể đạt được tích hợp và hoạt động đa nền tảng hiệu quả hơn, do đó nâng cao khả năng thực thi của chúng.
Ví dụ: một AI Agent tập trung vào DeFi sử dụng MCP có thể 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 khả năng hợp tác mới: thông qua MCP, nhiều AI Agent có thể cộng tác thông qua chuyên môn hóa chức năng, kết hợp các khả năng khác nhau để hoàn thành các tác vụ phức tạp, chẳng hạn như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường và quản lý rủi ro, do đó cải thiện hiệu quả và độ tin cậy tổng thể. Đối với tự động hóa giao dịch trên chuỗi, MCP điều phối các AI Agent giao dịch và kiểm soát rủi ro khác nhau để giải quyết các vấn đề như trượt giá, ma sát giao dịch và MEV (giá trị có thể trích xuất của thợ đào), cho phép quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Cụ thể, MCP cho phép các AI Agent tận dụng dữ liệu và dịch vụ bên ngoài một cách đáng tin cậy hơn bằng cách xác định các thông số kỹ thuật tương tác rõ ràng. Điều này tránh các lỗi do không nhất quán của giao diện và đảm bảo rằng các AI Agent luôn có thể truy cập thông tin cần thiết. Ngoài ra, MCP cho phép các tình huống nâng cao hơn, chẳng hạn như cộng tác giữa các AI Agent, tạo ra các hệ thống thông minh có thể xử lý các tác vụ tài chính phức tạp.
Trong bối cảnh của DeFi, MCP có thể cải thiện đáng kể hiệu quả giao dịch. Các AI Agent có thể sử dụng MCP để truy cập dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động thực hiện giao dịch, do đó tối ưu hóa danh mục đầu tư và giảm thiểu lỗi do con người. Ngoài ra, MCP có thể được sử dụng để tự động hóa quản lý rủi ro, giúp bảo vệ nhà đầu tư khỏi thua lỗ bằng cách theo dõi điều kiện thị trường và điều chỉnh danh mục đầu tư cho phù hợp.
Trong hệ sinh thái blockchain rộng lớn hơn, MCP có thể tạo điều kiện thuận lợi cho khả năng tương tác chuỗi chéo. Các AI Agent có thể sử dụng MCP để truy cập dữ liệu và dịch vụ từ các blockchain khác nhau, do đó tạo ra các ứng dụng phi tập trung có thể chạy trên nhiều nền tảng. Điều này mở ra cánh cửa cho các ứng dụng sáng tạo mới, chẳng hạn như giao dịch chuỗi chéo và cho vay phi tập trung.
Tuy nhiên, tiềm năng của MCP vượt xa lĩnh vực tài chính. Nó cũng có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác, chẳng hạn như quản lý chuỗi cung ứng, chăm sóc sức khỏe và Internet of Things. Bằng cách cung cấp một cách an toàn và đáng tin cậy để chia sẻ dữ liệu giữa các AI Agent và các hệ thống bên ngoài, MCP có thể giúp các doanh nghiệp tự động hóa các quy trình, cải thiện hiệu quả và đưa ra quyết định tốt hơn.
Một ưu điểm quan trọng của MCP là tính linh hoạt của nó. Giao thức có thể thích ứng với nhiều định dạng dữ liệu và giao thức giao tiếp khác nhau, giúp dễ dàng tích hợp vào các hệ thống hiện có. Ngoài ra, MCP là phi tập trung, có nghĩa là nó không bị kiểm soát bởi bất kỳ một thực thể nào. Điều này giúp đảm bảo sự công bằng và minh bạch, đồng thời giảm thiểu rủi ro kiểm duyệt.
Mặc dù MCP vẫn còn ở giai đoạn phát triển ban đầu, nhưng nó có tiềm năng cách mạng hóa bối cảnh ứng dụng AI. Bằng cách cung cấp một cách an toàn và đáng tin cậy để chia sẻ dữ liệu giữa các AI Agent và các hệ thống bên ngoài, MCP có thể giúp các doanh nghiệp tự động hóa các quy trình, cải thiện hiệu quả và đưa ra quyết định tốt hơn. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, MCP có khả năng đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong việc thúc đẩy tương lai của AI.
