MCP: Bình Minh Mới cho Tương Tác AI Agent

MCP: Một Bình Minh Mới cho Tương Tác Công Cụ của AI Agent

Năm 2025, AI Agent đang nhanh chóng chuyển đổi từ các khái niệm lý thuyết sang các công cụ thực tế. Những đổi mới như Claude 3.7 của Anthropic xuất sắc trong các tác vụ mã hóa và các cộng đồng nguồn mở cho phép các chức năng phức tạp thông qua các hoạt động trình duyệt đã nhấn mạnh một sự thay đổi đáng kể. Khả năng của AI đang phát triển vượt ra ngoài cuộc trò chuyện đơn thuần để thực hiện chủ động. Tuy nhiên, một thách thức cơ bản vẫn còn: Làm thế nào để chúng ta đảm bảo các agent thông minh này tương tác với thế giới thực một cách hiệu quả và an toàn? Vào tháng 11 năm 2024, Anthropic đã giới thiệu Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), một giao thức mã nguồn mở, tiêu chuẩn hóa, sẵn sàng cách mạng hóa sự phát triển và ứng dụng của AI Agent bằng cách cung cấp một giao diện thống nhất cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) để kết nối với các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài. Trong vòng bốn tháng kể từ khi ra mắt, MCP đã nhận được sự hỗ trợ từ hơn 2000 máy chủ.

Tìm Hiểu về MCP

Định Nghĩa và Nguồn Gốc

MCP, hay Giao thức Ngữ cảnh Mô hình, là một giao thức tiêu chuẩn hóa được giới thiệu bởi Anthropic vào tháng 11 năm 2024. Nó giải quyết sự tương tác rời rạc giữa các mô hình AI và các công cụ và dữ liệu bên ngoài. Thường được ví như một ‘USB-C cho AI,’ MCP cung cấp một giao diện thống nhất cho phép các AI agent truy cập liền mạch các tài nguyên bên ngoài như cơ sở dữ liệu, hệ thống tệp, trang web và API mà không cần mã điều chỉnh tùy chỉnh, phức tạp cho mỗi công cụ.

Nếu API là ngôn ngữ phổ quát của internet, kết nối các máy chủ và máy khách, thì MCP là ngôn ngữ thống nhất cho các công cụ AI, thu hẹp khoảng cách giữa các agent thông minh và thế giới thực. Nó trao quyền cho AI thao tác các công cụ thông qua ngôn ngữ tự nhiên, giống như con người sử dụng điện thoại thông minh. Các tác vụ phát triển từ các truy vấn đơn giản như ‘Cho tôi biết thời tiết hôm nay’ đến các hoạt động phức tạp như ‘Kiểm tra thời tiết và nhắc tôi mang theo ô’ hoặc ‘Tạo mô hình 3D và tải nó lên đám mây.’

Tầm Nhìn Cốt Lõi: MCP nhằm mục đích nâng cao hiệu quả và trao quyền cho các AI agent với khả năng vượt ra ngoài sự hiểu biết để hành động hữu hình. Điều này cho phép các nhà phát triển, doanh nghiệp và thậm chí cả những người dùng không chuyên về kỹ thuật tùy chỉnh các agent thông minh, biến chúng thành cầu nối giữa trí thông minh ảo và thế giới vật chất.

Việc tạo ra MCP không phải là ngẫu nhiên. Anthropic, được thành lập bởi các cựu thành viên của OpenAI, nhận ra những hạn chế của LLM, thường bị giới hạn trong ‘các silo thông tin,’ với kiến thức bị giới hạn trong dữ liệu đào tạo của họ và thiếu quyền truy cập vào thông tin bên ngoài theo thời gian thực. Sau thành công của các mô hình dòng Claude vào năm 2024, Anthropic nhận ra sự cần thiết của một giao thức phổ quát để mở khóa toàn bộ tiềm năng của AI. Việc phát hành mã nguồn mở của MCP đã nhanh chóng được ủng hộ. Đến tháng 3 năm 2025, hơn 2000 Máy chủ MCP do cộng đồng phát triển đã trực tuyến, bao gồm các tình huống từ quản lý tệp đến phân tích blockchain, với hơn 300 dự án GitHub tham gia và tốc độ tăng trưởng là 1200%. MCP không chỉ là một giao thức kỹ thuật mà còn là một khuôn khổ hợp tác do cộng đồng thúc đẩy.

