Tác nhân AI và nối dữ liệu đa chuỗi trên chuỗi là xu hướng quan trọng để đẩy nhanh sự phát triển của các ứng dụng mã hóa trong kỷ nguyên AI. Nodit và đại diện dự án MCP đã chia sẻ cách hạ thấp ngưỡng phát triển thông qua MCP (Giao thức ngữ cảnh mô hình), tạo các kịch bản ứng dụng trên chuỗi và thảo luận về các cơ hội đổi mới do AI và hợp nhất dữ liệu trên chuỗi mang lại. (Tóm tắt: Thị trường tiền điện tử ấm lên: Sự phát triển của Solana chào đón giai đoạn mới, MCP trở thành một điểm nóng mới trong đường đua AI) (Bổ sung cơ bản: OpenAI thông báo: Open Agents SDK hỗ trợ MCP, kết nối mọi thứ với một bước quan trọng khác) Vào cuối tháng 6, một sự kiện Space đã được tổ chức với chủ đề "Làm thế nào Nodit, cung cấp MCP sáng tạo cho môi trường đa chuỗi, phát triển tác nhân AI phi tập trung và hệ sinh thái LLM?" Chúng tôi biết rằng sự phát triển AI hiện tại đang mở ra sự phát triển tên lửa và MCP đã đưa tính linh hoạt của AI lên giai đoạn tiếp theo. Sự kết hợp giữa blockchain x AI đã được nhiều người đặt câu hỏi trong quá khứ và được coi là một công cụ để thổi phồng, nhưng sự ra đời của MCP có thể mang lại loại tia lửa mới nào cho sự kết hợp giữa blockchain và AI? Làm thế nào để sử dụng một người mới không có kinh nghiệm trong việc phát triển chương trình? Tất cả đều được tiết lộ trong AMA này. Danh sách khách mời: Giám đốc tiếp thị Nodit Vicky Giám đốc quan hệ nhà phát triển Nodit @Damon XueDao Cộng tác viên cốt lõi @gogo_allen15 Giám đốc tăng trưởng BlockTempo @Alexchen823\ MCP đã trở thành công cụ mạnh mẽ nhất giúp các nhà phát triển nhanh chóng kết nối dữ liệu trên chuỗi Kể từ đầu năm nay, MCP đã trở thành một cơ sở hạ tầng quan trọng cho chuỗi dữ liệu trên chuỗi. Hỗ trợ truy vấn dữ liệu đa chuỗi và giải quyết các điểm khó khăn của các nhà phát triển khi gọi qua các chuỗi. Giám đốc tiếp thị của Nodit Vicky cho biết: "Trước đây, để truy vấn dữ liệu on-chain, bạn cần chạy các node và thực hiện nhiều bảo trì đồng bộ, đòi hỏi chi phí xây dựng cơ sở hạ tầng rất cao cho nhóm, thông qua MCP, chúng tôi đã trừu tượng hóa dữ liệu chuỗi chéo thành một giao diện truy vấn API thống nhất để giúp các nhà phát triển tập trung vào đổi mới ứng dụng." Hiện tại, Nodit MCP đã hỗ trợ 13 chuỗi, bao gồm Ethereum, Polygon, Base, v.v. và các nhà phát triển có thể nhanh chóng lấy ví, token, NFT và các thông tin khác để phát triển DeFi, NFT và công cụ giao dịch. Alan cũng nói thêm rằng MCP không chỉ là một API dữ liệu chuỗi chéo mà còn bao gồm nhiều mô-đun phân tích cú pháp cho ví, NFT, giao thức DeFi và dữ liệu giao dịch, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng kết hợp và gọi thông tin trên chuỗi để tạo ra các ứng dụng như công cụ giám sát, chính sách tự động hóa và hệ thống thông báo. Tiềm năng ứng dụng của sự kết hợp giữa AI và dữ liệu trên chuỗi Điều quan trọng nhất trong sự kết hợp giữa AI và MCP là cách AI áp dụng dữ liệu trên chuỗi và loại đầu ra nào có thể được tạo ra sau khi liên kết hoặc loại sản phẩm nào có thể giảm rất nhiều gánh nặng phát triển thông qua MCP. Khi nói về sự kết hợp giữa AI và MCP, Vicky cho rằng tiềm năng ứng dụng của sự kết hợp giữa AI và dữ liệu on-chain là hướng đi mà đội ngũ MCP hiện đang tập trung vào, bởi bản thân dữ liệu on-chain là dữ liệu miền công vô cùng có giá trị và minh bạch, phù