Sự ra đời của kỷ nguyên ‘USB-C cho AI’
Vào cuối năm 2024, Anthropic đã đi đầu trong một sự thay đổi mang tính chuyển đổi trong kết nối hệ thống AI với việc giới thiệu Giao thức Model Context (MCP). Tiêu chuẩn mở này đóng vai trò như một đầu nối phổ quát, cho phép giao tiếp liền mạch giữa các mô hình ngôn ngữ lớn và các nguồn dữ liệu, công cụ và môi trường bên ngoài.
Nguyên tắc cơ bản là đơn giản một cách thanh lịch: thay vì phát triển các tích hợp tùy chỉnh cho mỗi trợ lý AI và nguồn dữ liệu, một giao thức tiêu chuẩn duy nhất tạo điều kiện khám phá và tương tác giữa bất kỳ AI nào và bất kỳ công cụ nào. Hãy hình dung nó như là ‘USB-C cho AI’, một giao diện thống nhất thay thế một mạng lưới phức tạp các đầu nối độc quyền.
Khía cạnh đáng chú ý của MCP không chỉ nằm ở sự tinh vi về mặt kỹ thuật mà còn ở việc nó được chấp nhận nhanh chóng. Đến tháng 2 năm 2025, đặc tả kỹ thuật ban đầu đã phát triển thành một hệ sinh thái thịnh vượng với hơn 1.000 đầu nối do cộng đồng xây dựng. Sự tăng trưởng nhanh chóng này xuất phát từ một sự đồng thuận hiếm hoi trong ngành, với việc Anthropic ra mắt ban đầu nhanh chóng được theo sau bởi sự chứng thực và chấp nhận từ OpenAI và Google, thiết lập MCP như một tiêu chuẩn thực tế. Mức độ hợp tác này thực sự là chưa từng có trong đấu trường AI.
Kiến trúc MCP: Đơn giản và mạnh mẽ
Kiến trúc MCP dựa trên mô hình máy khách-máy chủ quen thuộc với các nhà phát triển doanh nghiệp. Một ứng dụng máy chủ, chẳng hạn như IDE hoặc chatbot, kết nối với nhiều máy chủ MCP, mỗi máy chủ hiển thị các công cụ hoặc nguồn dữ liệu khác nhau.
Các kênh giao tiếp an toàn sử dụng Server-Sent Events (SSE) để truyền phát phản hồi. Cấu trúc đơn giản nhưng linh hoạt này hỗ trợ một loạt các ứng dụng, từ truy cập tệp cơ bản đến điều phối đa tác nhân phức tạp.
Những người chơi chính định hình hệ sinh thái MCP
Sự chấp nhận nhanh chóng của MCP được thể hiện rõ trong phạm vi đa dạng của những người ủng hộ, từ các tập đoàn CNTT toàn cầu đến các dự án nguồn mở trên GitHub.
1. Vai trò nền tảng của Anthropic (Cuối năm 2024)
Anthropic được ghi nhận là đã tạo ra MCP và ngay lập tức chấp nhận nó như một tiêu chuẩn cộng đồng mở. Họ đã phát hành một đặc tả toàn diện với SDK bằng Python và TypeScript, thể hiện cam kết về tính minh bạch.
Việc ra mắt Claude Desktop với sự hỗ trợ máy khách MCP gốc đã cho thấy cách một trợ lý AI có thể duy trì ngữ cảnh trên nhiều công cụ thay vì bị giới hạn trong các tích hợp riêng lẻ. Anthropic đã cung cấp các đầu nối tham chiếu cho hệ thống tệp, Git, Slack, GitHub và cơ sở dữ liệu, đặt ra một tiền lệ cho những người khác noi theo.
Những người chấp nhận doanh nghiệp sớm như Block (Square) và Apollo đã xác nhận MCP trong môi trường kinh doanh thực tế, trong khi các công cụ dành cho nhà phát triển như Zed, Replit và Codeium bắt đầu tăng cường các tính năng AI của họ bằng giao thức này.
