Model Context Protocol (MCP) là gì? Hướng Dẫn Cài Đặt, Ứng Dụng và So Sánh Với API

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng thâm nhập sâu rộng vào mọi lĩnh vực, nhu cầu về sự kết nối liền mạch giữa các mô hình AI và thế giới dữ liệu, công cụ bên ngoài trở nên cấp thiết. Giao Thức Ngữ Cảnh Mô Hình (MCP) nổi lên như một tiêu chuẩn mở, hứa hẹn đơn giản hóa và cách mạng hóa quá trình tích hợp AI. Bài viết này sẽ cung cấp một cái nhìn toàn diện về MCP, từ khái niệm cơ bản, hướng dẫn cài đặt, tiềm năng ứng dụng đa dạng, đến so sánh chi tiết với các API truyền thống.

MCP Là Gì? “Cổng USB-C” Cho Thế Giới AI

Được giới thiệu lần đầu bởi Anthropic vào cuối năm 2024 , Giao Thức Ngữ Cảnh Mô Hình (MCP) là một giao thức mở, tiêu chuẩn hóa cách các ứng dụng cung cấp ngữ cảnh (dữ liệu và công cụ) cho các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) . Hãy hình dung MCP như một “cổng USB-C” dành cho các ứng dụng AI , mang đến một phương thức kết nối thống nhất và dễ dàng giữa các hệ thống AI với vô số nguồn dữ liệu, dịch vụ và công cụ khác nhau .  

MCP hoạt động dựa trên kiến trúc máy chủ-máy khách. Trong đó:

• MCP Hosts (Máy chủ MCP): Là các ứng dụng AI (ví dụ: Claude Desktop, các IDE tích hợp AI) cần truy cập dữ liệu hoặc công cụ bên ngoài.
• MCP Clients (Máy khách MCP): Là các thành phần nằm trong ứng dụng chủ, duy trì kết nối một-một chuyên dụng với các máy chủ MCP.
• MCP Servers (Máy chủ MCP): Là các máy chủ nhẹ, cung cấp các chức năng cụ thể (tài nguyên, công cụ, gợi ý) thông qua MCP và kết nối với các nguồn dữ liệu cục bộ hoặc từ xa.

Hướng Dẫn Cài Đặt Cơ Bản MCP: Bắt Đầu Dễ Dàng

Để bắt đầu khám phá sức mạnh của MCP, bạn có thể thực hiện theo các bước cơ bản sau:

1. Cài đặt MCP Server:
   • Sử dụng các máy chủ dựng sẵn: Anthropic và cộng đồng đã cung cấp một kho lưu trữ mã nguồn mở các máy chủ MCP phổ biến cho nhiều hệ thống như Google Drive, Slack, GitHub, Git, PostgreSQL, Brave Search, Filesystem…. Bạn có thể cài đặt và cấu hình chúng bằng các công cụ dòng lệnh như npx (cho máy chủ TypeScript) hoặc uv/pip (cho máy chủ Python) . Ví dụ, để chạy máy chủ Brave Search (yêu cầu khóa API), bạn có thể sử dụng lệnh tương tự như sau : Bashnpx -y @modelcontextprotocol/server-brave-search  
   • Xây dựng máy chủ tùy chỉnh: Bạn có thể xây dựng máy chủ MCP của riêng mình bằng cách sử dụng các SDK (Bộ Công Cụ Phát Triển) có sẵn cho các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, TypeScript, Java và Kotlin . Các SDK này cung cấp các thư viện và công cụ giúp đơn giản hóa việc xử lý giao thức MCP và giao tiếp JSON-RPC.  
2. Cấu hình MCP Client:
   • Trong các ứng dụng AI hỗ trợ MCP (ví dụ: Claude Desktop), bạn thường có thể thêm và cấu hình các máy chủ MCP thông qua giao diện người dùng . Bạn sẽ cần cung cấp thông tin về địa chỉ và cổng của máy chủ MCP.  
   • Nếu bạn đang xây dựng ứng dụng AI của riêng mình, bạn sẽ sử dụng các SDK MCP để tạo và quản lý kết nối với các máy chủ MCP .  

Ví dụ cài đặt máy chủ MCP đơn giản bằng Python:

Tạo một tệp server.py với nội dung sau :  

Python

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# Tạo một máy chủ MCP
mcp = FastMCP("MyDemoServer")

# Thêm một công cụ tính tổng
@mcp.tool()
def calculate_sum(a: int, b: int) -> int:
    """Tính tổng của hai số."""
    return a + b

# Thêm một tài nguyên trả về cấu hình ứng dụng
@mcp.resource("config://app")
def get_app_config() -> dict:
    """Trả về cấu hình ứng dụng."""
    return {"version": "1.0", "name": "MyDemoApp"}

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

Sau đó, bạn có thể chạy máy chủ này bằng lệnh: python server.py.