Ví dụ: trong quản lý chuỗi cung ứng, MCP có thể được sử dụng để theo dõi hàng hóa trong suốt quá trình từ sản xuất đến giao hàng. Các AI Agent có thể sử dụng MCP để truy cập thông tin về mức tồn kho, thời gian vận chuyển và điều kiện thời tiết, do đó tối ưu hóa hậu cần và giảm thiểu sự chậm trễ. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, MCP có thể được sử dụng để chia sẻ dữ liệu bệnh nhân một cách an toàn, cho phép các bác sĩ đưa ra quyết định sáng suốt hơn và cung cấp dịch vụ chăm sóc được cá nhân hóa hơn. Trong lĩnh vực Internet of Things, MCP có thể được sử dụng để kết nối các thiết bị khác nhau và thu thập dữ liệu, cho phép tự động hóa và cải thiện hiệu quả.
Một đặc điểm quan trọng của MCP là thiết kế mô-đun của nó. Điều này cho phép các nhà phát triển dễ dàng xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh và mở rộng chức năng của giao thức. Ngoài ra, MCP hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và nền tảng lập trình, giúp dễ dàng tích hợp vào các hệ thống hiện có.
Một ưu điểm quan trọng khác của MCP là tính bảo mật của nó. Giao thức sử dụng mã hóa để bảo vệ dữ liệu khỏi truy cập trái phép và đảm bảo rằng giao tiếp giữa các AI Agent được an toàn. Ngoài ra, MCP là phi tập trung, có nghĩa là nó không bị kiểm soát bởi bất kỳ một thực thể nào. Điều này giúp đảm bảo sự công bằng và minh bạch, đồng thời giảm thiểu rủi ro kiểm duyệt.
Các dự án liên quan
Có một số dự án đang khám phá tiềm năng của MCP. Các dự án này đang xây dựng các ứng dụng dựa trên MCP và đóng góp vào sự phát triển của giao thức. Dưới đây là một vài dự án đáng chú ý:
DeMCP
DeMCP là một mạng lưới MCP phi tập trung. Nó được thiết kế để cung cấp các dịch vụ MCP nguồn mở do các AI Agent phát triển tự chủ, cung cấp cho các nhà phát triển một nền tảng triển khai chia sẻ doanh thu thương mại cho MCP và hỗ trợ truy cập một cửa vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chính thống. Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua thanh toán bằng stablecoin (USDT, USDC). Tính đến ngày 8 tháng 5, vốn hóa thị trường của mã thông báo DMCP của nó là khoảng 1,62 triệu đô la.
Mục tiêu của DeMCP là tạo ra một hệ sinh thái AI mở hơn,dễ tiếp cận hơn. Bằng cách cung cấp các dịch vụ MCP miễn phí và nguồn mở, DeMCP đang giảm bớt rào cản gia nhập phát triển AI và cho phép nhiều nhà phát triển hơn xây dựng các ứng dụng sáng tạo dựa trên AI. Ngoài ra, mô hình chia sẻ doanh thu thương mại của DeMCP khuyến khích các nhà phát triển đóng góp cho nền tảng và xây dựng các dịch vụ MCP chất lượng cao.
Cốt lõi của DeMCP là mạng lưới MCP phi tập trung của nó. Mạng lưới này bao gồm các nút chạy phần mềm MCP, cùng nhau cung cấp các dịch vụ MCP cho các AI Agent. Mạng lưới này là phi tập trung, có nghĩa là nó không bị kiểm soát bởi bất kỳ một thực thể nào. Điều này giúp đảm bảo sự công bằng và minh bạch, đồng thời giảm thiểu rủi ro kiểm duyệt.
DeMCP cũng cung cấp một nền tảng triển khai chia sẻ doanh thu thương mại. Nền tảng này cho phép các nhà phát triển triển khai và bán các dịch vụ MCP của họ, đồng thời chia sẻ doanh thu với DeMCP. Nền tảng này cung cấp cho các nhà phát triển một cách để kiếm tiền từ công việc của họ và khuyến khích họ xây dựng các dịch vụ chất lượng cao cho nền tảng.