2. Xác nhận thị trường của OpenAI (Đầu năm 2025)
Hệ sinh thái đã trải qua một sự thúc đẩy đáng kể khi Sam Altman của OpenAI công khai chứng thực MCP, công bố việc triển khai nó trên các sản phẩm của họ. Điều này đã thống nhất các hệ sinh thái AI cạnh tranh trước đây, cho phép ChatGPT và Claude chia sẻ cùng một nhóm công cụ.
Tích hợp của OpenAI trải rộng trên SDK Agents của họ, ứng dụng ChatGPT dành cho máy tính để bàn sắp ra mắt và API Responses của họ, cho phép tất cả các tác nhân do OpenAI cung cấp có thể tận dụng toàn bộ vũ trụ máy chủ MCP. Điều này đánh dấu một sự thay đổi đáng kể từ phương pháp plugin độc quyền của họ sang một hệ sinh thái mở. Việc người dẫn đầu thị trường chấp nhận một tiêu chuẩn là một dấu hiệu rõ ràng về một điểm uốn.
3. Tập trung vào doanh nghiệp của Google
Nền tảng Vertex AI của Google Cloud đã làm theo với Bộ công cụ phát triển tác nhân (ADK), hỗ trợ rõ ràng MCP để ‘trang bị cho các tác nhân dữ liệu của bạn bằng các tiêu chuẩn mở’. Điều này được kết hợp với giao thức Agent2Agent để giao tiếp giữa các tác nhân, tạo ra một khuôn khổ toàn diện để xây dựng các hệ thống đa tác nhân trong môi trường doanh nghiệp.
Sự kết hợp của MCP (để kết nối tác nhân với công cụ) và Agent2Agent (để cộng tác giữa các tác nhân) mở ra những khả năng mới cho quy trình làm việc kinh doanh phức tạp. Cách tiếp cận của Google đáng chú ý là sự hợp tác với hơn 50 người chơi trong ngành, bao gồm Salesforce, thể hiện cam kết làm cho MCP hoạt động trong các môi trường doanh nghiệp đa dạng.
4. Tích hợp nhà phát triển của Microsoft
Microsoft đã tích hợp MCP sâu sắc vào hệ sinh thái công cụ dành cho nhà phát triển của mình, hợp tác với Anthropic để phát hành SDK MCP C# chính thức và tích hợp nó vào GitHub Copilot và Semantic Kernel (SK), khuôn khổ điều phối AI của Microsoft.
Sự đổi mới của Microsoft nằm ở việc đưa MCP vào cốt lõi của phát triển phần mềm. Họ đã biến các công cụ như VS Code thành môi trường tăng cường AI, nơi AI không chỉ đề xuất mã mà còn chủ động thực hiện các tác vụ. GitHub Copilot giờ đây có thể chạy các lệnh đầu cuối, sửa đổi tệp và tương tác với kho lưu trữ thông qua giao diện MCP. Việc họ chấp nhận các tiêu chuẩn mở, kết hợp với phạm vi tiếp cận thị trường thông qua GitHub, VS Code và Azure, đang đẩy nhanh sự đổi mới do cộng đồng thúc đẩy.
Vượt ra ngoài các gã khổng lồ công nghệ: Hệ sinh thái mở rộng
Trong khi các công ty lớn cung cấp phần lớn cơ sở hạ tầng, sự đổi mới đáng kể đang diễn ra ở các rìa. Một số dự án đang đẩy ranh giới của MCP theo những cách hấp dẫn:
Tích hợp Java doanh nghiệp (Spring AI MCP)
Nhóm Spring Framework tại VMware nhận ra sự cần thiết của hỗ trợ MCP hạng nhất cho các nhà phát triển Java. Họ đã ra mắt Spring Boot starters cho máy khách và máy chủ MCP, giúp dễ dàng tạo giao diện MCP cho các ứng dụng Java doanh nghiệp.
Điều này thu hẹp khoảng cách giữa AI tiên tiến và phần mềm doanh nghiệp truyền thống, cho phép các nhà phát triển Java hiển thị các hệ thống hiện có (cơ sở dữ liệu, hàng đợi tin nhắn, ứng dụng kế thừa) cho các tác nhân AI thông qua MCP.
