Giải mã MCP – Chuẩn kết nối mới cho AI Agents

Các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng trở nên mạnh mẽ. Tuy vậy, chúng vẫn đối mặt với một hạn chế quan trọng: chỉ có thể sử dụng những thông tin đã học trong quá trình huấn luyện, mà không thể truy cập dữ liệu mới hay thực hiện thao tác cụ thể trong thế giới thực. Nói cách khác, giống như bạn thuê một trợ lý cực kỳ thông minh, nhưng người đó chỉ làm việc dựa trên những gì được dạy và đã biết – không thể tra cứu thêm, không thể mở tài liệu của bạn hay trực tiếp xử lý công việc.

Các Mô hình Ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) sẽ phát huy sức mạnh vượt trội khi được cung cấp ngữ cảnh và có khả năng tương tác linh hoạt với các công cụ, ứng dụng khác. Tuy nhiên, trước đây chưa có một giao thức thống nhất nào giúp các mô hình này kết nối với thế giới bên ngoài. MCP (Model Context Protocol) là một giao thức chung mới giúp các ứng dụng truyền đạt thông tin ngữ cảnh cho LLM một cách thống nhất và dễ dàng hơn.

Danh mục nội dung

1. MCP là gì?

Model Context Protocol (MCP) là một giao thức tiêu chuẩn, được thiết kế để kết nối các tác nhân AI (AI agents) với nhiều công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài. Có thể hình dung giao thức này giống như một cổng kết nối chung trong hệ sinh thái AI, tương tự vai trò của cổng USB-C trong thế giới thiết bị điện tử – một chuẩn kết nối chung, đơn giản và dễ tích hợp.

MCP được phát triển lần đầu tại Anthropic vào mùa hè năm 2024, với mục tiêu giúp Claude Desktop dễ dàng truy cập và làm việc với các nguồn dữ liệu cục bộ, chẳng hạn như hệ thống tệp trên máy tính. Sau khi hoàn thiện giao thức và thử nghiệm nội bộ, Anthropic đã công bố mã nguồn mở của MCP vào tháng 11 năm 2024. Cùng với đó, họ phát hành đầy đủ tài liệu đặc tả kỹ thuật, hướng dẫn triển khai, và bộ công cụ phát triển phần mềm (Software development kit – SDK) – bao gồm cả phiên bản dành cho ngôn ngữ Python. Kể từ đó, MCP nhanh chóng được cộng đồng công nghệ đón nhận và áp dụng rộng rãi, bao gồm cả những ông lớn như OpenAI và Microsoft.

Sự ra đời của MCP đánh dấu một bước tiến quan trọng trong cách các tác nhân AI hoạt động và tương tác với thế giới bên ngoài. Thay vì chỉ đơn thuần trả lời câu hỏi, các tác nhân nay có thể thực hiện được các nhiệm phức tạp hơn – chẳng hạn như truy xuất dữ liệu, tóm tắt tài liệu, hoặc lưu nội dung vào tệp một cách tự động.

Trước đây, để thực hiện từng tác vụ như vậy, các hệ thống thường phải tích hợp riêng lẻ từng giao diện chương trình ứng dụng (application programming interface – API) và mất nhiều thời gian phát triển để kết nối mọi thứ lại với nhau. MCP giúp đơn giản hóa tất cả những việc đó theo kiểu “kết nối là dùng được” (plug-and-play). Các tác nhân AI có thể gửi yêu cầu theo định dạng tiêu chuẩn đến bất kỳ công cụ nào hỗ trợ MCP, nhận kết quả phản hồi gần như ngay lập tức, và thậm chí kết nối nhiều công cụ lại với nhau thành một chuỗi xử lý – mà không cần biết trước cách hoạt động của từng công cụ.

2. MCP khác gì so với API truyền thống?

Tại sao không dùng API mà phải dùng MCP? Đây là một câu hỏi khá phổ biến vì API cũng cho phép truy cập vào phần lớn dữ liệu và thao tác trong ứng dụng. Thực tế, nhiều máy chủ MCP vẫn sử dụng API để hỗ trợ truy xuất và xử lý dữ liệu.

Nói ngắn gọn, MCP cho phép các trợ lý AI sử dụng một giao thức chung để làm việc với mọi API, từ đó đơn giản hóa đáng kể quá trình tích hợp. Trong khi làm việc trực tiếp với API đòi hỏi nhà phát triển phải viết mã riêng cho từng loại yêu cầu, xử lý phản hồi và lỗi, thì với MCP, nhà phát triển chỉ cần kết nối với máy chủ MCP là có thể đạt được kết quả tương tự. Việc chuyển đổi giữa các máy chủ MCP cũng dễ dàng, trong khi nếu muốn chuyển sang API khác thường phải viết lại toàn bộ đoạn mã tích hợp từ đầu.

