Table Of Contents
Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp và cá nhân tận dụng AI để tối ưu hóa công việc, một thách thức then chốt vẫn còn tồn tại: AI gặp khó khăn trong việc kết nối với các nguồn dữ liệu và công cụ bên thứ ba. Hạn chế này khiến ngay cả những AI tiên tiến nhất cũng chỉ có thể trả lời các câu hỏi đơn giản. Đó là lúc MCP — Model Context Protocol — ra đời, như một giải pháp được thiết kế để giải quyết vấn đề này. Hãy cùng Tentenai.vn khám phá khái niệm MCP là gì? Khả năng và ứng dụng trong việc xây dựng các AI Agent.
Model Context Protocol (MCP) là một tiêu chuẩn mã nguồn mở do Anthropic phát triển. Về bản chất, MCP rất đơn giản: nó cho phép AI dễ dàng kết nối với các công cụ, dịch vụ và dữ liệu. Hãy hình dung MCP như một “ngôn ngữ chung” cho AI, giúp nó tương tác với nhiều công cụ và dịch vụ khác nhau mà không cần tích hợp phức tạp.
Với MCP, AI không còn bị giới hạn trong việc chỉ trả lời câu hỏi mà còn có thể thực hiện các tác vụ như tìm kiếm thông tin, tóm tắt tài liệu, hoặc lưu trữ tệp — những công việc trước đây đòi hỏi lập trình viên phải xây dựng API tùy chỉnh. MCP giúp đơn giản hóa quá trình này một cách đáng kể.
Trước khi có MCP, người dùng buộc phải nhập thủ công toàn bộ dữ liệu liên quan vào từng câu lệnh AI, điều này trở thành trở ngại lớn với những tập dữ liệu lớn hoặc phức tạp — thậm chí còn dễ vượt quá giới hạn độ dài của prompt. Để AI có thể sử dụng các công cụ bên ngoài như công cụ tìm kiếm hay cơ sở dữ liệu, lập trình viên phải viết mã tùy chỉnh để kết nối từng API riêng lẻ. Quá trình này tốn nhiều thời gian, dễ xảy ra lỗi và thiếu một phương thức tiêu chuẩn để mở rộng quy mô.
Một số hệ thống đã sử dụng RAG (Retrieval-Augmented Generation) để truy xuất thêm dữ liệu, nhưng phương pháp này chỉ dừng lại ở việc thu thập thông tin một cách thụ động, chứ không thể tương tác chủ động hay thực hiện tác vụ cụ thể.
Các thư viện như LangChain hay AutoGPT cho phép AI gọi đến các công cụ, nhưng vẫn yêu cầu tích hợp thủ công, và AI không thể tự động phát hiện hay sử dụng các công cụ, dịch vụ mới. Đó chính là điểm khác biệt của MCP — giao thức này mang đến một cách tiếp cận đơn giản hơn, có khả năng mở rộng cao hơn để AI dễ dàng kết nối và tương tác với đa dạng công cụ và dịch vụ.
Đọc thêm: OpenUI – Mã nguồn mở tạo giao diện web trong 1 câu lệnh
Để hiểu hõ hơn MCP là gì, bạn cũng cần nắm được cấu trúc. Hệ sinh thái MCP bao gồm ba thành phần chính: MCP Host, MCP Server và MCP Client.
Đây là ứng dụng tích hợp AI, chẳng hạn như Claude Desktop hoặc các trình chỉnh sửa mã (code editor). MCP Host đóng vai trò như một “bộ điều phối trung tâm”, kết nối với nhiều MCP Server — mỗi server đại diện cho một công cụ hoặc tài nguyên cụ thể.