MCP cho Người Dùng Hàng Ngày

Đối với người dùng cá nhân, MCP hoạt động như một ‘chìa khóa ma thuật’ cho AI, giúp các công cụ thông minh phức tạp trở nên dễ tiếp cận và thân thiện với người dùng. Nó cho phép các cá nhân ra lệnh cho AI bằng ngôn ngữ tự nhiên để hoàn thành các tác vụ hàng ngày mà không yêu cầu kiến thức lập trình. Hãy tưởng tượng việc hướng dẫn Claude ‘Sắp xếp lịch trình của tôi và nhắc tôi về các cuộc họp vào ngày mai.’ MCP tự động kết nối với lịch, email và các công cụ nhắc nhở, hoàn thành tác vụ chỉ trong vài giây. Hoặc, hãy xem xét việc nói, ‘Giúp tôi thiết kế một tấm thiệp sinh nhật.’ MCP gọi một máy chủ thiết kế (như Figma), tạo một tấm thiệp được cá nhân hóa và lưu nó vào đám mây. Đối với những người dùng không chuyên về kỹ thuật, MCP hoạt động như một siêu trợ lý vô hình, biến các hoạt động tẻ nhạt thành các cuộc trò chuyện đơn giản, khiến công nghệ thực sự phục vụ cuộc sống.

• Hiểu Đơn Giản: MCP hoạt động như một trợ lý thông minh, nâng cấp người trợ giúp AI của bạn từ ‘chỉ trò chuyện’ thành ‘hoàn thành công việc,’ giúp bạn quản lý tệp, lên kế hoạch cho cuộc sống của bạn và thậm chí tạo nội dung.
• Giá Trị Thực Tế: Nó biến AI từ một công nghệ khó tiếp cận thành một trợ lý cuộc sống cá nhân, tiết kiệm thời gian, cải thiện hiệu quả và bảo vệ quyền riêng tư.

Các Tình Huống Rộng Lớn Hơn: Từ Công Việc Vặt Đến Sáng Tạo

MCP không chỉ là một công cụ; nó đại diện cho một sự thay đổi lối sống, cho phép mọi người ‘tùy chỉnh’ trợ lý AI của họ mà không cần các dịch vụ chuyên nghiệp đắt tiền. Đối với người lớn tuổi, MCP có thể đơn giản hóa các hoạt động—nói ‘Nhắc tôi uống thuốc và thông báo cho gia đình tôi’ khiến AI tự động hoàn thành tác vụ, nâng cao sự độc lập. MCP mở rộng ra ngoài các tác vụ đơn giản, kích thích sự sáng tạo và giải quyết các nhu cầu hàng ngày:

• Quản Lý Hàng Ngày: Nói ‘Liệt kê danh sách mua sắm trong tuần này và nhắc tôi’ cho phép MCP kiểm tra kho hàng trong tủ lạnh và các trang web so sánh giá, tạo danh sách và gửi nó qua SMS.
• Học Tập và Phát Triển: Học sinh nói ‘Sắp xếp ghi chú sinh học và lập kế hoạch học tập’ khiến MCP quét các ghi chú, kết nối với các nền tảng học tập và xuất ra kế hoạch học tập và các câu hỏi trắc nghiệm.
• Khám Phá Sở Thích: Học nấu ăn? Nói ‘Tìm công thức và nguyên liệu mì Ý’ cho phép MCP tìm kiếm các trang web, kiểm tra kho hàng và tạo menu, giúp bạn không gặp rắc rối khi lật qua sách.
• Kết Nối Cảm Xúc: Đối với ngày sinh nhật, nói ‘Thiết kế một tấm thiệp và gửi nó cho mẹ’ cho phép MCP sử dụng Figma để thiết kế và gửi nó qua email.

