Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, và cùng với đó, nhu cầu về việc các mô hình AI tương tác với thế giới bên ngoài cũng tăng lên. Theo truyền thống, các mô hình AI hoạt động độc lập, không thể trực tiếp truy cập hoặc xử lý dữ liệu từ các nguồn bên ngoài như tệp, cơ sở dữ liệu hoặc dịch vụ trực tuyến. Hạn chế này đã cản trở sự phát triển của các ứng dụng AI thực sự linh hoạt và thông minh. Tuy nhiên, một tiêu chuẩn mới đang nổi lên để giải quyết thách thức này: Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP).
Được phát triển bởi Anthropic, công ty đứng sau chatbot Claude AI, MCP là một giao thức nguồn mở được thiết kế để cho phép các mô hình AI kết nối liền mạch với các nguồn dữ liệu bên ngoài, đọc thông tin và thực hiện các hành động. Giao thức sáng tạo này hứa hẹn sẽ mở ra một kỷ nguyên mới về khả năng AI, cho phép các mô hình AI nhận biết ngữ cảnh, phản hồi nhanh hơn và cuối cùng là hữu ích hơn.
Sự cần thiết của kết nối phổ quát
Các mô hình AI, ở trạng thái nguyên bản của chúng, thực tế bị cắt đứt khỏi đại dương dữ liệu rộng lớn tồn tại bên ngoài các tham số đào tạo của chúng. Sự cô lập này đặt ra một trở ngại đáng kể cho các nhà phát triển tìm cách xây dựng các ứng dụng AI có thể tận dụng thông tin theo thời gian thực, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng hoặc tự động hóa các tác vụ phức tạp.
Trước đây, các công ty phải phát triển các trình kết nối tùy chỉnh cho từng ứng dụng, đây là một quá trình tốn thời gian và tài nguyên. Hãy tưởng tượng xây dựng một cây cầu độc đáo mỗi khi bạn cần băng qua sông. MCP tìm cách giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp một trình kết nối phổ quát. Giao thức chung này cho phép các mô hình AI tương tác với các nguồn dữ liệu bên ngoài, tương tự như cách một bộ chuyển đổi đa năng cho phép bạn cắm các thiết bị điện tử khác nhau vào bất kỳ ổ cắm điện nào.
Ví dụ: với MCP, bạn có thể kết nối một mô hình AI như Claude với Google Drive hoặc GitHub, cho phép nó truy cập và xử lý các tệp, tài liệu và kho mã. Điều này mở ra một loạt các khả năng, từ tóm tắt tài liệu và phân tích mã tự động đến tìm kiếm thông minh và tạo nội dung.
Cách MCP hoạt động: Kết nối hai chiều
MCP thiết lập kết nối hai chiều an toàn và nhận biết ngữ cảnh giữa các mô hình AI và các nguồn dữ liệu. Kết nối này được tạo điều kiện thông qua hai thành phần chính: máy chủ MCP và máy khách MCP.
Máy chủ MCP hoạt động như một trình kết nối, cung cấp dữ liệu do mô hình AI yêu cầu. Hãy nghĩ về nó như một thủ thư, lấy những cuốn sách cụ thể (dữ liệu) từ kệ thư viện (nguồn dữ liệu) theo yêu cầu.
Mặt khác, máy khách MCP là giao diện mà qua đó mô hình AI yêu cầu dữ liệu. Ví dụ: ứng dụng Claude Desktop đóng vai trò là máy khách MCP, gửi yêu cầu đến máy chủ MCP để biết thông tin cụ thể.
Máy chủ MCP nhận yêu cầu, truy xuất dữ liệu được yêu cầu từ nguồn thích hợp và sau đó truyền lại cho máy khách MCP để xử lý bởi mô hình AI. Sự trao đổi thông tin liền mạch này cho phép mô hình AI truy cập và sử dụng dữ liệu bên ngoài một cách linh hoạt và đáp ứng.
Trao quyền cho nhà phát triển: Xây dựng máy chủ và máy khách MCP
MCP được thiết kế như một công cụ tập trung vào nhà phát triển, trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các máy chủ và máy khách MCP tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ. Cách tiếp cận nguồn mở này thúc đẩy sự đổi mới và cho phép phát triển nhanh chóng các tích hợp và ứng dụng mới.
Nhà phát triển có thể tạo máy chủ MCP cho một loạt các dịch vụ và nguồn dữ liệu, bao gồm Google Maps, WhatsApp, Slack, Google Drive, GitHub, Bluesky, Windows, macOS và Linux. Điều này cho phép người dùng tìm nạp thông tin từ các dịch vụ này trong các chatbot AI như ChatGPT, mởrộng khả năng và tính hữu ích của chúng.