Tích hợp như một dịch vụ (Composio)
Composio đã nổi lên như một trung tâm được quản lý của các máy chủ MCP, cung cấp hơn 250 đầu nối sẵn sàng sử dụng trải rộng trên các ứng dụng đám mây, cơ sở dữ liệu, v.v. ‘Cửa hàng ứng dụng MCP’ này cho phép các nhà phát triển kết nối các tác nhân AI của họ với hàng trăm dịch vụ mà không cần tự lưu trữ hoặc mã hóa từng đầu nối. Sự đổi mới của Composio nằm ở mô hình kinh doanh của nó, cung cấp tích hợp như một dịch vụ cho các tác nhân AI và xử lý sự phức tạp của xác thực và bảo trì.
Cộng tác đa tác nhân (OWL của CAMEL-AI)
Khuôn khổ ‘Học tập lực lượng lao động được tối ưu hóa‘ (OWL) của cộng đồng nghiên cứu CAMEL-AI chứng minh cách nhiều tác nhân AI chuyên biệt có thể cộng tác trong các tác vụ phức tạp, với mỗi tác nhân được trang bị các công cụ MCP khác nhau.
Cách tiếp cận này phản ánh làm việc nhóm của con người, cho phép các tác nhân phân chia lao động, chia sẻ thông tin và điều phối. OWL đạt được vị trí hàng đầu trong điểm chuẩn đa tác nhân GAIA với điểm trung bình là 58,18, chứng minh rằng các hệ thống đa tác nhân với các công cụ MCP vượt trội hơn các phương pháp tiếp cận cô lập.
Tích hợp thế giới vật lý (Chotu Robo)
Có lẽ sự phát triển hấp dẫn nhất là thấy MCP mở rộng ra ngoài lĩnh vực kỹ thuật số. Một nhà phát triển độc lập, Vishal Mysore, đã tạo ra ‘Chotu Robo‘ - một robot vật lý được điều khiển bởi Claude AI thông qua MCP. Robot sử dụng vi điều khiển ESP32 với các máy chủ MCP hiển thị các lệnh động cơ và số đọc cảm biến.
Dự án này chứng minh tính linh hoạt của MCP trong việc kết nối các dịch vụ AI đám mây với các thiết bị biên, có khả năng mở ra những biên giới mới trong IoT và robot.
Ý nghĩa kinh tế của AI sử dụng công cụ
MCP đại diện cho một lớp cơ sở hạ tầng quan trọng sẽ đẩy nhanh việc triển khai các tác nhân AI hoạt động như lao động tương đương với con người. Bằng cách chuẩn hóa cách AI kết nối với các hệ thống doanh nghiệp, MCP giảm đáng kể chi phí tích hợp. Đây là một trong những rào cản lớn nhất đối với việc áp dụng AI trong lịch sử. Sự ra đời của một mô hình kinh tế mới đang đến gần, nơi các tác nhân AI có thể nhanh chóng được trang bị các công cụ chuyên dụng, giống như nhân viên con người được cấp quyền truy cập vào các hệ thống của công ty. Sự khác biệt nằm ở quy mô và tốc độ. Khi một tác nhân có thể sử dụng một công cụ thông qua MCP, bất kỳ tác nhân nào cũng có thể.
Điều này có ý nghĩa sâu sắc đối với cách các tổ chức sẽ cấu trúc lực lượng lao động kỹ thuật số của họ. Thay vì xây dựng các trợ lý AI tùy chỉnh với các khả năng giới hạn, được mã hóa cứng, các công ty giờ đây có thể triển khai các tác nhân linh hoạt khám phá và sử dụng các công cụ khi cần thiết.
Tình thế khó khăn của MCP của Salesforce: Chống lại điều không thể tránh khỏi?
Trong bối cảnh MCP đang phát triển nhanh chóng, Salesforce thấy mình ở một vị trí đặc biệt dễ bị tổn thương. Mặc dù công ty đã đầu tư đáng kể vào nền tảng Agentforce của mình, nhưng họ đã đặc biệt miễn cưỡng chấp nhận tiêu chuẩn MCP mà các đối thủ cạnh tranh của họ đang nhanh chóng áp dụng. Sự do dự này là dễ hiểu nhưng có khả năng thiển cận. MCP về cơ bản thách thức chiến lược AI nhúng của Salesforce bằng cách cho phép các trợ lý AI duy trì ngữ cảnh trên nhiều công cụ một cách liền mạch, thay vì bị cô lập theo mỗi tích hợp.