Quyền Riêng Tư và Kiểm Soát: Đảm Bảo cho Người Dùng

Quyền riêng tư là một mối quan tâm hàng đầu đối với người dùng cá nhân và cơ chế kiểm soát quyền của MCP đảm bảo người dùng duy trì toàn quyền kiểm soát luồng dữ liệu. Ví dụ: bạn có thể đặt quyền ‘cho phép AI đọc lịch, nhưng không chạm vào ảnh,’ cung cấp ủy quyền đáng tin cậy. Hơn nữa, chức năng ‘lấy mẫu’ của MCP cho phép người dùng xem xét các yêu cầu trước khi AI thực hiện các tác vụ nhạy cảm, chẳng hạn như phân tích sao kê ngân hàng, nơi người dùng có thể xác nhận ‘chỉ dữ liệu của tháng mới nhất’ được sử dụng. Sự minh bạch và kiểm soát này thúc đẩy sự tin tưởng trong khi vẫn duy trì sự tiện lợi.

Sự Cần Thiết của MCP

Những hạn chế của LLM đã thúc đẩy nhu cầu về MCP. Theo truyền thống, kiến thức của các mô hình AI bị giới hạn trong dữ liệu đào tạo của chúng, ngăn chặn quyền truy cập vào thông tin theo thời gian thực. Nếu một LLM muốn phân tích xu hướng thị trường tiền điện tử cho tháng 3 năm 2025, nó phải nhập dữ liệu thủ công hoặc viết các lệnh gọi API cụ thể, có thể mất hàng giờ hoặc thậm chí hàng ngày. Nghiêm trọng hơn, các nhà phát triển phải đối mặt với ‘bài toán M×N’ khi xử lý nhiều mô hình và công cụ—nếu có 10 mô hình AI và 10 công cụ bên ngoài, cần 100 tích hợp tùy chỉnh, làm tăng độ phức tạp theo cấp số nhân. Sự phân mảnh này không hiệu quả và khó mở rộng.

MCP giải quyết những rào cản này, giảm các kết nối xuống N+M (chỉ cần 20 cấu hình cho 10 mô hình và 10 công cụ), cho phép các AI agent gọi các công cụ một cách linh hoạt. Tạo một báo cáo với giá cổ phiếu theo thời gian thực, theo truyền thống mất 2 giờ, có thể được thực hiện chỉ trong 2 phút với MCP.

Kiến Trúc Kỹ Thuật và Hoạt Động Bên Trong của MCP

Nền Tảng Kỹ Thuật và Định Vị Sinh Thái

Nền tảng kỹ thuật của MCP là JSON-RPC 2.0, một tiêu chuẩn giao tiếp nhẹ, hiệu quả, hỗ trợ tương tác hai chiều theo thời gian thực, tương tự như hiệu suất cao của WebSockets. Nó hoạt động thông qua kiến trúc máy khách-máy chủ:

• MCP Host: Ứng dụng tương tác với người dùng, chẳng hạn như Claude Desktop, Cursor hoặc Windsurf, chịu trách nhiệm nhận các yêu cầu và hiển thị kết quả.
• MCP Client: Được nhúng trong host, nó thiết lập kết nối một-một với máy chủ, xử lý giao tiếp giao thức và đảm bảo cách ly và bảo mật.
• MCP Server: Một chương trình nhẹ cung cấp các chức năng cụ thể, kết nối các nguồn dữ liệu cục bộ (chẳng hạn như các tệp trên máy tính) hoặc từ xa (chẳng hạn như các API đám mây).

