MCP là gì? Đơn giản hóa tích hợp AI với Model Context Protocol

Trước đây, việc kết nối trí tuệ nhân tạo (AI) với các công cụ, ứng dụng hoặc cơ sở dữ liệu bên thứ ba thường yêu cầu viết code tùy chỉnh, sử dụng plugin cho từng nguồn dữ liệu hoặc API riêng biệt. Điều này gây ra không ít khó khăn và bất cập. Do đó, để đơn giản hóa, vào tháng 11/2024, Anthropic đã phát hành Model Context Protocol (MCP) – một giao thức mã nguồn mở giúp AI truy cập nhiều nguồn ngữ cảnh khác nhau một cách thuận tiện và dễ dàng hơn.

Vậy MCP là gì và tại sao nó quan trọng cho việc tích hợp AI vào các công cụ mà chúng ta đang sử dụng? Nếu bạn là developer, chuyên gia dữ liệu, hay chỉ đơn thuần yêu thích AI và muốn tối ưu hóa quy trình công việc cho doanh nghiệp mình, bài viết này của Base.vn sẽ là bệ phóng lý tưởng để bạn bắt đầu thử nghiệm MCP.

1. MCP là gì?

MCP là viết tắt của Model Context Protocol, hay còn gọi là Giao thức ngữ cảnh mô hình. Bạn có thể hình dung MCP như một cầu nối giao tiếp hai chiều giữa mô hình AI và các công cụ, dịch vụ và nguồn dữ liệu bên thứ ba. MCP giúp mô hình AI truy cập dữ liệu, hiểu rõ hơn về ngữ cảnh, từ đó phản hồi yêu cầu của người dùng chính xác và thông minh hơn.

Đi sâu hơn, MCP thực chất là một giao thức nguồn mở (open-source protocol), được thiết kế để kết nối các mô hình/trợ lý AI với các nguồn dữ liệu như CRM, Slack hoặc development server trong doanh nghiệp một cách an toàn và bảo mật. Điều này đồng nghĩa với việc mô hình AI có thể thu thập dữ liệu liên quan và kích hoạt hành động trên các công cụ đó, ví dụ như cập nhật hồ sơ khách hàng, gửi tin nhắn, hoặc khởi chạy quy trình công việc mới.

Còn nếu hiểu đơn giản hơn, bạn có thể tưởng tượng MCP giống như một cổng USB-C, nhưng dành cho các mô hình AI. Cũng như cách USB-C giúp bạn kết nối dễ dàng nhiều thiết bị khác nhau với máy tính của mình, MCP đơn giản hóa cách các mô hình AI tương tác với dữ liệu, công cụ và dịch vụ mà bạn đang sử dụng.

Ý tưởng về MCP ban đầu được phát triển bởi Anthropic (công ty đứng sau chatbot Claude AI), nhưng hiện tại cũng đã được OpenAI cùng nhiều nền tảng AI khác như Zapier, Replit, Sourcegraph và Windsurf tích cực áp dụng.

Đọc thêm: Công nghệ AI là gì? Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong doanh nghiệp

2. Tại sao MCP lại quan trọng đối với các mô hình AI? Lợi ích của Model Context Protocol

Nếu không có MCP, các mô hình AI chỉ có thể sử dụng những gì chúng học được trong quá trình đào tạo. Điều này có nghĩa là chúng không thể:

• Truy cập những nguồn thông tin hiện tại từ internet;
• Lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu để trả lời câu hỏi cụ thể;
• Sử dụng các dịch vụ chuyên biệt, chẳng hạn như xử lý video;
• Lưu thông tin vào tệp;
• Kết nối với các công cụ bên ngoài để mở rộng khả năng của chúng.

Khi đó, MCP giúp khắc phục những hạn chế này bằng cách tạo điều kiện để các mô hình AI kết nối với các công cụ và dịch vụ bên thứ ba dễ dàng hơn. Nhờ vậy, từ một hệ thống tách biệt, các mô hình AI có thể trở thành ứng dụng mang tính kết nối, có thể giải quyết các vấn đề phức tạp của người dùng.

Theo đó, MCP mang lại cho người dùng, nhất là các doanh nghiệp, 5 lợi ích chính:

• Tích hợp sẵn có: Thông qua MCP, AI có thể kết nối ngay lập tức với các công cụ và dịch vụ bên thứ ba mà không cần cấu hình phức tạp.
• Linh hoạt: Doanh nghiệp có thể dễ dàng chuyển đổi giữa các nhà cung cấp công cụ AI mà không cần phải viết lại code kết nối.
• Tiết kiệm ngân sách: Nhờ khả năng tối ưu quy trình và giảm nhu cầu phát triển tùy chỉnh, MCP có thể giúp doanh nghiệp cắt giảm đáng kể các khoản chi phí.
• Bảo mật cao: MCP giúp bảo vệ dữ liệu nhạy cảm của người dùng hoặc doanh nghiệp khi giao tiếp với các dịch vụ bên thứ ba.
• Khả năng mở rộng: Doanh nghiệp có thể nhanh chóng thêm các công cụ mới vào hệ sinh thái AI của mình (chỉ cần kết nối thêm một MCP Server khác).

