Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) đang nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn cơ bản cho thế hệ tiếp theo của các ứng dụng được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI). Được phát triển bởi Anthropic vào cuối năm 2024 và được phát hành như một tiêu chuẩn mở, MCP được thiết kế để giải quyết một vấn đề cốt lõi trong hệ sinh thái AI: làm thế nào để kết nối một cách liền mạch và an toàn các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các tác nhân AI với một lĩnh vực dữ liệu, công cụ và dịch vụ thế giới thực rộng lớn và không ngừng phát triển.
Anthropic giải thích rằng, khi các trợ lý AI và các mô hình ngôn ngữ lớn đằng sau chúng được cải thiện, “ngay cả những mô hình phức tạp nhất cũng bị giới hạn bởi sự cô lập của chúng với dữ liệu - bị mắc kẹt sau các hòn đảo thông tin và các hệ thống kế thừa. Mỗi nguồn dữ liệu mới đều yêu cầu việc triển khai tùy chỉnh của riêng nó, khiến cho các hệ thống thực sự được kết nối khó mở rộng.”
MCP là câu trả lời mà Anthropic đưa ra. Công ty tuyên bố rằng nó sẽ cung cấp một “tiêu chuẩn chung, mở để kết nối các hệ thống AI với các nguồn dữ liệu, thay thế các tích hợp rời rạc bằng một giao thức duy nhất.”
MCP: Bộ Điều Hợp Dữ Liệu AI Phổ Quát
Theo quan điểm của tôi, MCP là một bộ điều hợp dữ liệu AI phổ quát. Như Aisera, một công ty tập trung vào AI, đã nói, bạn có thể coi MCP là “cổng USB-C cho AI”. Giống như USB-C đã chuẩn hóa cách chúng ta kết nối các thiết bị của mình, MCP chuẩn hóa cách các mô hình AI tương tác với các hệ thống bên ngoài. Nói cách khác, Jim Zemlin, giám đốc điều hành của Linux Foundation, mô tả MCP là “đang trở thành lớp giao tiếp cơ bản cho các hệ thống AI, tương tự như những gì HTTP đã làm cho web.”
Cụ thể, MCP xác định một giao thức tiêu chuẩn dựa trên JSON-RPC 2.0, cho phép các ứng dụng AI gọi các hàm, lấy dữ liệu và sử dụng các lời nhắc từ bất kỳ công cụ, cơ sở dữ liệu hoặc dịch vụ tương thích nào thông qua một giao diện duy nhất, an toàn.
Kiến Trúc và Các Thành Phần của MCP
Nó đạt được điều này bằng cách tuân theo một kiến trúc máy khách-máy chủ với một số thành phần chính. Chúng là:
- Máy chủ (Host): Ứng dụng được hỗ trợ bởi AI cần truy cập dữ liệu bên ngoài (ví dụ: Claude Desktop, môi trường phát triển tích hợp (IDE), chatbot).
- Máy khách (Client): Quản lý một kết nối riêng, có trạng thái với một máy chủ MCP duy nhất, xử lý giao tiếp và đàm phán khả năng.
- Máy chủ (Server): Công khai các chức năng cụ thể thông qua giao thức MCP - các công cụ (hàm), tài nguyên (dữ liệu) và lời nhắc, kết nối với các nguồn dữ liệu cục bộ hoặc từ xa.
- Giao thức cơ bản (Base protocol): Lớp truyền tin nhắn được tiêu chuẩn hóa (JSON-RPC 2.0) đảm bảo tất cả các thành phần giao tiếp một cách đáng tin cậy và an toàn.
Kiến trúc này chuyển đổi “vấn đề tích hợp M × N” (trong đó M ứng dụng AI phải kết nối với N công cụ, yêu cầu M × N trình kết nối tùy chỉnh) thành một “vấn đề M+N” đơn giản hơn. Do đó, mỗi công cụ và ứng dụng chỉ cần hỗ trợ MCP một lần để đạt được khả năng tương tác. Điều này thực sự có thể tiết kiệm thời gian cho các nhà phát triển.