hợp với việc xử lý mô hình AI, tạo ra nhiều ứng dụng tự động hơn, để dữ liệu on-chain "có thể sử dụng, dễ sử dụng và phổ biến". "Trước đây, mặc dù dữ liệu on-chain là mở và minh bạch, nhưng ngưỡng sử dụng rất cao, và cần phải biết cách nắm bắt các sự kiện on-chain, phân tích các định dạng dữ liệu giao dịch, thiết kế hệ thống lưu trữ và thông báo. Thông qua MCP, chúng tôi cho phép dữ liệu này được chuẩn hóa và cung cấp cho các tác nhân AI hoặc mô hình LLM để đọc, đồng thời AI có thể theo dõi và phân tích các giao dịch lớn trên chuỗi chéo, hoạt động NFT hoặc thay đổi thanh khoản DeFi trong thời gian thực." Và bà nói thêm rằng nhiều người dùng không quen với việc tương tác trực tiếp với các hợp đồng thông minh trên chuỗi, nhưng thông qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên của AI Agent, người dùng có thể tương tác với blockchain theo cách "đặt câu hỏi". "Ví dụ: người dùng có thể trực tiếp hỏi 'giúp tôi kiểm tra xem NFT tôi hiện đang nắm giữ có cập nhật giá trị mới hay không', 'theo dõi xem ví của tôi có bị airdrop để lừa đảo NFT hay không' và tác nhân AI có thể phản hồi trong thời gian thực kết hợp với khả năng truy vấn trên chuỗi của MCP." Vicky tin rằng các ứng dụng như vậy không chỉ cho phép người dùng tham gia tương tác chuỗi một cách dễ dàng mà còn cải thiện độ nhạy cảm của người dùng đối với bảo mật tài sản và quản lý thông tin thời gian thực, từ đó thúc đẩy sự phổ biến của các ứng dụng blockchain. "Sự kết hợp giữa MCP và AI có thể đạt được tương tác on-chain gần như không nhạy cảm và bằng cách đăng ký các sự kiện và thông báo SMS, người dùng có thể nhận được cảnh báo thời gian thực liên quan đến tài sản on-chain trên Telegram, Line hoặc bất kỳ ứng dụng xã hội nào, mà chúng tôi tin rằng là chìa khóa để triển khai thực tế các ứng dụng blockchain." "Trong tương lai, AI Agent có thể giám sát các sự kiện on-chain trong thời gian thực, tự động thực hiện các chức năng như nhắc nhở rủi ro, quản lý tài sản chuỗi chéo, v.v. và người dùng có thể nói chuyện trực tiếp với Agent để hoàn thành các hoạt động phức tạp." Alan cũng đưa ra một ví dụ Trong tương lai, khi giám sát on-chain phát hiện một lượng lớn dòng tiền, trước tiên tác nhân AI có thể phân tích nguồn gốc và mục đích của giao dịch, sau đó nhắc nhở người dùng xem có cần cấu hình lại tài sản theo các điều kiện đặt trước của người dùng hay không, hoặc thậm chí tương tác trực tiếp với giao thức DeFi để hoàn thành các hoạt động như tái đầu tư hoặc chuyển đổi stablecoin. Do đó, AI và hợp nhất dữ liệu on-chain là hướng đi quan trọng cho sự phát triển trong tương lai của hệ sinh thái MCP. Alan chỉ ra: "Trong tương lai, các tác nhân AI có thể truy vấn trực tiếp dữ liệu trên chuỗi, thực hiện giao dịch, giám sát các ngoại lệ và tương tác trên các chuỗi, tạo thành một kịch bản ứng dụng thực sự phi tập trung và tự động." Điều này không chỉ giảm chi phí phát triển mà còn cho phép người dùng hoàn thành các tương tác on-chain hàng ngày thông qua AI mà không cần các thao tác phức tạp. Sự kết hợp giữa AI và dữ liệu on-chain không chỉ là một "truy vấn" hay "nhắc nhở", mà còn có thể đưa ra quyết định và thực hiện các thao tác tự động, thực sự trở thành trợ lý phi tập trung (Agent) cho người dùng. "Khi dữ liệu on-chain trở thành một nguồn dữ liệu sạch và có cấu