Ví dụ cài đặt máy chủ MCP đơn giản bằng TypeScript:

Cài đặt SDK bằng npm: npm install @modelcontextprotocol/sdk .  

Tạo một tệp server.ts với nội dung sau :  

TypeScript

import { McpServer, ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";

const server = new McpServer({
  name: "MyDemoServer",
  version: "1.0.0"
});

server.tool("calculate-sum",
  { a: z.number(), b: z.number() },
  async ({ a, b }) => ({
    content:
  })
);

server.resource(
  "config",
  new ResourceTemplate("config://app", { list: undefined }),
  async (uri) => ({
    contents: [{
      uri: uri.href,
      json: { version: "1.0", name: "MyDemoApp" }
    }]
  })
);

const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

Sau đó, bạn có thể chạy máy chủ này bằng Node.js.

Tiềm Năng Ứng Dụng Rộng Mở Của MCP

MCP mở ra vô số khả năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau:

• Quy trình làm việc phức tạp, đa bước: MCP cho phép các tác nhân AI phối hợp thực hiện các tác vụ trên nhiều hệ thống khác nhau thông qua một giao diện duy nhất . Ví dụ: lên lịch sự kiện, đặt địa điểm, gửi email và cập nhật ngân sách .  
• Robot học và môi trường thông minh: Các tác nhân AI có thể tương tác với cảm biến, thiết bị IoT và các chức năng hệ điều hành thông qua các máy chủ MCP tiêu chuẩn, mang lại nhận thức thời gian thực và hỗ trợ chủ động hơn .  
• Hợp tác giữa các tác nhân AI: MCP tạo điều kiện cho việc trao đổi thông tin và phối hợp tác vụ giữa các tác nhân AI chuyên biệt trong các hệ thống đa tác nhân .  
• Trợ lý AI cá nhân hóa: Người dùng có thể tạo trợ lý AI riêng với khả năng tích hợp sâu vào hệ thống cá nhân, tương tác an toàn với dữ liệu và ứng dụng cục bộ mà không cần tiết lộ thông tin nhạy cảm cho bên thứ ba .  
• Quản trị và bảo mật AI cấp doanh nghiệp: MCP tiêu chuẩn hóa quyền truy cập AI vào các công cụ nội bộ, giảm chi phí tích hợp và cho phép quản trị thông qua ghi nhật ký, giám sát và kiểm soát các tương tác AI .  
• Tích hợp với phần mềm thiết kế công nghiệp: MCP có tiềm năng lớn để tích hợp với các phần mềm thiết kế công nghiệp như Smart3D và BricsCAD, cho phép các mô hình AI truy cập dữ liệu thiết kế, tự động hóa các tác vụ, đề xuất tối ưu hóa và cải thiện quy trình làm việc (đã đề cập chi tiết trong bài viết trước).

So Sánh MCP và API Truyền Thống: Bước Chuyển Mình Trong Kết Nối AI

MCP mang lại một cách tiếp cận mới mẻ và hiệu quả hơn cho việc tích hợp AI so với các API truyền thống. Sự tiêu chuẩn hóa, khả năng khám phá động và giao tiếp hai chiều của MCP giúp đơn giản hóa quá trình phát triển, tăng cường tính linh hoạt và mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng sáng tạo .  

Kết Luận: Chào Đón Kỷ Nguyên AI Kết Nối Với MCP

Giao Thức Ngữ Cảnh Mô Hình (MCP) không chỉ là một giao thức mới, mà còn là một bước tiến quan trọng trong việc xây dựng một hệ sinh thái AI kết nối và tương tác mạnh mẽ hơn. Với khả năng đơn giản hóa tích hợp, tăng cường linh hoạt, hỗ trợ giao tiếp thời gian thực và đảm bảo an toàn, MCP hứa hẹn sẽ trở thành nền tảng cho nhiều ứng dụng AI tiên tiến trong tương lai. Việc khám phá, áp dụng và đóng góp vào sự phát triển của MCP sẽ giúp các nhà phát triển và doanh nghiệp khai thác tối đa tiềm năng của trí tuệ nhân tạo, mở ra những chân trời mới cho sự đổi mới và hiệu quả.

Hiện MCP đã ứng dụng được cho: Blender, Figma, Unreal and Unity…

Tham khảo thêm:

Freecad MCP: https://github.com/bonninr/freecad_mcp