Cách MCP Hoạt Động
Đầu tiên, khi một ứng dụng AI khởi động, nó sẽ khởi chạy máy khách MCP, mỗi máy khách kết nối với một máy chủ MCP khác nhau. Các máy khách này đàm phán phiên bản giao thức và các khả năng. Sau khi kết nối với máy khách được thiết lập, nó sẽ truy vấn máy chủ để biết các công cụ, tài nguyên và lời nhắc có sẵn.
Sau khi kết nối được thiết lập, mô hình AI hiện có thể truy cập dữ liệu và chức năng theo thời gian thực của máy chủ, do đó cập nhật động ngữ cảnh của nó. Điều này có nghĩa là MCP cho phép chatbot AI truy cập dữ liệu thời gian thực mới nhất, thay vì dựa vào các bộ dữ liệu được lập chỉ mục trước, các phép nhúng hoặc thông tin được lưu trong bộ nhớ cache trong LLM.
Do đó, khi bạn yêu cầu AI thực hiện một nhiệm vụ (ví dụ: “Giá vé máy bay mới nhất từ New York đến Los Angeles là bao nhiêu?”), AI sẽ định tuyến yêu cầu thông qua máy khách MCP đến máy chủ có liên quan. Sau đó, máy chủ thực hiện chức năng đó, trả về kết quả và AI sẽ kết hợp dữ liệu mới nhất này vào câu trả lời của bạn.
Ngoài ra, MCP cho phép các mô hình AI khám phá và sử dụng các công cụ mới trong thời gian chạy. Điều này có nghĩa là tác nhân AI của bạn có thể thích ứng với các nhiệm vụ và môi trường mới mà không cần thay đổi mã hoặc đào tạo lại máy học (ML) đáng kể.
Tóm lại, MCP thay thế các tích hợp rời rạc, được xây dựng tùy chỉnh bằng một giao thức duy nhất, mở. Điều này có nghĩa là các nhà phát triển chỉ cần triển khai MCP một lần để kết nối mô hình AI với bất kỳ nguồn dữ liệu hoặc công cụ tương thích nào, giảm đáng kể độ phức tạp của tích hợp và chi phí bảo trì. Điều này giúp cuộc sống của các nhà phát triển trở nên dễ dàng hơn.
Trực tiếp hơn, bạn có thể sử dụng AI để tạo mã MCP và giải quyết các thách thức triển khai.
Các Lợi Ích Cốt Lõi của MCP
Dưới đây là những gì MCP cung cấp:
Tích hợp tiêu chuẩn hóa thống nhất: MCP đóng vai trò là một giao thức chung, cho phép các nhà phát triển kết nối các dịch vụ, API và nguồn dữ liệu của họ với bất kỳ máy khách AI nào (ví dụ: chatbot, IDE hoặc tác nhân tùy chỉnh) thông qua một giao diện tiêu chuẩn hóa duy nhất.
Giao tiếp hai chiều và tương tác phong phú: MCP hỗ trợ giao tiếp hai chiều, thời gian thực, an toàn giữa các mô hình AI và các hệ thống bên ngoài, cho phép không chỉ truy xuất dữ liệu mà còn gọi công cụ và thực hiện các thao tác.
Khả năng mở rộng và tái sử dụng hệ sinh thái: Khi bạn đã triển khai MCP cho một dịch vụ, bất kỳ máy khách AI tuân thủ MCP nào cũng có thể truy cập nó, thúc đẩy một hệ sinh thái các trình kết nối có thể tái sử dụng và tăng tốc độ chấp nhận.
Tính nhất quán và khả năng tương tác: MCP thực thi các định dạng yêu cầu/phản hồi JSON nhất quán. Điều này giúp gỡ lỗi, bảo trì và mở rộng tích hợp dễ dàng hơn, bất kể dịch vụ hoặc mô hình AI cơ bản. Điều này cũng có nghĩa là ngay cả khi bạn chuyển đổi mô hình hoặc thêm các công cụ mới, tích hợp vẫn đáng tin cậy.
Tăng cường bảo mật và kiểm soát truy cập: MCP được thiết kế với tính bảo mật trong tâm trí, hỗ trợ mã hóa, kiểm soát truy cập chi tiết và phê duyệt của người dùng đối với các thao tác nhạy cảm. Bạn cũng có thể tự lưu trữ máy chủ MCP, cho phép bạn giữ dữ liệu nội bộ.
