MCP đang nhanh chóng trở thành một thành phần quan trọng trong hệ sinh thái Web3 AI Agent. Nó giới thiệu MCP Server thông qua kiến trúc giống như plugin, cung cấp công cụ và khả năng mới cho AI Agent. Tương tự như các khái niệm mới nổi khác trong lĩnh vực AI Web3, MCP (tên đầy đủ là Model Context Protocol) có nguồn gốc từ AI Web2 và hiện đang được tái tưởng tượng trong môi trường Web3.
Bản chất của MCP
MCP là một giao thức mở, nhằm chuẩn hóa cách các ứng dụng truyền tải thông tin ngữ cảnh đến 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.
Tầm quan trọng của MCP
Các hạn chế chính mà các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại đang đối mặt bao gồm:
Không thể duyệt internet trong thời gian thực
Không thể truy cập trực tiếp vào các tệp cục bộ hoặc riêng tư
Không thể tương tác độc lập với phần mềm bên ngoài
MCP đã bù đắp những thiếu sót này bằng cách đóng vai trò là lớp giao diện chung, cho phép AI Agent sử dụng nhiều công cụ khác nhau.
Có thể so sánh MCP với USB-C trong lĩnh vực ứng dụng AI - một tiêu chuẩn giao diện thống nhất, giúp AI dễ dàng kết nối với các nguồn dữ liệu và mô-đun chức năng khác nhau.
Hãy tưởng tượng mỗi LLM là một chiếc điện thoại khác nhau - mỗi loại có kiểu giao diện riêng. Nếu bạn là nhà sản xuất phần cứng, bạn sẽ phải phát triển một bộ phụ kiện cho mỗi kiểu giao diện, điều này gây ra chi phí bảo trì rất cao. Đây chính là vấn đề mà các nhà phát triển công cụ AI đang phải đối mặt: tùy chỉnh plugin cho mỗi nền tảng LLM, làm tăng đáng kể độ phức tạp và hạn chế khả năng mở rộng quy mô. MCP được tạo ra để giải quyết vấn đề này bằng cách thiết lập một tiêu chuẩn thống nhất.
Giáo thức tiêu chuẩn hóa 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): Một lần kết nối, sử dụng được trên nhiều nền tảng.
Kết quả cuối cùng là một hệ sinh thái AI mở hơn, có thể tương tác và có độ ma sát thấp.
Sự khác biệt giữa MCP và API truyền thống
Thiết kế API phục vụ con người, không phải ưu tiên AI. Mỗi API đều 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 tự đọc tài liệu, cần phải được mã hóa cứng để phù hợp với từng loại API (như REST, GraphQL, RPC, v.v.).
MCP thông qua định dạng gọi hàm chuẩn hóa trong API nội bộ, trừu tượng hóa những phần không có cấu trúc này, cung cấp cho Agent một phương thức gọi thống nhất. MCP có thể được coi là lớp thích ứng API được đóng gói cho Autonomous Agent.
Gần đây, một nền tảng dịch vụ đám mây đã thông báo rằng các nhà phát triển có thể triển khai máy chủ MCP từ xa trên nền tảng của họ với cấu hình thiết bị tối thiểu. Điều này đã đơn giản hóa đáng kể quy trình triển khai và quản lý máy chủ MCP, bao gồm xác thực và truyền dữ liệu, được coi là "triển khai một cú nhấp chuột".
Mặc dù MCP có vẻ không đủ hấp dẫn, nhưng nó không phải là không quan trọng. Là một thành phần cơ sở hạ tầng thuần túy, MCP không thể được sử dụng trực tiếp cho người tiêu dùng, chỉ khi các đại lý AI ở tầng trên gọi công cụ MCP và thể hiện hiệu quả thực tế, giá trị của nó mới thực sự được thể hiện.
Web3 AI và hệ sinh thái MCP
AI trong Web3 cũng đang đối mặt với vấn đề "thiếu dữ liệu bối cảnh" và "đảo dữ liệu", tức là AI không thể truy cập dữ liệu thời gian thực trên chuỗi hoặc thực hiện logic hợp đồng thông minh nguyên bản.