Các phương pháp truyền bao gồm:

• Stdio: Đầu vào/đầu ra tiêu chuẩn, phù hợp cho việc triển khai nhanh chóng tại chỗ, chẳng hạn như quản lý tệp, với độ trễ thấp tới mili giây.
• HTTP SSE: Các sự kiện do máy chủ gửi, hỗ trợ tương tác theo thời gian thực từ xa, chẳng hạn như các lệnh gọi API đám mây, phù hợp cho các tình huống phân tán.

Anthropic có kế hoạch giới thiệu WebSockets vào cuối năm 2025 để cải thiện hơn nữa hiệu suất từ xa. Trong hệ sinh thái AI, MCP có một vị trí độc đáo, khác với Function Calling của OpenAI, được gắn với một nền tảng cụ thể và thư viện công cụ của LangChain, hướng đến nhà phát triển. MCP phục vụ các nhà phát triển, doanh nghiệp và người dùng không chuyên về kỹ thuật thông qua tính cởi mở và tiêu chuẩn hóa.

Thiết Kế Kiến Trúc

MCP sử dụng kiến trúc máy khách-máy chủ, tương tự như một nhà hàng: khách hàng (MCP host) muốn gọi món ăn (dữ liệu hoặc hành động) và người phục vụ (MCP client) giao tiếp với nhà bếp (MCP Server). Để đảm bảo hiệu quả và bảo mật, MCP chỉ định một máy khách chuyên dụng cho mỗi máy chủ, tạo thành một kết nối một-một bị cô lập. Các thành phần chính bao gồm:

• Host: Điểm vào của người dùng, chẳng hạn như Claude Desktop, chịu trách nhiệm khởi tạo các yêu cầu và hiển thị kết quả.
• Client: Trung gian giao tiếp sử dụng JSON-RPC 2.0 để tương tác với máy chủ, quản lý các yêu cầu và phản hồi.
• Server: Nhà cung cấp chức năng kết nối các tài nguyên bên ngoài và thực hiện các tác vụ, chẳng hạn như đọc tệp hoặc gọi API.

Các phương pháp truyền linh hoạt:

• Stdio: Triển khai cục bộ, phù hợp để truy cập nhanh chóng các tệp trên máy tính hoặc cơ sở dữ liệu cục bộ, với độ trễ thấp tới mili giây, chẳng hạn như đếm số lượng tệp txt.
• HTTP SSE: Tương tác từ xa, hỗ trợ các lệnh gọi API đám mây, với hiệu suất thời gian thực mạnh mẽ, chẳng hạn như truy vấn các API thời tiết, phù hợp cho các tình huống phân tán.
• Mở Rộng Trong Tương Lai: WebSockets hoặc HTTP có thể phát trực tuyến có thể được triển khai vào cuối năm 2025, cải thiện hơn nữa hiệu suất từ xa và giảm độ trễ.

Các Nguyên Thủy Chức Năng

MCP triển khai các chức năng thông qua ba ‘nguyên thủy’:

1. Công Cụ: Các chức năng có thể thực thi mà AI gọi để hoàn thành các tác vụ cụ thể. Ví dụ: một công cụ ‘chuyển đổi tiền tệ’ chuyển đổi 100 RMB thành 14 USD và 109 HKD theo thời gian thực (dựa trên tỷ giá hối đoái cố định vào tháng 3 năm 2025); một công cụ ‘tìm kiếm’ có thể truy vấn giờ chiếu phim hôm nay.
2. Tài Nguyên: Dữ liệu có cấu trúc được sử dụng làm đầu vào ngữ cảnh. Ví dụ: đọc tệp README từ kho lưu trữ GitHub cung cấp nền tảng dự án hoặc quét tệp PDF 10MB để trích xuất thông tin chính.
3. Lời Nhắc: Các mẫu hướng dẫn được xác định trước hướng dẫn AI sử dụng các công cụ và tài nguyên. Ví dụ: một lời nhắc ‘tóm tắt tài liệu’ tạo ra một bản tóm tắt 200 từ và một lời nhắc ‘lập kế hoạch hành trình’ tích hợp dữ liệu lịch và chuyến bay.