Một ví dụ để dễ hình dung:

• Giả sử mô hình AI nhận được một URL YouTube.
• Thông qua MCP, mô hình sẽ kết nối với một dịch vụ có khả năng lấy transcript (bảng chú thích) từ YouTube.
• Dịch vụ này sau đó trả lại transcript cho mô hình AI.
• Mô hình AI sẽ tóm tắt nội dung của transcript.
• Cuối cùng, thông qua một dịch vụ MCP khác, mô hình AI sẽ lưu bản tóm tắt vào một tệp.

Có thể thấy, nếu không có MCP, mỗi bước trong quy trình trên sẽ yêu cầu code tùy chỉnh và tích hợp riêng biệt. Nhưng nhờ có MCP, đây là quy trình chuẩn mà bất kỳ hệ thống AI nào cũng có thể áp dụng. Với MCP, việc kết nối và tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài trở nên đơn giản và thuận tiện hơn bao giờ hết!

3. Model Context Protocol (MCP) hoạt động như thế nào?

MCP giúp các developer thiết lập một khuôn khổ tiêu chuẩn cho cách hệ thống AI tương tác với toàn bộ hệ sinh thái công cụ, dịch vụ và nguồn dữ liệu của doanh nghiệp. Nói cách khác, thay vì phải xây dựng từng tích hợp riêng lẻ cho mỗi công cụ hay dịch vụ, MCP cung cấp cách thức chuẩn để hệ thống AI giao tiếp, từ cách gửi yêu cầu, khai thác tính năng, đến cách khám phá tài nguyên.

MCP vận hành dựa trên mô hình client–host–server, cho phép các ứng dụng kết nối cùng lúc với nhiều tài nguyên khác nhau. Cấu trúc này bao gồm 3 thành phần chính:

– MCP Host: Thường là chatbot, IDE hoặc công cụ AI khác, đóng vai trò như bộ điều phối trung tâm trong ứng dụng. Host chịu trách nhiệm quản lý từng phiên Client, kiểm soát quyền truy cập và chính sách bảo mật. Tùy theo cách cấu hình, Host có thể chủ động thực hiện các lệnh thông qua MCP, dựa trên yêu cầu của người dùng hoặc quy trình tự động.

– MCP Client: Có thể là ứng dụng di động hoặc web, được khởi tạo bởi MCP Host. Client kết nối với một Server duy nhất và xử lý giao tiếp hai chiều giữa Host và Server.

– MCP Server: Kết nối với các nguồn dữ liệu hoặc công cụ (cục bộ hoặc từ xa) và cung cấp các khả năng cụ thể. Ví dụ, một MCP Server kết nối với ứng dụng lưu trữ tệp (như Google Drive) có thể cung cấp các chức năng như “tìm kiếm tệp” hoặc “đọc tệp”. Trong khi đó, một MCP Server kết nối với nền tảng trò chuyện nhóm (như Slack) có thể cung cấp các chức năng như “nhận thông tin đề cập mới nhất” hoặc “cập nhật trạng thái cá nhân”.

Ngoài ra, Anthropic cũng đã phát hành sẵn danh sách các MCP Server mẫu để bạn có thể sử dụng ngay, hoặc nếu bạn là developer, bạn hoàn toàn có thể tự xây dựng MCP Server phù hợp với nhu cầu của mình.

Đáng chú ý, MCP Server có thể cung cấp dữ liệu cho mô hình AI thông qua 3 phương thức cơ bản:

– Prompt: Các mẫu lệnh được xác định trước cho mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model – LLM), có thể sử dụng dễ dàng thông qua lệnh gạch chéo (hay slash command, chẳng hạn như /search), menu lựa chọn, v.v…

– Source: Dữ liệu có cấu trúc như tệp, cơ sở dữ liệu hoặc lịch sử hoạt động, giúp bổ sung ngữ cảnh cho LLM.

– Tool: Các hàm (functions) cho phép mô hình thực hiện hành động, ví dụ như gọi API hoặc ghi dữ liệu vào tệp.

Mặc dù nhìn bên ngoài, MCP có vẻ khá giống với cách hoạt động của API, nhưng thực tế chúng có sự khác biệt rõ rệt về thiết kế, mục đích và tính linh hoạt.