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 huống "làm lại bánh xe" do phụ thuộc vào API tập trung và tích hợp tùy chỉnh. Mỗi khi kết nối một nguồn dữ liệu, cần 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, theo kiểu Lego, để dễ dàng tích hợp các plugin và công cụ bên thứ ba.
Vì vậy, 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 kịch bản Web3, cho phép Agent truy cập dữ liệu đa chuỗi và tương tác gốc với các giao thức DeFi.
Dự án mẫu: DeMCP và DeepCore
DeMCP là một chợ của máy chủ MCP phi tập trung, tập trung vào các công cụ mã hóa gốc và đảm bảo chủ quyền của các công cụ MCP.
Các ưu điểm của nó bao gồm:
Sử dụng TEE (Môi trường thực thi đáng tin cậy) để đảm bảo công cụ MCP không bị giả mạo
Sử dụng cơ chế khuyến khích bằng token, khuyến khích nhà phát triển đóng góp máy chủ MCP
Cung cấp tính năng tổng hợp MCP và thanh toán vi mô, giảm bớt rào cản sử dụng
Một dự án khác là DeepCore cũng cung cấp hệ thống đăng ký MCP Server, tập trung vào lĩnh vực tiền mã hóa, và mở rộng hơn nữa vào một tiêu chuẩn mở khác được Google đưa ra: giao thức A2A (Agent-to-Agent).
A2A là một giao thức mở, nhằm mục đích thực hiện giao tiếp an toàn, hợp tác và phối hợp 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 tóm lại:
MCP：cung cấp khả năng truy cập công cụ cho Agent
A2A: Cung cấp khả năng hợp tác lẫn nhau cho các đại lý
Tại sao máy chủ MCP cần blockchain?
MCP Server tích hợp công nghệ blockchain có nhiều lợi ích:
Thông qua cơ chế khuyến khích bản địa hóa mã hóa để thu thập dữ liệu đuôi dài, khuyến khích cộng đồng đóng góp bộ dữ liệu khan hiếm.
Phòng thủ chống lại cuộc tấn công "tool poisoning", nghĩa là công cụ độc hại ngụy trang thành plugin hợp pháp để đánh lừa Agent
Blockchain cung cấp cơ chế xác thực mã hóa, như TEE Remote Attestation, ZK-SNARK, FHE, v.v.
Giới thiệu cơ chế staking/điều phạt, kết hợp với hệ thống danh tiếng trên chuỗi để xây dựng hệ thống tin cậy cho máy chủ MCP.
Nâng cao khả năng chịu lỗi và tính thời gian thực của hệ thống, tránh điểm lỗi đơn trong hệ thống tập trung.
Thúc đẩy đổi mới mã nguồn mở, cho phép các nhà phát triển nhỏ phát hành các nguồn dữ liệu như ESG, làm phong phú thêm sự đa dạng sinh thái.
Hiện tại, hầu hết cơ sở hạ tầng MCP Server vẫn thực hiện việc khớp công cụ thông qua việc phân tích các từ gợi ý ngôn ngữ tự nhiên của người dùng. Trong tương lai, AI Agent sẽ có khả năng tự tìm kiếm các công cụ MCP cần thiết để hoàn thành các mục tiêu nhiệm vụ phức tạp.
Tuy nhiên, hiện tại dự án MCP vẫn đang ở giai đoạn đầu. Hầu hết các nền tảng vẫn là thị trường plugin tập trung, do các bên dự án tự tay sắp xếp các công cụ Server bên thứ ba từ GitHub và phát triển một số plugin tự nghiên cứu, về bản chất không khác biệt nhiều so với thị trường plugin Web2, điểm khác biệt duy nhất là tập trung vào các kịch bản Web3.
Xu hướng tương lai và tác động đến ngành
Hiện nay, ngày càng nhiều người trong ngành công nghiệp tiền điện tử bắt đầu nhận ra tiềm năng của MCP trong việc kết nối AI và blockchain. Ví dụ, một người sáng lập nền tảng giao dịch nổi tiếng gần đây đã công khai kêu gọi các nhà phát triển AI tích cực xây dựng MCP Server chất lượng cao, cung cấp bộ công cụ phong phú hơn cho AI Agent trên chuỗi của họ.