MCP hỗ trợ chức năng ‘lấy mẫu’ trong đó máy chủ có thể yêu cầu LLM xử lý một tác vụ và người dùng xem xét yêu cầu và kết quả, đảm bảo an ninh và minh bạch. Ví dụ: nếu máy chủ yêu cầu ‘phân tích nội dung tệp,’ người dùng phê duyệt và AI trả về một bản tóm tắt, đảm bảo dữ liệu nhạy cảm không bị lạm dụng, nâng cao an ninh và minh bạch.

Quy Trình Giao Tiếp

Hoạt động của MCP bao gồm bốn giai đoạn:

Hãy xem xét ví dụ về ‘truy vấn các tệp trên máy tính’:

1. Người dùng nhập ‘liệt kê các tài liệu của tôi.’
2. Claude phân tích yêu cầu và xác định sự cần thiết phải gọi máy chủ tệp.
3. Máy khách kết nối với máy chủ và người dùng phê duyệt các quyền.
4. Máy chủ trả về danh sách các tệp và Claude tạo ra một câu trả lời.

Một ví dụ khác là ‘lên kế hoạch cho một hành trình’: người dùng nhập ‘sắp xếp một chuyến đi thứ Bảy,’ Claude khám phá lịch và máy chủ chuyến bay, lấy dữ liệu lịch trình và bán vé, nhắc tích hợp và trả về ‘chuyến bay lúc 10:00 đến Paris vào thứ Bảy.’

Tại Sao Bạn Nên Chú Ý Đến MCP?

Các Điểm Đau của Hệ Sinh Thái AI Hiện Tại

Những hạn chế của LLM là rõ ràng:

• Các Silo Thông Tin: Kiến thức bị giới hạn trong dữ liệu đào tạo và không thể được cập nhật theo thời gian thực. Ví dụ: nếu một LLM muốn phân tích các giao dịch Bitcoin vào tháng 3 năm 2025, nó cần nhập dữ liệu thủ công.
• Bài Toán M×N: Tích hợp giữa nhiều mô hình và công cụ phức tạp theo cấp số nhân. Ví dụ: 10 mô hình và 10 công cụ yêu cầu 100 tích hợp mã tùy chỉnh.
• Tính Không Hiệu Quả: Các phương pháp truyền thống yêu cầu nhúng vectơ hoặc tìm kiếm vectơ, tốn kém về mặt tính toán và có độ trễ phản hồi dài.

Những vấn đề này hạn chế tiềm năng của AI agent, gây khó khăn cho chúng trong việc chuyển từ ‘tưởng tượng’ sang ‘hành động.’

Ưu Điểm Đột Phá của MCP

MCP mang lại bảy ưu điểm thông qua một giao diện tiêu chuẩn hóa:

1. Truy Cập Theo Thời Gian Thực: AI có thể truy vấn dữ liệu mới nhất trong vài giây. Claude Desktop truy xuất danh sách các tệp trong 0,5 giây qua MCP, cải thiện hiệu quả gấp mười lần.
2. Bảo Mật và Kiểm Soát: Dữ liệu được truy cập trực tiếp, loại bỏ nhu cầu lưu trữ trung gian, với độ tin cậy quản lý quyền đạt 98%. Người dùng có thể hạn chế AI chỉ đọc các tệp cụ thể.
3. Tải Tính Toán Thấp: Loại bỏ nhu cầu về các vectơ nhúng, giảm khoảng 70% chi phí tính toán. Các tìm kiếm vectơ truyền thống yêu cầu 1GB bộ nhớ, trong khi MCP chỉ cần 100MB.
4. Tính Linh Hoạt và Khả Năng Mở Rộng: Giảm các kết nối từ N×M xuống N+M. 10 mô hình và 10 công cụ chỉ cần 20 cấu hình.
5. Khả Năng Tương Tác: Một MCP Server có thể được sử dụng lại bởi nhiều mô hình như Claude và GPT. Một máy chủ thời tiết phục vụ người dùng toàn cầu.
6. Tính Linh Hoạt Của Nhà Cung Cấp: Chuyển đổi LLM không yêu cầu tái cấu trúc cơ sở hạ tầng.
7. Hỗ Trợ Agent Tự Chủ: Hỗ trợ AI truy cập động vào các công cụ, thực hiện các tác vụ phức tạp. Khi lên kế hoạch cho một chuyến đi, AI có thể đồng thời truy vấn lịch, đặt chuyến bay và gửi email, cải thiện hiệu quả.