Ngoài ra, DeMCP hỗ trợ truy cập một cửa vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chính thống. Điều này giúp các nhà phát triển dễ dàng tích hợp LLM vào ứng dụng của họ và tận dụng sức mạnh của LLM.
DeMCP đang nỗ lực tạo ra một hệ sinh thái AI mở hơn, dễ tiếp cận hơn. Bằng cách cung cấp các dịch vụ MCP miễn phí và nguồn mở, DeMCP đang giảm bớt rào cản gia nhập phát triển AI và cho phép nhiều nhà phát triển hơn xây dựng các ứng dụng sáng tạo dựa trên AI.
DARK
DARK là một mạng lưới MCP chạy trong Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), được xây dựng trên blockchain Solana. Mã thông báo $DARK của nó đã được niêm yết trên Binance Alpha, với vốn hóa thị trường khoảng 118,1 triệu đô la tính đến ngày 8 tháng 5. Hiện tại, ứng dụng đầu tiên của DARK đang được phát triển, được thiết kế để cung cấp khả năng tích hợp công cụ hiệu quả cho các AI Agent thông qua các giao thức TEE và MCP, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng kết nối với nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài khác nhau thông qua cấu hình đơn giản. Mặc dù sản phẩm chưa được ra mắt hoàn toàn, nhưng người dùng có thể tham gia giai đoạn truy cập sớm thông qua danh sách chờ email để tham gia thử nghiệm và cung cấp phản hồi.
DARK tập trung vào việc cung cấp các dịch vụ MCP an toàn và đáng tin cậy. Bằng cách chạy mạng lưới MCP trong TEE, DARK đảm bảo rằng dữ liệu và giao tiếp giữa các AI Agent được an toàn. Ngoài ra, DARK tận dụng các giao dịch nhanh chóng và chi phí thấp của blockchain Solana để cung cấp các dịch vụ MCP hiệu quả.
Ứng dụng đầu tiên của DARK được thiết kế để cung cấp khả năng tích hợp công cụ hiệu quả cho các AI Agent. Ứng dụng này sẽ cho phép các nhà phát triển nhanh chóng kết nối với nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài khác nhau thông qua cấu hình đơn giản. Điều này sẽ giảm bớt sự phức tạp của phát triển AI và cho phép nhiều nhà phát triển hơn xây dựng các ứng dụng sáng tạo dựa trên AI.
DARK đang nỗ lực tạo ra một hệ sinh thái AI an toàn và hiệu quả hơn. Bằng cách cung cấp một mạng lưới MCP chạy trong TEE, DARK đảm bảo rằng dữ liệu và giao tiếp giữa các AI Agent được an toàn. Ngoài ra, DARK tận dụng các giao dịch nhanh chóng và chi phí thấp của blockchain Solana để cung cấp các dịch vụ MCP hiệu quả.
Cookie.fun
Cookie.fun là một nền tảng dành riêng cho các AI Agent trong hệ sinh thái Web3, được thiết kế để cung cấp cho người dùng bộ công cụ chỉ mục và phân tích AI Agent toàn diện. Nền tảng này giúp người dùng hiểu và đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau bằng cách hiển thị các số liệu như ảnh hưởng nhận thức, khả năng trí tuệ thích ứng, mức độ tương tác của người dùng và dữ liệu trên chuỗi. Bản cập nhật Cookie.API 1.0 vào ngày 24 tháng 4 đã giới thiệu một máy chủ MCP chuyên dụng với cơ sở hạ tầng dành riêng cho AI Agent cắm và chạy, được thiết kế cho các nhà phát triển và người dùng không am hiểu kỹ thuật mà không cần cấu hình.
Cookie.fun tập trung vào việc cung cấp những hiểu biết sâu sắc về các AI Agent. Bằng cách cung cấp một bộ công cụ chỉ mục và phân tích toàn diện, Cookie.fun giúp người dùng hiểu và đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau. Điều này sẽ cho phép người dùng đưa ra quyết định sáng suốt hơn và chọn các AI Agent phù hợp nhất với nhu cầu của họ.