Khi cơ sở hạ tầng trở nên trưởng thành, lợi thế cạnh tranh của các công ty "phát triển trước" 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 một 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, độ liên quan, hình thành một hệ thống kinh tế dịch vụ Agent hiệu quả hơn được trang bị bởi Crypto và blockchain.
Tất nhiên, MCP bản thân nó không trực tiếp hướng đến người dùng cuối, nó là một lớp giao thức nền tảng. Nói cách khác, 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 có tính thực tiễn.
Cuối cùng, Agent là cơ sở và bộ khuếch đại của 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.
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.
MCP: Cơ sở hạ tầng chính để xây dựng hệ sinh thái Web3 AI Agent
MCP：Trái tim mới của hệ sinh thái Web3 AI Agent
MCP đang nhanh chóng trở thành một thành phần quan trọng trong hệ sinh thái Web3 AI Agent. Nó giới thiệu MCP Server thông qua kiến trúc giống như plugin, cung cấp công cụ và khả năng mới cho AI Agent. Tương tự như các khái niệm mới nổi khác trong lĩnh vực AI Web3, MCP (tên đầy đủ là Model Context Protocol) có nguồn gốc từ AI Web2 và hiện đang được tái tưởng tượng trong môi trường Web3.
Bản chất của MCP
MCP là một giao thức mở, nhằm chuẩn hóa cách các ứng dụng truyền tải thông tin ngữ cảnh đến 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.
Tầm quan trọng của MCP
Các hạn chế chính mà các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại đang đối mặt bao gồm:
MCP đã bù đắp những thiếu sót này bằng cách đóng vai trò là lớp giao diện chung, cho phép AI Agent sử dụng nhiều công cụ khác nhau.
Có thể so sánh MCP với USB-C trong lĩnh vực ứng dụng AI - một tiêu chuẩn giao diện thống nhất, giúp AI dễ dàng kết nối với các nguồn dữ liệu và mô-đun chức năng khác nhau.
Hãy tưởng tượng mỗi LLM là một chiếc điện thoại khác nhau - mỗi loại có kiểu giao diện riêng. Nếu bạn là nhà sản xuất phần cứng, bạn sẽ phải phát triển một bộ phụ kiện cho mỗi kiểu giao diện, điều này gây ra chi phí bảo trì rất cao. Đây chính là vấn đề mà các nhà phát triển công cụ AI đang phải đối mặt: tùy chỉnh plugin cho mỗi nền tảng LLM, làm tăng đáng kể độ phức tạp và hạn chế khả năng mở rộng quy mô. MCP được tạo ra để giải quyết vấn đề này bằng cách thiết lập một tiêu chuẩn thống nhất.
Giáo thức tiêu chuẩn hóa này có lợi cho cả hai bên:
Kết quả cuối cùng là một hệ sinh thái AI mở hơn, có thể tương tác và có độ ma sát thấp.
Sự khác biệt giữa MCP và API truyền thống
Thiết kế API phục vụ con người, không phải ưu tiên AI. Mỗi API đều 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 tự đọc tài liệu, cần phải được mã hóa cứng để phù hợp với từng loại API (như REST, GraphQL, RPC, v.v.).
MCP thông qua định dạng gọi hàm chuẩn hóa trong API nội bộ, trừu tượng hóa những phần không có cấu trúc này, cung cấp cho Agent một phương thức gọi thống nhất. MCP có thể được coi là lớp thích ứng API được đóng gói cho Autonomous Agent.
Gần đây, một nền tảng dịch vụ đám mây đã thông báo rằng các nhà phát triển có thể triển khai máy chủ MCP từ xa trên nền tảng của họ với cấu hình thiết bị tối thiểu. Điều này đã đơn giản hóa đáng kể quy trình triển khai và quản lý máy chủ MCP, bao gồm xác thực và truyền dữ liệu, được coi là "triển khai một cú nhấp chuột".