Là đại diện cho một công cụ hoặc tài nguyên, có thể truy cập dữ liệu cục bộ (như tệp tin, thư mục) hoặc dịch vụ bên ngoài (như API, nền tảng đám mây, công cụ tìm kiếm). MCP Server hoạt động như một “bộ chuyển đổi thông minh”, thực hiện các vai trò:
Nhận yêu cầu từ AI (ví dụ: “tạo tệp tóm tắt” hoặc “kiểm tra pull request trên GitHub”)
Chuyển yêu cầu thành lệnh phù hợp
Mô tả khả năng của mình cho AI
Thực thi tác vụ
Trả lại kết quả rõ ràng
Xử lý lỗi nếu có
Được tích hợp sẵn trong AI hoặc ứng dụng (ví dụ: Claude), MCP Client cho phép AI:
Giao tiếp với các MCP Server
Gửi yêu cầu
Nhận và xử lý kết quả
Từ đó đưa ra phản hồi thông minh đến người dùng
Tóm lại, MCP tạo nên một hệ thống đồng bộ, giúp AI không chỉ “hiểu” mà còn thực thi tác vụ thông qua mạng lưới công cụ phong phú một cách linh hoạt và dễ mở rộng.
MCP đóng vai trò như một cầu nối, cho phép AI (như Claude) kết nối và tương tác với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau như cơ sở dữ liệu nội bộ, Google Drive, GitHub, Slack hoặc Notion.
Nhờ kiến trúc client-server, AI có thể gửi yêu cầu đến các MCP Server để truy xuất thông tin theo thời gian thực hoặc thực hiện các hành động trên những nền tảng này một cách nhanh chóng.
MCP hoạt động như một “bộ dịch đa năng”, giúp AI có thể gọi các hàm và thực hiện hành động trên nhiều hệ thống và công cụ khác nhau. Ví dụ, AI có thể truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, đẩy mã lên GitHub, tìm kiếm tài liệu trên Google Drive hoặc gửi tin nhắn qua Slack — tất cả đều không cần tích hợp API thủ công cho từng công cụ.
Dựa trên mô hình client-server, MCP đảm bảo mọi kết nối đều được cấp quyền một cách rõ ràng. Người dùng hoặc tổ chức có thể kiểm soát chặt chẽ nguồn dữ liệu nào AI được phép truy cập và với quyền hạn gì, từ đó bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và đảm bảo AI chỉ thực hiện các tác vụ đã được cho phép.
MCP có tính mở rộng cao, với các bộ SDK hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như Python, TypeScript và Java, giúp lập trình viên dễ dàng tích hợp vào các hệ thống AI.
Đáng chú ý, MCP ưu tiên triển khai cục bộ, cho phép AI xử lý dữ liệu ngay trên thiết bị cá nhân hoặc trong mạng nội bộ nhằm đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật — đồng thời vẫn hỗ trợ kết nối từ xa khi cần thiết.
Nếu đã nắm rõ được MCP là gì, TenTen AI sẽ đưa ra một ví dụ trực quan để bạn nắm rõ. Dưới đây là một ví dụ quy trình làm việc từ YouTuber Vincent Do | AI & Automation, người đã áp dụng MCP vào một AI Agent Chat để xử lý việc tìm kiếm phòng trên Airbnb.
Khi người dùng yêu cầu tìm chỗ ở tại Đà Lạt, AI Agent không chỉ dựa vào một mô hình AI duy nhất. Thay vào đó, nó linh hoạt sử dụng các công cụ như ChatGPT, AirBnBTools và AirBnB Executive để xử lý yêu cầu. Nhờ có MCP, các công cụ này được kết nối theo thời gian thực, cho phép Agent truy xuất dữ liệu trực tiếp từ Airbnb và cung cấp danh sách các phòng phù hợp cho người dùng.
Kết quả là một danh sách chỗ ở được chọn lọc từ Airbnb, phù hợp với tiêu chí của người dùng. Người dùng cũng có thể thêm các nền tảng khác (ví dụ: Booking.com, Agoda) vào quy trình mà không cần viết lại toàn bộ. Khi đó, AI Agent sẽ trả về kết quả từ Airbnb, Booking.com, Agoda và nhiều nền tảng khác.
01/07/2025
05/06/2025
26/04/2025
24/04/2025
Cảm ơn bạn
đã đăng ký thành công!
TentenAI sẽ liên hệ trong thời gian sớm nhất.
Có lỗi xảy ra vui lòng thử lại sau!
Tiếp tục khám phá