trúc thông qua MCP, các mô hình AI có thể thực hiện phân tích thông minh cho các hoạt động DeFi, chẳng hạn như khi có sự sụp đổ chớp nhoáng trên thị trường hoặc biến động giá nhanh chóng của tài sản, AI có thể xác định xem có nên thực hiện chuyển đổi tài sản hay rút thanh khoản dựa trên các thông số rủi ro do người dùng đặt ra." Ví dụ, bằng cách kết hợp AI và MCP, trong tương lai, các chức năng như tự động tái cân bằng danh mục đầu tư, tự động giám sát các sự kiện bảo mật ví, tự động bắt đầu chuyển chuỗi chéo và thậm chí cả các hướng dẫn quản lý tài sản phức tạp như "khi tổng giá trị tài sản của tôi giảm xuống dưới một giá trị nhất định, tự động chuyển stablecoin trở lại ví lạnh". Alan tin rằng điều này không chỉ đẩy "khả năng kết hợp" của blockchain lên một tầm cao mới, mà còn làm cho ứng dụng của AI Agent trên chuỗi có tiềm năng hạ cánh cụ thể hơn, thực sự giảm khoảng cách giữa người dùng và các ứng dụng on-chain. Cách các nhà phát triển tham gia vào hệ sinh thái MCP, cách MCP cho phép những người không phải là nhà phát triển kết nối liền mạch Vicky đề cập rằng mục tiêu cốt lõi của MCP là hạ thấp ngưỡng phát triển ứng dụng on-chain và cho phép nhiều người có nền tảng khác nhau tham gia vào việc tạo ứng dụng Web3. Cô nhấn mạnh rằng ngay cả khi không có nền tảng phát triển Web3 hoàn chỉnh, chỉ cần bạn có thể gọi API, bạn có thể sử dụng MCP để phát triển các nguyên mẫu ứng dụng như nhắc nhở giám sát ví, phân tích nắm giữ NFT, truy vấn hồ sơ giao dịch, v.v. và nhanh chóng triển khai chúng thông qua các giao diện mô-đun.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
AMA 精華》Blockchain MCP làm thế nào để phát triển dễ dàng hơn, không có kinh nghiệm phát triển cũng có thể bắt đầu? - Nodit
Tác nhân AI và nối dữ liệu đa chuỗi trên chuỗi là xu hướng quan trọng để đẩy nhanh sự phát triển của các ứng dụng mã hóa trong kỷ nguyên AI. Nodit và đại diện dự án MCP đã chia sẻ cách hạ thấp ngưỡng phát triển thông qua MCP (Giao thức ngữ cảnh mô hình), tạo các kịch bản ứng dụng trên chuỗi và thảo luận về các cơ hội đổi mới do AI và hợp nhất dữ liệu trên chuỗi mang lại. (Tóm tắt: Thị trường tiền điện tử ấm lên: Sự phát triển của Solana chào đón giai đoạn mới, MCP trở thành một điểm nóng mới trong đường đua AI) (Bổ sung cơ bản: OpenAI thông báo: Open Agents SDK hỗ trợ MCP, kết nối mọi thứ với một bước quan trọng khác) Vào cuối tháng 6, một sự kiện Space đã được tổ chức với chủ đề "Làm thế nào Nodit, cung cấp MCP sáng tạo cho môi trường đa chuỗi, phát triển tác nhân AI phi tập trung và hệ sinh thái LLM?" Chúng tôi biết rằng sự phát triển AI hiện tại đang mở ra sự phát triển tên lửa và MCP đã đưa tính linh hoạt của AI lên giai đoạn tiếp theo. Sự kết hợp giữa blockchain x AI đã được nhiều người đặt câu hỏi trong quá khứ và được coi là một công cụ để thổi phồng, nhưng sự ra đời của MCP có thể mang lại loại tia lửa mới nào cho sự kết hợp giữa blockchain và AI? Làm thế nào để sử dụng một người mới không có kinh nghiệm trong việc phát triển chương trình? Tất cả đều được tiết lộ trong AMA này. Danh sách khách mời: Giám đốc tiếp thị Nodit Vicky Giám đốc quan hệ nhà phát triển Nodit @Damon XueDao Cộng tác viên cốt lõi @gogo_allen15 Giám đốc tăng trưởng BlockTempo @Alexchen823\ MCP đã trở thành công cụ mạnh mẽ nhất giúp các nhà