Tầm Quan Trọng và Tác Động

MCP là một chất xúc tác cho sự thay đổi sinh thái. Nó giống như Đá Rosetta, mở khóa giao tiếp giữa AI và thế giới bên ngoài. Một công ty dược phẩm đã tích hợp 10 nguồn dữ liệu thông qua MCP, giảm thời gian truy vấn nghiên cứu từ 2 giờ xuống 10 phút, cải thiện hiệu quả ra quyết định lên 90%. Nó cũng khuyến khích các nhà phát triển xây dựng các công cụ phổ quát, với một máy chủ phục vụ thế giới, thúc đẩy sự hình thành của một hệ sinh thái.

Các Tình Huống Ứng Dụng và Các Trường Hợp Thực Tế của MCP

Các Tình Huống Ứng Dụng Đa Dạng

Các ứng dụng của MCP rất rộng lớn:

1. Phát Triển và Năng Suất:
   • Gỡ Lỗi Mã: Cursor AI gỡ lỗi 100.000 dòng mã thông qua Browsertools Server, giảm tỷ lệ lỗi 25%.
   • Tìm Kiếm Tài Liệu: Mintlify Server tìm kiếm 1000 trang tài liệu trong 2 giây, tiết kiệm 80% thời gian.
   • Tự Động Hóa Tác Vụ: Google Sheets Server tự động cập nhật 500 bảng tính bán hàng, cải thiện hiệu quả 300%.
2. Sáng Tạo và Thiết Kế:
   • Mô Hình 3D: Blender MCP giảm thời gian mô hình hóa từ 3 giờ xuống 10 phút, cải thiện hiệu quả gấp 18 lần.
   • Các Tác Vụ Thiết Kế: Figma Server hỗ trợ AI điều chỉnh bố cục, cải thiện hiệu quả thiết kế 40%.
3. Dữ Liệu và Giao Tiếp:
   • Truy Vấn Cơ Sở Dữ Liệu: Supabase Server truy vấn hồ sơ người dùng theo thời gian thực, với thời gian phản hồi là 0,3 giây.
   • Hợp Tác Nhóm: Slack Server tự động hóa việc gửi tin nhắn, tiết kiệm 80% các hoạt động thủ công.
   • Cạo Web: Firecrawl Server trích xuất dữ liệu, tăng gấp đôi tốc độ.
4. Giáo Dục và Chăm Sóc Sức Khỏe:
   • Hỗ Trợ Giáo Dục: MCP Server kết nối với các nền tảng học tập và AI tạo ra các phác thảo khóa học, cải thiện hiệu quả của giáo viên 40%.
   • Chẩn Đoán Y Tế: Kết nối với cơ sở dữ liệu bệnh nhân và AI tạo ra các báo cáo chẩn đoán với tỷ lệ chính xác là 85%.
5. Blockchain và Tài Chính:
   • Tương Tác Bitcoin: MCP Server truy vấn các giao dịch blockchain, cải thiện hiệu suất theo thời gian thực lên cấp độ giây.
   • Phân Tích DeFi: Phân tích các giao dịch của nhà đầu tư lớn Binance, dự đoán lợi nhuận, với tỷ lệ chính xác là 85%.