Các yếu tố kinh tế rất thuyết phục: các giải pháp lớp phủ có thể đưa dữ liệu doanh nghiệp vào các mô hình AI khác nhau với chi phí thấp hơn nhiều so với các tiện ích bổ sung AI nhúng như Agentforce, có thể chạy từ $30-$100 cho mỗi người dùng mỗi tháng. Khi MCP trở thành tiêu chuẩn phổ quát để kết nối AI với các nguồn dữ liệu, Salesforce có nguy cơ bị đẩy xuống chỉ là một hệ thống lưu trữ hồ sơ trong khi trí thông minh thực sự và sự tương tác của người dùng xảy ra thông qua các nền tảng AI lớp phủ có thể truy cập liền mạch dữ liệu Salesforce cùng với các hệ thống doanh nghiệp khác.
Sự miễn cưỡng của Salesforce trong việc chấp nhận hoàn toàn các tiêu chuẩn mở phản ánh một tình thế khó xử cổ điển của nhà đổi mới - bảo vệ hệ sinh thái độc quyền của họ trong khi thị trường thay đổi bên dưới họ. Đối với khách hàng doanh nghiệp đã đầu tư vào nhiều hệ thống ngoài Salesforce, lời hứa của MCP về tích hợp mà không cần khóa nhà cung cấp ngày càng trở nên hấp dẫn hơn so với cách tiếp cận khu vườn có tường bao quanh của Agentforce.
Con đường phía trước: Các câu hỏi và cơ hội
Mặc dù việc áp dụng MCP đã diễn ra nhanh chóng đáng kể, nhưng vẫn còn một số câu hỏi:
- Bảo mật và quản trị: Khi MCP phát triển từ localhost sang dựa trên máy chủ, các doanh nghiệp sẽ quản lý quyền và dấu vết kiểm tra cho các tác nhân AI truy cập các hệ thống nhạy cảm thông qua MCP như thế nào?
- Khám phá công cụ: Với hàng nghìn máy chủ MCP có sẵn, các tác nhân sẽ chọn một cách thông minh các công cụ phù hợp cho một nhiệm vụ nhất định như thế nào?
- Điều phối đa tác nhân: Khi quy trình làm việc phức tạp trải rộng trên nhiều tác nhân và công cụ, những mô hình nào sẽ xuất hiện để phối hợp và xử lý lỗi?
- Mô hình kinh doanh: Chúng ta sẽ thấy các đầu nối MCP chuyên dụng trở thành IP có giá trị, hay hệ sinh thái sẽ vẫn chủ yếu là nguồn mở?
- Truy cập dữ liệu AI lớp phủ: Các công ty như Salesforce, SAP và những công ty khác sẽ phản ứng như thế nào với các máy chủ MCP vốn chỉ giáng cấp chúng xuống thành các thùng chứa dữ liệu?
Đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, thông điệp rất rõ ràng: MCP đang trở thành cách tiêu chuẩn mà AI sẽ tương tác với hệ thống của bạn. Lập kế hoạch cho tích hợp này ngay bây giờ sẽ định vị tổ chức của bạn để tận dụng các tác nhân AI ngày càng tinh vi hơn trong những năm tới.
Đối với các nhà phát triển, cơ hội là rất lớn. Xây dựng các máy chủ MCP cho các nguồn dữ liệu duy nhất hoặc các công cụ chuyên dụng có thể tạo ra giá trị đáng kể khi hệ sinh thái mở rộng.
Khi tiêu chuẩn này tiếp tục trưởng thành, chúng ta có khả năng thấy nhiều ứng dụng sáng tạo hơn trên các ngành. Các công ty hiểu và chấp nhận MCP trước tiên sẽ có một lợi thế đáng kể trong việc triển khai AI sử dụng công cụ hiệu quả.