phát triển nhanh chóng kết nối dữ liệu trên chuỗi Kể từ đầu năm nay, MCP đã trở thành một cơ sở hạ tầng quan trọng cho chuỗi dữ liệu trên chuỗi. Hỗ trợ truy vấn dữ liệu đa chuỗi và giải quyết các điểm khó khăn của các nhà phát triển khi gọi qua các chuỗi. Giám đốc tiếp thị của Nodit Vicky cho biết: "Trước đây, để truy vấn dữ liệu on-chain, bạn cần chạy các node và thực hiện nhiều bảo trì đồng bộ, đòi hỏi chi phí xây dựng cơ sở hạ tầng rất cao cho nhóm, thông qua MCP, chúng tôi đã trừu tượng hóa dữ liệu chuỗi chéo thành một giao diện truy vấn API thống nhất để giúp các nhà phát triển tập trung vào đổi mới ứng dụng." Hiện tại, Nodit MCP đã hỗ trợ 13 chuỗi, bao gồm Ethereum, Polygon, Base, v.v. và các nhà phát triển có thể nhanh chóng lấy ví, token, NFT và các thông tin khác để phát triển DeFi, NFT và công cụ giao dịch. Alan cũng nói thêm rằng MCP không chỉ là một API dữ liệu chuỗi chéo mà còn bao gồm nhiều mô-đun phân tích cú pháp cho ví, NFT, giao thức DeFi và dữ liệu giao dịch, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng kết hợp và gọi thông tin trên chuỗi để tạo ra các ứng dụng như công cụ giám sát, chính sách tự động hóa và hệ thống thông báo. Tiềm năng ứng dụng của sự kết hợp giữa AI và dữ liệu trên chuỗi Điều quan trọng nhất trong sự kết hợp giữa AI và MCP là cách AI áp dụng dữ liệu trên chuỗi và loại đầu ra nào có thể được tạo ra sau khi liên kết hoặc loại sản phẩm nào có thể giảm rất nhiều gánh nặng phát triển thông qua MCP. Khi nói về sự kết hợp giữa AI và MCP, Vicky cho rằng tiềm năng ứng dụng của sự kết hợp giữa AI và dữ liệu on-chain là hướng đi mà đội ngũ MCP hiện đang tập trung vào, bởi bản thân dữ liệu on-chain là dữ liệu miền công vô cùng có giá trị và minh bạch, phù hợp với việc xử lý mô hình AI, tạo ra nhiều ứng dụng tự động hơn, để dữ liệu on-chain "có thể sử dụng, dễ sử dụng và phổ biến". "Trước đây, mặc dù dữ liệu on-chain là mở và minh bạch, nhưng ngưỡng sử dụng rất cao, và cần phải biết cách nắm bắt các sự kiện on-chain, phân tích các định dạng dữ liệu giao dịch, thiết kế hệ thống lưu trữ và thông báo. Thông qua MCP, chúng tôi cho phép dữ liệu này được chuẩn hóa và cung cấp cho các tác nhân AI hoặc mô hình LLM để đọc, đồng thời AI có thể theo dõi và phân tích các giao dịch lớn trên chuỗi chéo, hoạt động NFT hoặc thay đổi thanh khoản DeFi trong thời gian thực." Và bà nói thêm rằng nhiều người dùng không quen với việc tương tác trực tiếp với các hợp đồng thông minh trên chuỗi, nhưng thông qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên của AI Agent, người dùng có thể tương tác với blockchain theo cách "đặt câu hỏi". "Ví dụ: người dùng có thể trực tiếp hỏi 'giúp tôi kiểm tra xem NFT tôi hiện đang nắm giữ có cập nhật giá trị mới hay không', 'theo dõi xem ví của tôi có bị airdrop để lừa đảo NFT hay không' và tác nhân AI có thể phản hồi trong thời gian thực kết hợp với khả năng truy vấn trên chuỗi của MCP." Vicky tin rằng các ứng dụng như vậy không chỉ cho phép người dùng tham gia tương tác chuỗi một cách dễ dàng mà còn cải thiện độ nhạy cảm của người dùng đối với bảo mật tài sản và quản lý thông tin thời gian thực, từ đó thúc đẩy sự phổ biến của các ứng dụng blockchain. "Sự kết hợp giữa MCP và AI có thể đạt được tương tác on-chain gần như không nhạy cảm và bằng cách đăng