Phân Tích Trường Hợp Cụ Thể

• Phân Tích Trường Hợp: Claude quét 1000 tệp và tạo ra một bản tóm tắt 500 từ chỉ trong 0,5 giây. Các phương pháp truyền thống yêu cầu tải các tệp lên đám mây thủ công, mất vài phút.
• Ứng Dụng Blockchain: AI đã phân tích các giao dịch của nhà đầu tư lớn Binance thông qua MCP Server vào tháng 3 năm 2025, dự đoán lợi nhuận tiềm năng, chứng minh tiềm năng của nó trong lĩnh vực tài chính.

Hệ Sinh Thái MCP: Trạng Thái và Những Người Tham Gia

Kiến Trúc Hệ Sinh Thái

Hệ sinh thái MCP đang bắt đầu hình thành, bao gồm bốn vai trò chính:

1. Khách Hàng:
   • Các Ứng Dụng Chính Thống: Claude Desktop, Cursor, Continue.
   • Các Công Cụ Mới Nổi: Windsurf, LibreChat, Sourcegraph.
2. Máy Chủ:
   • Lớp Cơ Sở Dữ Liệu: Supabase, ClickHouse, Neon, Postgres.
   • Lớp Công Cụ: Resend, Stripe, Linear.
   • Lớp Sáng Tạo: Blender, Figma.
   • Lớp Dữ Liệu: Firecrawl, Tavily, Exa AI.
3. Thị Trường:
   • mcp.so: Bao gồm Máy chủ, cung cấp cài đặt một lần nhấp.
   • Các Nền Tảng Khác: Mintlify, OpenTools.
4. Cơ Sở Hạ Tầng:
   • Cloudflare: Lưu trữ Máy chủ, đảm bảo tính khả dụng.
   • Toolbase: Tối ưu hóa độ trễ.
   • Smithery: Cung cấp cân bằng tải động.

Dữ Liệu Sinh Thái

• Quy Mô: Đến tháng 3 năm 2025, MCP Server đã tăng từ +đơn vị vào tháng 12 năm 2024, với tốc độ tăng trưởng là %.
• Cộng Đồng: + các dự án GitHub đã tham gia, với Máy chủ đến từ các đóng góp của nhà phát triển.
• Hoạt Động: Một Hackathon ban đầu đã thu hút + các nhà phát triển, tạo ra + các ứng dụng sáng tạo, chẳng hạn như trợ lý mua sắm và các công cụ theo dõi sức khỏe.

Những Hạn Chế và Thách Thức của MCP

Các Điểm Nghẽn Kỹ Thuật

• Độ Phức Tạp Triển Khai: MCP chứa các lời nhắc và chức năng lấy mẫu, làm tăng độ khó phát triển. Mô tả công cụ cần được viết cẩn thận, nếu không các lệnh gọi LLM dễ bị lỗi.
• Các Hạn Chế Triển Khai: Yêu cầu chạy trên các thiết bị đầu cuối cục bộ, khởi động máy chủ thủ công, thiếu triển khai một lần nhấp hoặc các ứng dụng web, hạn chế các tình huống từ xa.
• Những Thách Thức Gỡ Lỗi: Khả năng tương thích giữa các máy khách kém, hỗ trợ ghi nhật ký không đầy đủ. Ví dụ: một máy chủ có thể hoạt động tốt trên Claude Desktop, nhưng có thể không thành công trên Cursor.
• Thiếu Sót Về Truyền Dẫn: Chỉ hỗ trợ Stdio và SSE, thiếu các tùy chọn linh hoạt hơn như WebSockets, hạn chế hiệu suất thời gian thực từ xa.