API thường là giao thức trực tiếp và chuyên biệt cho từng công cụ cụ thể. Trong khi đó, MCP được thiết kế như một khuôn khổ tổng quát, giúp mô hình AI khám phá và tương tác với nhiều công cụ và cơ sở dữ liệu một cách thống nhất.

Nhiều MCP Server vẫn sử dụng API ở lớp bên dưới, khi kích hoạt thông qua MCP. Tuy nhiên, MCP và API không giống nhau, và sự khác biệt giữa chúng sẽ được làm sáng tỏ ngay sau đây.

4. MCP và API truyền thống: Sự khác biệt là gì?

4.1 So sánh MCP và API truyền thống

Trước đây, để kết nối hệ thống AI với các công cụ bên thứ ba, các developer thường phải tích hợp thủ công từng API riêng lẻ. Mỗi API lại đi kèm với bộ code riêng, tài liệu hướng dẫn riêng, cách xác thực, xử lý lỗi và quy trình bảo trì riêng.

Hiểu theo nghĩa bóng, API truyền thống giống như những cánh cửa riêng biệt, mỗi cánh cần một chiếc chìa khóa tùy chỉnh do developer tự tay thiết kế. Chẳng hạn, nếu muốn tích hợp trợ lý AI với Gmail, Google Drive hay Google Calendar, developer phải xây dựng từng chìa khóa (tích hợp) riêng biệt cho từng ứng dụng này.

Trong khi đó, như chúng ta đã thấy, MCP mang đến một cách tiếp cận hoàn toàn khác biệt và tiện lợi hơn. Sự khác biệt giữa MCP và API truyền thống nằm ở 3 điểm cơ bản:

– Giao thức đơn, thống nhất (Single protocol): MCP hoạt động như một “bộ kết nối tiêu chuẩn”. Chỉ cần tích hợp MCP một lần, mô hình AI có thể truy cập đồng loạt vào nhiều công cụ và dịch vụ khác nhau, thay vì chỉ một.

– Khả năng khám phá động (Dynamic discovery): Với MCP, AI có thể tự động phát hiện và tương tác với các công cụ có sẵn mà không cần phải lập trình cứng từng tích hợp ngay từ đầu.

– Giao tiếp hai chiều (Two-way communication): MCP hỗ trợ giao tiếp hai chiều liên tục, theo thời gian thực. Nhờ đó, mô hình AI có thể vừa truy xuất thông tin, vừa kích hoạt hành động trên các ứng dụng hay dịch vụ bên thứ ba.

Vậy, tạo sao cần đến giao tiếp 2 chiều?

Giao tiếp 2 chiều theo thời gian thực là một trong những điểm mạnh nổi trội nhất của MCP. Nhờ khả năng này, MCP cho phép các mô hình AI hoặc LLM có thể vừa “kéo” thông tin về, vừa “đẩy” hành động ngược lại Server. Cụ thể:

– Kéo dữ liệu (Pull): Mô hình AI có thể truy vấn server để lấy thông tin ngữ cảnh cần thiết, chẳng hạn như kiểm tra lịch làm việc (calendar) của người dùng.

– Kích hoạt hành động (Push): Mô hình không chỉ đọc dữ liệu mà còn có thể ra lệnh cho server thực hiện tác vụ cụ thể, chẳng hạn như tự động lên lịch một cuộc họp hoặc gửi email cho ai đó.

4.2 Trường hợp nào nên sử dụng MCP thay cho API truyền thống?

Dưới đây là một số tình huống ví dụ giúp bạn hình dung rõ hơn việc lựa chọn giữa MCP và API:

– Lập kế hoạch đi công tác:

• Sử dụng API: Developer phải viết code riêng cho từng công cụ như Google Calendar, email, dịch vụ đặt vé máy bay, với mỗi API đều có quy trình xác thực, truyền ngữ cảnh và xử lý lỗi riêng biệt.
• Sử dụng MCP: Một trợ lý AI chỉ cần thông qua MCP Server để kiểm tra lịch trống, đặt vé máy bay và xác nhận email — tất cả diễn ra liền mạch mà không cần tích hợp tùy chỉnh cho từng công cụ.

– IDE thông minh (Trình chỉnh sửa code nâng cao):

• Sử dụng API: Developer phải tự tay tích hợp IDE với hệ thống tệp, công cụ quản lý phiên bản, trình quản lý gói và hệ thống tài liệu.
• Sử dụng MCP: IDE chỉ cần kết nối qua giao thức MCP duy nhất, vừa đơn giản hóa kết nối, vừa giúp AI hiểu ngữ cảnh sâu hơn để đưa ra gợi ý thông minh hơn.