Giao thức này cũng tối ưu hơn cho các Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM). Giao thức này đảm bảo rằng mọi thông tin mà LLM cần để truy cập vào hệ thống đều được định nghĩa rõ ràng, có cấu trúc và đi kèm tài liệu đầy đủ. Trong khi đó, nhiều API được xây dựng một cách tùy biến (ad hoc) có thể thiếu mô tả quan trọng, hoặc cung cấp dữ liệu theo cách khiến hệ thống AI khó hiểu, thậm chí dễ hiểu sai.

3. MCP và A2A: Hai giao thức bổ trợ lẫn nhau như thế nào?

MCP không phải là giao thức duy nhất dành cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được phát triển gần đây – mới đây, Google đã công bố một giao thức khác có tên Agent2Agent (A2A). Tuy nhiên, các nhà phát triển không cần phải chọn một trong hai, vì hai giao thức này giải quyết những vấn đề khác nhau và thực tế là có thể bổ trợ cho nhau.

MCP tập trung vào việc giúp các hệ thống AI hiểu thế giới và thực hiện hành động trong đó. Trong khi đó, A2A hướng đến việc giúp các hệ thống AI giao tiếp với nhau – để cộng tác, phân công công việc, thảo luận, ủy quyền hoặc thương lượng.

Chẳng hạn, hai tác nhân AI có thể sử dụng A2A để thỏa thuận xem tác nhân nào sẽ thực hiện công việc và tác nhân nào sẽ giám sát quá trình thực hiện. Sau đó, các tác nhân AI có thể dùng MCP để truyền đạt chi tiết về nhiệm vụ cần làm và dữ liệu cần sử dụng.

4. MCP hoạt động như thế nào?

Về bản chất, MCP là quá trình trao đổi qua lại giữa các yêu cầu và phản hồi: Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) gửi yêu cầu để lấy dữ liệu hoặc thực hiện một hành động, và ứng dụng bên ngoài sẽ phản hồi lại. Xét về kiến trúc mạng, MCP tuân theo mô hình máy khách-máy chủ (client-server), trong đó máy khách (client) gửi yêu cầu và máy chủ (server) phản hồi hoặc thực hiện hành động tương ứng.

MCP quy định ba loại chức năng chính mà máy chủ có thể cung cấp cho máy khách sử dụng:

Tài nguyên: Bao gồm dữ liệu và nội dung mà ứng dụng cung cấp cho Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM), ví dụ như bản ghi trong cơ sở dữ liệu, tệp, ảnh chụp màn hình, hoặc đoạn mã nguồn.
Công cụ: Các chức năng cho phép thực hiện hành động trong ứng dụng. Ví dụ, một máy chủ MCP dành cho PostgreSQL có thể cung cấp công cụ để thực thi truy vấn SQL trong cơ sở dữ liệu.
Câu lệnh: Các mẫu văn bản và quy trình được định nghĩa sẵn, được thiết kế để hệ thống AI có thể sử dụng hiệu quả, phù hợp với tài nguyên và công cụ mà ứng dụng hỗ trợ.

MCP cũng quy định cách máy chủ cung cấp ba nhóm chức năng này cho máy khách theo một cách thống nhất, bao gồm các yếu tố sau:

Định dạng phản hồi: Dữ liệu có thể được gửi dưới nhiều dạng như blob JSON, dòng dữ liệu SQL, hoặc thậm chí là ảnh gốc. Máy chủ MCP sẽ chuyển tất cả các dữ liệu này về một định dạng chuẩn mà máy khách có thể hiểu – thông qua giao thức JSON-RPC 2.0.
Phân tích lệnh: Máy chủ MCP đóng vai trò như một bộ chuyển đổi, chuyển yêu cầu từ Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) thành các lệnh mà ứng dụng có thể hiểu được.
Xử lý lỗi: MCP định nghĩa sẵn các mã lỗi tiêu chuẩn và gửi lỗi về cho Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM), để mô hình có thể tự động thử lại hoặc yêu cầu người dùng hỗ trợ thêm.
Khám phá công cụ: Máy chủ MCP cung cấp chức năng liệt kê các công cụ khả dụng, giúp hệ thống AI biết được nó có thể thực hiện những hành động nào trong ứng dụng bên ngoài.

5. Kiến trúc của MCP

MCP được xây dựng dựa trên một mô hình kiến trúc phổ biến trong lĩnh vực mạng máy tính, gồm ba thành phần: trình điều phối (host), máy khách (client) và máy chủ (server). Giao thức MCP quy định rõ vai trò và trách nhiệm của từng thành phần này.

5.1. Trình điều phối (MCP Host)

Host (trình điều phối) là thành phần chịu trách nhiệm quản lý việc phát hiện, phân quyền và kết nối giữa máy khách và máy chủ. Thông thường, host chính là nền tảng hoặc sản phẩm mà người dùng đang sử dụng – chẳng hạn như Windows OS hoặc Claude Desktop – nơi người dùng tương tác với trợ lý AI để thực hiện các tác vụ. Khi mô hình cần truy cập vào một ứng dụng bên ngoài, host sẽ khởi chạy máy chủ MCP của ứng dụng đó và thiết lập kết nối với máy khách tương ứng.