Những Thiếu Sót Về Chất Lượng Sinh Thái

• Chất Lượng Không Đồng Đều: Trong số + Máy chủ, khoảng % có vấn đề về tính ổn định hoặc thiếu tài liệu, dẫn đến trải nghiệm người dùng không nhất quán.
• Khả Năng Khám Phá Không Đầy Đủ: Yêu cầu định cấu hình địa chỉ máy chủ thủ công và cơ chế khám phá động vẫn chưa trưởng thành, yêu cầu người dùng tự tìm kiếm và kiểm tra.
• Các Hạn Chế Về Quy Mô: So với + công cụ của Zapier hoặc + thư viện công cụ của LangChain, phạm vi phủ sóng của MCP vẫn chưa đủ.

Những Thách Thức Về Khả Năng Ứng Dụng Trong Môi Trường Sản Xuất

• Độ Chính Xác Của Cuộc Gọi: Tỷ lệ thành công của cuộc gọi công cụ LLM hiện tại là khoảng %, dễ bị lỗi trong các tác vụ phức tạp.
• Nhu Cầu Tùy Chỉnh: Các Agent Sản Xuất cần tối ưu hóa các thông báo và kiến trúc hệ thống theo các công cụ và ‘cắm và chạy’ của MCP khó đáp ứng.
• Kỳ Vọng Của Người Dùng: Với sự cải thiện về khả năng mô hình, người dùng có yêu cầu cao hơn về độ tin cậy và tốc độ và tính tổng quát của MCP có thể hy sinh hiệu suất.

Cạnh Tranh và Áp Lực Từ Các Giải Pháp Thay Thế

• Các Giải Pháp Độc Quyền: Agent SDK của OpenAI cung cấp độ tin cậy cao hơn thông qua tối ưu hóa sâu, có khả năng thu hút người dùng cao cấp.
• Các Khuôn Khổ Hiện Có: Thư viện công cụ của LangChain đã thiết lập sự gắn bó giữa các nhà phát triển và hệ sinh thái mới của MCP cần thời gian để bắt kịp.
• So Sánh Thị Trường: Custom GPT của OpenAI đã không thành công rộng rãi và MCP cần chứng minh giá trị độc đáo của nóđể tránh lặp lại sai lầm.

Các Xu Hướng Trong Tương Lai: Con Đường Tiến Hóa của MCP

Con Đường Đa Chiều Của Tối Ưu Hóa Kỹ Thuật

• Đơn Giản Hóa Giao Thức: Loại bỏ các chức năng dư thừa, tập trung vào các lệnh gọi công cụ, giảm các rào cản phát triển.
• Thiết Kế Không Trạng Thái: Hỗ trợ triển khai phía máy chủ, giới thiệu các cơ chế xác thực, giải quyết các vấn đề nhiều người thuê.
• Tiêu Chuẩn Hóa Trải Nghiệm Người Dùng: Tiêu chuẩn hóa logic lựa chọn công cụ và thiết kế giao diện để cải thiện tính nhất quán.
• Nâng Cấp Gỡ Lỗi: Phát triển các công cụ gỡ lỗi đa nền tảng, cung cấp nhật ký chi tiết và theo dõi lỗi.
• Mở Rộng Truyền Dẫn: Hỗ trợ WebSockets và HTTP có thể phát trực tuyến để tăng cường khả năng tương tác từ xa.

Định Hướng Chiến Lược Của Phát Triển Sinh Thái

• Xây Dựng Thị Trường: Ra mắt một nền tảng tương tự như npm, tích hợp các chức năng xếp hạng, tìm kiếm và cài đặt một lần nhấp để tối ưu hóa khám phá máy chủ.
• Hỗ Trợ Web: Triển khai đám mây và tích hợp trình duyệt, thoát khỏi các hạn chế cục bộ, nhắm mục tiêu đến người dùng Web.
• Mở Rộng Tình Huống Kinh Doanh: Chuyển từ các công cụ mã hóa sang hỗ trợ khách hàng, thiết kế, tiếp thị và các lĩnh vực khác.
• Khuyến Khích Cộng Đồng: Khuyến khích phát triển máy chủ chất lượng cao thông qua tiền thưởng, chứng nhận, với mục tiêu đạt + Máy chủ vào cuối năm .