ký các sự kiện và thông báo SMS, người dùng có thể nhận được cảnh báo thời gian thực liên quan đến tài sản on-chain trên Telegram, Line hoặc bất kỳ ứng dụng xã hội nào, mà chúng tôi tin rằng là chìa khóa để triển khai thực tế các ứng dụng blockchain." "Trong tương lai, AI Agent có thể giám sát các sự kiện on-chain trong thời gian thực, tự động thực hiện các chức năng như nhắc nhở rủi ro, quản lý tài sản chuỗi chéo, v.v. và người dùng có thể nói chuyện trực tiếp với Agent để hoàn thành các hoạt động phức tạp." Alan cũng đưa ra một ví dụ Trong tương lai, khi giám sát on-chain phát hiện một lượng lớn dòng tiền, trước tiên tác nhân AI có thể phân tích nguồn gốc và mục đích của giao dịch, sau đó nhắc nhở người dùng xem có cần cấu hình lại tài sản theo các điều kiện đặt trước của người dùng hay không, hoặc thậm chí tương tác trực tiếp với giao thức DeFi để hoàn thành các hoạt động như tái đầu tư hoặc chuyển đổi stablecoin. Do đó, AI và hợp nhất dữ liệu on-chain là hướng đi quan trọng cho sự phát triển trong tương lai của hệ sinh thái MCP. Alan chỉ ra: "Trong tương lai, các tác nhân AI có thể truy vấn trực tiếp dữ liệu trên chuỗi, thực hiện giao dịch, giám sát các ngoại lệ và tương tác trên các chuỗi, tạo thành một kịch bản ứng dụng thực sự phi tập trung và tự động." Điều này không chỉ giảm chi phí phát triển mà còn cho phép người dùng hoàn thành các tương tác on-chain hàng ngày thông qua AI mà không cần các thao tác phức tạp. Sự kết hợp giữa AI và dữ liệu on-chain không chỉ là một "truy vấn" hay "nhắc nhở", mà còn có thể đưa ra quyết định và thực hiện các thao tác tự động, thực sự trở thành trợ lý phi tập trung (Agent) cho người dùng. "Khi dữ liệu on-chain trở thành một nguồn dữ liệu sạch và có cấu trúc thông qua MCP, các mô hình AI có thể thực hiện phân tích thông minh cho các hoạt động DeFi, chẳng hạn như khi có sự sụp đổ chớp nhoáng trên thị trường hoặc biến động giá nhanh chóng của tài sản, AI có thể xác định xem có nên thực hiện chuyển đổi tài sản hay rút thanh khoản dựa trên các thông số rủi ro do người dùng đặt ra." Ví dụ, bằng cách kết hợp AI và MCP, trong tương lai, các chức năng như tự động tái cân bằng danh mục đầu tư, tự động giám sát các sự kiện bảo mật ví, tự động bắt đầu chuyển chuỗi chéo và thậm chí cả các hướng dẫn quản lý tài sản phức tạp như "khi tổng giá trị tài sản của tôi giảm xuống dưới một giá trị nhất định, tự động chuyển stablecoin trở lại ví lạnh". Alan tin rằng điều này không chỉ đẩy "khả năng kết hợp" của blockchain lên một tầm cao mới, mà còn làm cho ứng dụng của AI Agent trên chuỗi có tiềm năng hạ cánh cụ thể hơn, thực sự giảm khoảng cách giữa người dùng và các ứng dụng on-chain. Cách các nhà phát triển tham gia vào hệ sinh thái MCP, cách MCP cho phép những người không phải là nhà phát triển kết nối liền mạch Vicky đề cập rằng mục tiêu cốt lõi của MCP là hạ thấp ngưỡng phát triển ứng dụng on-chain và cho phép nhiều người có nền tảng khác nhau tham gia vào việc tạo ứng dụng Web3. Cô nhấn mạnh rằng ngay cả khi không có nền tảng phát triển Web3 hoàn chỉnh, chỉ cần bạn có thể gọi API, bạn có thể sử dụng MCP để phát triển các nguyên mẫu ứng dụng như nhắc nhở giám sát ví, phân tích nắm giữ NFT, truy vấn hồ sơ giao dịch, v.v. và nhanh chóng triển khai chúng thông qua các giao diện mô-đun.