5.2. Máy khách (MCP Client)

Máy khách MCP nằm bên trong ứng dụng hoặc trợ lý AI (ví dụ: Claude hoặc Cursor). Khi AI muốn sử dụng một công cụ, AI sẽ thông qua máy khách này để giao tiếp với máy chủ tương ứng. Mỗi máy khách sẽ duy trì kết nối với một máy chủ cụ thể, và chịu trách nhiệm truyền tải yêu cầu cũng như phản hồi giữa LLM và máy chủ MCP.

5.3. Máy chủ (MCP Server)

Máy khách MCP hoạt động giống như một bộ chuyển đổi thông minh, kết nối trực tiếp với các hệ thống bên ngoài như Figma, Google Drive hoặc PostgreSQL, để cung cấp cho LLM quyền truy cập vào dữ liệu và chức năng cần thiết. Máy chủ MCP tiếp nhận yêu cầu từ máy khách MCP, chuyển chúng thành lệnh mà ứng dụng bên ngoài có thể hiểu, sau đó xử lý phản hồi và chuyển kết quả về định dạng chuẩn để gửi lại cho LLM.

Vì máy chủ MCP được xây dựng bởi các nhà phát triển ứng dụng, họ có toàn quyền kiểm soát những gì LLM được phép truy cập. Giao thức MCP cũng đưa ra các hướng dẫn rõ ràng về bảo mật và phân quyền, đảm bảo quá trình kết nối diễn ra an toàn và minh bạch.

6. Lợi ích khi triển khai MCP

Đơn giản hóa việc phát triển: Nhà phát triển chỉ cần viết mã một lần duy nhất, sau đó có thể tái sử dụng cho nhiều lần tích hợp khác nhau mà không phải viết lại cho từng công cụ hoặc ứng dụng riêng lẻ. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và giảm đáng kể chi phí phát triển cũng như bảo trì.
Tăng tính linh hoạt: Có thể dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình AI hoặc thay đổi công cụ phía sau mà không cần cấu hình lại toàn bộ hệ thống, giúp hệ thống thích ứng tốt hơn với thay đổi.
Phản hồi theo thời gian thực: Các kết nối thông qua MCP luôn được duy trì, cho phép hệ thống AI cập nhật ngữ cảnh và tương tác với ứng dụng bên ngoài một cách liên tục, không gián đoạn.
Đảm bảo bảo mật và tuân thủ: MCP tích hợp sẵn các cơ chế kiểm soát truy cập và quản lý quyền truy cập, đồng thời tuân thủ các quy trình bảo mật chuẩn hóa – giúp bảo vệ dữ liệu người dùng và đảm bảo an toàn hệ thống.
Dễ dàng mở rộng: Khi hệ sinh thái AI phát triển, việc bổ sung thêm khả năng mới trở nên đơn giản – chỉ cần kết nối thêm một máy chủ MCP khác mà không ảnh hưởng đến các phần còn lại của hệ thống.

7. Tương lai của MCP

Nhóm phát triển MCP vẫn đang liên tục cập nhật giao thức, với nhiều bản phát hành mới được tung ra mỗi tháng. Bên cạnh đó, MCP cũng là một tiêu chuẩn mở, cho phép cộng đồng công nghệ cùng đóng góp ý tưởng và thúc đẩy quá trình phát triển. Trọng tâm của các bản cập nhật sắp tới sẽ là bảo mật – với các cơ chế như xác thực, phân quyền, lọc dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư, được thiết kế phù hợp cho từng lĩnh vực đặc thù như y tế, tài chính hoặc pháp lý.

Nếu MCP tiếp tục được ứng dụng rộng rãi, toàn bộ ngành công nghiệp AI có thể sẽ dần tối ưu hóa để vận hành xoay quanh giao thức này. Các nhà phát triển mô hình có thể bắt đầu đưa việc sử dụng công cụ thông qua MCP vào dữ liệu huấn luyện, trong khi các nền tảng điều phối LLM (như LangChain) có thể tích hợp MCP như một thành phần cốt lõi trong hệ sinh thái của họ.

Về lâu dài, MCP hoàn toàn có thể trở thành giao thức chuẩn mặc định cho việc kết nối AI với toàn bộ hệ sinh thái công cụ và dịch vụ số. Việc tích hợp dữ liệu và hành động từ các hệ thống bên ngoài vào LLM sẽ ngày càng trở nên đơn giản hơn.

Với nhà phát triển, điều này đồng nghĩa với việc giảm nhu cầu viết các lớp kết nối riêng lẻ (bespoke wrappers), có sẵn công cụ hỗ trợ mạnh mẽ, và có thêm thời gian để tập trung phát triển những tính năng quan trọng.
Với doanh nghiệp phát triển ứng dụng giàu dữ liệu, MCP mang lại khả năng tương thích ngay lập tức với mọi nền tảng AI hỗ trợ giao thức này.
Và với người dùng cuối, đó là bước tiến lớn để sở hữu những trợ lý AI thực sự thông minh – có thể hiểu đúng ngữ cảnh, thao tác chính xác, hoàn thành công việc hiệu quả và không cần sự can thiệp thủ công của con người.

Nguồn: Tổng hợp