Tiêu chuẩn mới về sự kết hợp giữa AI và công cụ bên ngoài: Phân tích công nghệ MCP
Ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo là giải phóng sức lao động của con người, nâng cao hiệu quả công việc. Tuy nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại vẫn còn tồn tại hạn chế, cần phải trò chuyện nhiều lần mới đưa ra được đề xuất, và người dùng phải tự mình thực hiện những đề xuất đó. Điều này vẫn còn một khoảng cách nhất định so với việc thực sự sử dụng AI để giúp chúng ta làm việc.
Nếu có thể thông qua việc trò chuyện với AI, thực tế sử dụng máy tính để phản hồi email, viết báo cáo và các chức năng khác, thậm chí là các giao dịch tự động, chúng ta sẽ gần hơn với tầm nhìn giải phóng năng suất lao động. Công nghệ này chính là từ khóa hot trong lĩnh vực AI - MC.
Định nghĩa và cơ chế hoạt động của MCP
MCP (Model Context Protocol) là một bộ giao thức chuẩn hóa, nhằm giải quyết vấn đề mà mô hình AI chỉ có thể "nói" nhưng không thể "làm". Nó bao gồm ba yếu tố cốt lõi sau đây:
Mô hình：chỉ các mô hình ngôn ngữ AI lớn khác nhau
Context：đại diện cho thông tin bổ sung hoặc công cụ bên ngoài cho mô hình
Protocol: Quy chuẩn hoặc giao diện chung, tiêu chuẩn hóa
Việc vận hành MCP liên quan đến ba thành phần chính:
MCP Host: Chịu trách nhiệm quản lý, điều phối toàn bộ hoạt động của MCP.
MCP Client：Nhận yêu cầu của người dùng và giao tiếp với mô hình AI.
MCP Server: Có thể coi là một tập hợp các API có chú thích, cung cấp các chức năng có thể sử dụng cho AI.
Thông qua MCP, AI không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ của con người mà còn có thể chuyển đổi văn bản cụ thể thành lệnh hành động, thực hiện các thao tác tự động.
Tầm quan trọng của MCP
Kết nối AI với các công cụ bên ngoài: MCP cho phép AI truy cập thông tin mới nhất theo thời gian thực và có thể thực hiện trực tiếp nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát: MCP cung cấp tiêu chuẩn thống nhất cho sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, tránh phát triển lặp lại.
Từ phản hồi thụ động đến thực hiện chủ động: AI có thể quyết định thực hiện lệnh nào dựa trên tình hình thực tế và điều chỉnh hành động tiếp theo dựa trên phản hồi.
An toàn và kiểm soát: MCP kiểm soát truy cập dữ liệu thông qua quyền và quản lý khóa API, đảm bảo thông tin bí mật không bị rò rỉ.
So sánh MCP và AI Agent
AI Agent nhấn mạnh khả năng hành động chủ động và thực thi công cụ của AI, trong khi MCP tập trung vào cách để các mô hình AI khác nhau giao tiếp với các công cụ bên ngoài, đóng vai trò là tiêu chuẩn chung. MCP cung cấp cho AI Agent một môi trường hoạt động hiệu quả và chuẩn hóa hơn.
Ứng dụng MCP trong lĩnh vực blockchain
Cơ bản MCP: Cho phép ứng dụng AI tương tác với blockchain, thực hiện triển khai hợp đồng thông minh và các chức năng như DeFi.
Nền tảng đào tạo AI phi tập trung: Cung cấp mô hình đại diện Web3, cho phép các tác vụ blockchain được điều khiển bởi AI chạy cục bộ.
Nhiều hệ điều hành AI Agent: Cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain cụ thể, thực hiện các giao dịch tiền điện tử và các thao tác khác.
Kết luận
Mặc dù MCP cung cấp các quy tắc tiêu chuẩn hóa cho sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, nhưng trong lĩnh vực Web3 dường như triển vọng rất rộng lớn, nhưng các trường hợp thành công vẫn còn hạn chế. Điều này có thể là do sự tích hợp công nghệ chưa chín muồi, rủi ro về an ninh và quy định, trải nghiệm người dùng cần cải thiện và các yếu tố khác.
Sự kết hợp giữa MCP và blockchain mặc dù có tiềm năng lớn, nhưng đồng thời cũng phải đối mặt với thách thức kép từ rào cản kỹ thuật và áp lực thị trường. Nếu trong tương lai có thể giải quyết những vấn đề này và phát triển ra những ứng dụng thực sự có giá trị đổi mới, "Web3 + MCP" có thể trở thành động lực mới thúc đẩy sự phát triển của ngành.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
blocksnark
· 1giờ trước
Bots làm việc thật tuyệt
Xem bản gốcTrả lời0
TradFiRefugee
· 08-04 05:03
À? Điều này sẽ thay thế con người sao? Chạy một chút rồi hãy nói.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-cff9c776
· 08-04 05:02
Một công cụ sản xuất nữa của Schrödinger có thể tự động giao dịch? Hãy xem giá sàn rồi hãy nói...