Mặc dù MCP có vẻ không đủ hấp dẫn, nhưng nó không phải là không quan trọng. Là một thành phần cơ sở hạ tầng thuần túy, MCP không thể được sử dụng trực tiếp cho người tiêu dùng, chỉ khi các đại lý AI ở tầng trên gọi công cụ MCP và thể hiện hiệu quả thực tế, giá trị của nó mới thực sự được thể hiện.
Web3 AI và hệ sinh thái MCP
AI trong Web3 cũng đang đối mặt với vấn đề "thiếu dữ liệu bối cảnh" và "đảo dữ liệu", tức là AI không thể truy cập dữ liệu thời gian thực trên chuỗi hoặc thực hiện logic hợp đồng thông minh nguyên bản.
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 huống "làm lại bánh xe" do phụ thuộc vào API tập trung và tích hợp tùy chỉnh. Mỗi khi kết nối một nguồn dữ liệu, cần 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, theo kiểu Lego, để dễ dàng tích hợp các plugin và công cụ bên thứ ba.
Vì vậy, 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 kịch bản Web3, cho phép Agent truy cập dữ liệu đa chuỗi và tương tác gốc với các giao thức DeFi.
Dự án mẫu: DeMCP và DeepCore
DeMCP là một chợ của máy chủ MCP phi tập trung, tập trung vào các công cụ mã hóa gốc và đảm bảo chủ quyền của các công cụ MCP.
Các ưu điểm của nó bao gồm:
Một dự án khác là DeepCore cũng cung cấp hệ thống đăng ký MCP Server, tập trung vào lĩnh vực tiền mã hóa, và mở rộng hơn nữa vào một tiêu chuẩn mở khác được Google đưa ra: giao thức A2A (Agent-to-Agent).
A2A là một giao thức mở, nhằm mục đích thực hiện giao tiếp an toàn, hợp tác và phối hợp 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 tóm lại:
Tại sao máy chủ MCP cần blockchain?
MCP Server tích hợp công nghệ blockchain có nhiều lợi ích:
Hiện tại, hầu hết cơ sở hạ tầng MCP Server vẫn thực hiện việc khớp công cụ thông qua việc phân tích các từ gợi ý ngôn ngữ tự nhiên của người dùng. Trong tương lai, AI Agent sẽ có khả năng tự tìm kiếm các công cụ MCP cần thiết để hoàn thành các mục tiêu nhiệm vụ phức tạp.
Tuy nhiên, hiện tại dự án MCP vẫn đang ở giai đoạn đầu. Hầu hết các nền tảng vẫn là thị trường plugin tập trung, do các bên dự án tự tay sắp xếp các công cụ Server bên thứ ba từ GitHub và phát triển một số plugin tự nghiên cứu, về bản chất không khác biệt nhiều so với thị trường plugin Web2, điểm khác biệt duy nhất là tập trung vào các kịch bản Web3.
Xu hướng tương lai và tác động đến ngành
Hiện nay, ngày càng nhiều người trong ngành công nghiệp tiền điện tử bắt đầu nhận ra tiềm năng của MCP trong việc kết nối AI và blockchain. Ví dụ, một người sáng lập nền tảng giao dịch nổi tiếng gần đây đã công khai kêu gọi các nhà phát triển AI tích cực xây dựng MCP Server chất lượng cao, cung cấp bộ công cụ phong phú hơn cho AI Agent trên chuỗi của họ.
Khi cơ sở hạ tầng trở nên trưởng thành, lợi thế cạnh tranh của các công ty "phát triển trước" 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 một 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, độ liên quan, hình thành một hệ thống kinh tế dịch vụ Agent hiệu quả hơn được trang bị bởi Crypto và blockchain.
Tất nhiên, MCP bản thân nó không trực tiếp hướng đến người dùng cuối, nó là một lớp giao thức nền tảng. Nói cách khác, 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 có tính thực tiễn.
Cuối cùng, Agent là cơ sở và bộ khuếch đại của 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.