– Phân tích dữ liệu phức tạp:

• Sử dụng API: Developer phải quản lý riêng lẻ từng kết nối tới cơ sở dữ liệu và công cụ trực quan hóa dữ liệu.
• Sử dụng MCP: Nền tảng phân tích AI có thể tự động khám phá và tương tác với nhiều cơ sở dữ liệu, biểu đồ và mô phỏng, tất cả thông qua một lớp MCP thống nhất.

4.3 Khi nào API truyền thống là lựa chọn lý tưởng hơn?

Nếu ưu tiên của bạn là khả năng tương tác chính xác, dễ dự đoán và vận hành trong những giới hạn nhất định, thì API truyền thống sẽ là giải pháp phù hợp hơn.

Trong khi MCP mang đến sự linh hoạt và khả năng nhận thức ngữ cảnh sâu sắc, nó có thể không phải là lựa chọn tối ưu cho những hệ thống cần kiểm soát chặt chẽ và hành vi được xác định rõ ràng.

Ví dụ: Một ứng dụng ngân hàng trực tuyến thường yêu cầu thực hiện các giao dịch như kiểm tra số dư, chuyển khoản, thanh toán hóa đơn với độ chính xác và bảo mật cực kỳ cao.

Trong trường hợp này, sử dụng API truyền thống để tích hợp AI là thích hợp hơn, vì:

• Các thao tác phải chuẩn xác, có thể dự đoán và tuân theo quy trình bảo mật gắt gao.
• Cần kiểm soát nghiêm ngặt dữ liệu đầu vào/đầu ra và hành vi của từng chức năng.
• Hệ thống yêu cầu độ ổn định và hiệu suất cao, ít thay đổi ngữ cảnh trong quá trình ứng dụng vận hành.

Đọc thêm: AI Agent là gì? Ứng dụng của AI Agent trong doanh nghiệp

5. Muốn triển khai Model Context Protocol (MCP) thì nên bắt đầu từ đâu?

Cách tốt nhất để bắt đầu là tham khảo tài liệu và kho lưu trữ MCP chính thức. Anthropic đã mã nguồn mở toàn bộ thông số kỹ thuật và cung cấp sẵn các SDK (hỗ trợ Python, Java và một số ngôn ngữ phổ biến khác). Các bước triển khai cơ bản như sau:

Bước 1: Cài đặt hoặc chạy MCP Server cho công cụ bạn muốn kết nối

Anthropic cung cấp sẵn các server mã nguồn mở cho nhiều hệ thống phổ biến như Google Drive, Slack, Git, hoặc cơ sở dữ liệu như Postgres. Bạn chỉ cần cài đặt và cấu hình, thường là chạy một lệnh đơn giản kèm theo thông tin xác thực hoặc khóa truy cập.

Bước 2: Thiết lập MCP Client trong mô hình AI

• Nếu bạn dùng ứng dụng Claude, chỉ cần thêm server vào UI.
• Nếu bạn tự phát triển tác nhân hoặc mô hình AI riêng, hãy sử dụng MCP SDK để kết nối Client với server (cung cấp địa chỉ IP/cổng server).

Bước 3: Kích hoạt MCP trong Client để nhận thêm tính năng

Khi MCP đã được bật, mô hình AI của bạn sẽ tự động nhận diện và sử dụng thêm các công cụ, tài nguyên và mẫu prompt hỗ trợ từ server.

Bước 4: Kích hoạt và kiểm thử

Bây giờ, mô hình hoặc tác nhân AI của bạn đã có thể gọi các hành động thông qua MCP Server bất cứ khi nào cần. Ngoài ra, bạn nên theo dõi log để kiểm tra các yêu cầu gửi đi và phản hồi nhận về để đảm bảo quá trình kết nối đang diễn ra đúng mong muốn.

6. Tạm kết

Qua những chia sẻ về MCP là gì, Base.vn hy vọng đã giúp bạn đọc hiểu rõ hơn về cách vận hành, lợi ích và ứng dụng của Model Context Protocol trong hệ sinh thái AI. MCP không phải là một API khác; nó là một khuôn khổ kết nối linh động hơn, cho phép các công cụ AI thấu hiểu ngữ cảnh sâu sắc hơn và đưa ra phản hồi chính xác hơn.

Và chúng ta hãy cùng chờ xem, liệu trong tương lai gần, MCP có thể trở thành tiêu chuẩn giao diện mặc định cho các tương tác AI-to-tool, đa phương thức và tích hợp sâu hơn nữa hay không. Hành trình này chỉ mới bắt đầu, những ý tưởng đột phá hơn vẫn đang chờ ở phía trước.