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoCrazyGF
· 08-04 05:00
Đây chẳng phải là công cụ làm việc sao~
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidationWizard
· 08-04 04:57
Lại đến lúc thổi phồng AI, cũng là lúc chơi đùa với mọi người.
Công nghệ MCP: Xây dựng cầu nối giữa AI và các công cụ bên ngoài, giải phóng tiêu chuẩn sản xuất Web3 mới.
Tiêu chuẩn mới về sự kết hợp giữa AI và công cụ bên ngoài: Phân tích công nghệ MCP
Ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo là giải phóng sức lao động của con người, nâng cao hiệu quả công việc. Tuy nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại vẫn còn tồn tại hạn chế, cần phải trò chuyện nhiều lần mới đưa ra được đề xuất, và người dùng phải tự mình thực hiện những đề xuất đó. Điều này vẫn còn một khoảng cách nhất định so với việc thực sự sử dụng AI để giúp chúng ta làm việc.
Nếu có thể thông qua việc trò chuyện với AI, thực tế sử dụng máy tính để phản hồi email, viết báo cáo và các chức năng khác, thậm chí là các giao dịch tự động, chúng ta sẽ gần hơn với tầm nhìn giải phóng năng suất lao động. Công nghệ này chính là từ khóa hot trong lĩnh vực AI - MC.
Định nghĩa và cơ chế hoạt động của MCP
MCP (Model Context Protocol) là một bộ giao thức chuẩn hóa, nhằm giải quyết vấn đề mà mô hình AI chỉ có thể "nói" nhưng không thể "làm". Nó bao gồm ba yếu tố cốt lõi sau đây:
Việc vận hành MCP liên quan đến ba thành phần chính:
Thông qua MCP, AI không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ của con người mà còn có thể chuyển đổi văn bản cụ thể thành lệnh hành động, thực hiện các thao tác tự động.
Tầm quan trọng của MCP
Kết nối AI với các công cụ bên ngoài: MCP cho phép AI truy cập thông tin mới nhất theo thời gian thực và có thể thực hiện trực tiếp nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát: MCP cung cấp tiêu chuẩn thống nhất cho sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, tránh phát triển lặp lại.
Từ phản hồi thụ động đến thực hiện chủ động: AI có thể quyết định thực hiện lệnh nào dựa trên tình hình thực tế và điều chỉnh hành động tiếp theo dựa trên phản hồi.
An toàn và kiểm soát: MCP kiểm soát truy cập dữ liệu thông qua quyền và quản lý khóa API, đảm bảo thông tin bí mật không bị rò rỉ.
So sánh MCP và AI Agent
AI Agent nhấn mạnh khả năng hành động chủ động và thực thi công cụ của AI, trong khi MCP tập trung vào cách để các mô hình AI khác nhau giao tiếp với các công cụ bên ngoài, đóng vai trò là tiêu chuẩn chung. MCP cung cấp cho AI Agent một môi trường hoạt động hiệu quả và chuẩn hóa hơn.
Ứng dụng MCP trong lĩnh vực blockchain
Cơ bản MCP: Cho phép ứng dụng AI tương tác với blockchain, thực hiện triển khai hợp đồng thông minh và các chức năng như DeFi.
Nền tảng đào tạo AI phi tập trung: Cung cấp mô hình đại diện Web3, cho phép các tác vụ blockchain được điều khiển bởi AI chạy cục bộ.
Nhiều hệ điều hành AI Agent: Cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain cụ thể, thực hiện các giao dịch tiền điện tử và các thao tác khác.
Kết luận
Mặc dù MCP cung cấp các quy tắc tiêu chuẩn hóa cho sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, nhưng trong lĩnh vực Web3 dường như triển vọng rất rộng lớn, nhưng các trường hợp thành công vẫn còn hạn chế. Điều này có thể là do sự tích hợp công nghệ chưa chín muồi, rủi ro về an ninh và quy định, trải nghiệm người dùng cần cải thiện và các yếu tố khác.
Sự kết hợp giữa MCP và blockchain mặc dù có tiềm năng lớn, nhưng đồng thời cũng phải đối mặt với thách thức kép từ rào cản kỹ thuật và áp lực thị trường. Nếu trong tương lai có thể giải quyết những vấn đề này và phát triển ra những ứng dụng thực sự có giá trị đổi mới, "Web3 + MCP" có thể trở thành động lực mới thúc đẩy sự phát triển của ngành.