Rút ngắn thời gian phát triển và bảo trì: Bằng cách tránh các tích hợp rời rạc, một lần, các nhà phát triển có thể tiết kiệm thời gian thiết lập và bảo trì liên tục, cho phép họ tập trung vào logic ứng dụng và đổi mới cấp cao hơn. Ngoài ra, sự tách biệt rõ ràng giữa logic tác nhân và chức năng phụ trợ trong MCP giúp cơ sở mã mô-đun hơn và dễ bảo trì hơn.
Tình Hình Áp Dụng và Triển Vọng Tương Lai của MCP
Đối với bất kỳ tiêu chuẩn nào, điều quan trọng nhất là: “Mọi người có áp dụng nó không?” Chỉ vài tháng sau, câu trả lời đã vang dội và rõ ràng: có. OpenAI đã thêm hỗ trợ cho nó vào tháng 3 năm 2025. Vào ngày 9 tháng 4, Demis Hassabis, lãnh đạo của Google DeepMind, đã bày tỏ sự ủng hộ. Giám đốc điều hành của Google, Sundar Pichai, nhanh chóng tán thành. Các công ty khác, bao gồm Microsoft, Replit và Zapier, cũng đã làm theo.
Đây không chỉ là lời nói suông. Một thư viện các trình kết nối MCP được xây dựng sẵn đang nổi lên. Ví dụ, Docker gần đây đã thông báo rằng họ sẽ hỗ trợ MCP thông qua danh mục MCP. Chưa đầy sáu tháng sau khi MCP ra mắt, danh mục đã chứa hơn 100 máy chủ MCP từ các công ty như Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch, v.v.
Ngoài những gì Docker có thể truy cập, đã có hàng trăm máy chủ MCP. Các máy chủ này có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ sau:
- Chatbot hỗ trợ khách hàng: Các trợ lý AI có thể truy cập dữ liệu CRM, thông tin sản phẩm và vé hỗ trợ theo thời gian thực, cung cấp hỗ trợ chính xác, theo ngữ cảnh.
- Tìm kiếm AI doanh nghiệp: AI có thể tìm kiếm các kho tài liệu, cơ sở dữ liệu và bộ nhớ đám mây, đồng thời liên kết các phản hồi đến các tài liệu nguồn tương ứng của chúng.
- Công cụ dành cho nhà phát triển: Các trợ lý mã hóa có thể tương tác với CVS và các hệ thống kiểm soát phiên bản khác, trình theo dõi vấn đề và tài liệu.
- Tác nhân AI: Tất nhiên, các tác nhân tự trị có thể lập kế hoạch các nhiệm vụ nhiều bước, thực hiện các hành động thay mặt người dùng và thích ứng với các nhu cầu thay đổi bằng cách sử dụng các công cụ và dữ liệu được kết nối MCP.
Câu hỏi thực sự là, MCP không thể được sử dụng cho điều gì.
MCP đại diện cho một sự thay đổi mô hình: từ AI tĩnh, cô lập sang các hệ thống tích hợp sâu, nhận biết ngữ cảnh và có khả năng hành động. Khi giao thức trưởng thành, nó sẽ hỗ trợ một thế hệ tác nhân và trợ lý AI mới, những người có thể suy luận, hành động và cộng tác trên một loạt các công cụ và dữ liệu kỹ thuật số một cách an toàn, hiệu quả và quy mô lớn.
Kể từ khi AI tạo sinh bùng nổ lần đầu tiên vào năm 2022, tôi chưa thấy bất kỳ công nghệ nào phát triển nhanh chóng như vậy. Nhưng điều thực sự khiến tôi liên tưởng đến sự xuất hiện của Kubernetes hơn một thập kỷ trước. Vào thời điểm đó, nhiều người tin rằng sẽ có một cuộc cạnh tranh trong các trình điều phối container, chẳng hạn như Swarm và Mesosphere, những chương trình hiện gần như bị lãng quên. Tôi biết ngay từ đầu rằng Kubernetes sẽ là người chiến thắng.
Vì vậy, tôi sẽ dự đoán ngay bây giờ. MCP sẽ là kết nối của AI và nó sẽ giải phóng toàn bộ tiềm năng của AI trong doanh nghiệp, đám mây và trên toàn thế giới.