Hơn nữa, các nhà phát triển có thể kết nối máy chủ MCP với hệ thống tệp cục bộ của họ, cho phép các mô hình AI đọc và sửa đổi các tệp trên máy tính của họ. Điều này mở ra những khả năng thú vị để tự động hóa các tác vụ như chỉnh sửa tài liệu, tạo mã và phân tích dữ liệu.
Bản chất nguồn mở của MCP khuyến khích sự tham gia và hợp tác của cộng đồng. Bất kỳ ai cũng có thể đóng góp vào dự án bằng cách xây dựng máy chủ và máy khách MCP mới, cải thiện những cái hiện có hoặc cung cấp phản hồi và đề xuất. Cách tiếp cận hợp tác này đảm bảo rằng MCP vẫn là một công nghệ tiên tiến và phù hợp.
Giải phóng tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
MCP mở ra cánh cửa cho LLM tận dụng các khả năng thông minh của chúng để tương tác với các ứng dụng, công cụ và dịch vụ bên ngoài. Mặc dù ứng dụng Claude trên máy tính để bàn đã hỗ trợ MCP, nhưng các công ty công nghệ lớn như Google, Microsoft và OpenAI đã công bố kế hoạch áp dụng giao thức này.
Việc áp dụng rộng rãi MCP này sẽ đẩy nhanh quá trình tích hợp các mô hình AI vào các quy trình làm việc và ứng dụng khác nhau, giúp chúng dễ tiếp cận hơn và hữu ích hơn cho nhiều đối tượng hơn.
MCP so với Tác nhân AI: Hiểu sự khác biệt
Mặc dù MCP có vẻ giống như một tác nhân AI, nhưng điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt. MCP là một giao thức giao tiếp tạo điều kiện tương tác giữa các mô hình AI và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Nó không có khả năng ra quyết định độc lập của một tác nhân AI.
Một tác nhân AI thường lập kế hoạch, đưa ra quyết định và thực hiện các nhiệm vụ dựa trên logic và mục tiêu bên trong của nó. Mặt khác, MCP chỉ đơn giản là cho phép truy cập giữa các hệ thống khác nhau, cung cấp cho tác nhân AI thông tin cần thiết để đưa ra quyết định sáng suốt.
Tuy nhiên, MCP đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao độ tin cậy và hiệu quả của các tác nhân AI. Bằng cách cung cấp quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu bên ngoài, MCP cho phép các tác nhân AI hoạt động theo cách có thông tin và nhận biết ngữ cảnh hơn, dẫn đến kết quả tốt hơn.
Kỷ nguyên AI có tính đại diện: Vai trò của MCP trong việc định hình tương lai
Khi chúng ta bước vào kỷ nguyên AI có tính đại diện, MCP sẵn sàng đóng một vai trò quan trọng trong việc làm cho các trợ lý AI hướng đến hành động trở nên linh hoạt và mạnh mẽ hơn. Thông báo gần đây về Giao thức Agent2Agent (A2A) của Google tại sự kiện Google Next 2025 càng nhấn mạnh tầm quan trọng của khả năng tương tác và giao tiếp giữa các hệ thống AI.
Theo Google, A2A là một giao thức mở bổ sung cho MCP của Anthropic, cung cấp các công cụ và ngữ cảnh hữu ích cho các tác nhân. Cách tiếp cận hợp tác này nêu bật sự công nhận ngày càng tăng về nhu cầu về các giao thức tiêu chuẩn để tạo điều kiện tương tác liền mạch giữa các mô hình AI và các nguồn dữ liệu.
Khám phá các máy chủ MCP có sẵn
Mặc dù nhiều máy chủ MCP do cộng đồng điều khiển đang được các nhà phát triển độc lập phát triển, nhưng Anthropic đã tạo ra một số máy chủ MCP tuyệt vời để người dùng khám phá. Ví dụ: máy chủ Google Drive MCP cho phép người dùng tìm kiếm và truy cập các tệp từ Google Drive bằng ứng dụng Claude Desktop.
Máy chủ MCP hệ thống tệp cho phép người dùng đọc, ghi, tạo, xóa, di chuyển và tìm kiếm các tệp trên máy tính cục bộ của họ. Máy chủ Slack MCP có thể quản lý các kênh, đăng tin nhắn, trả lời các luồng và truy xuất tin nhắn. Ngoài ra, máy chủ GitHub MCP cho phép người dùng quản lý kho lưu trữ, thực hiện các thao tác tệp và tạo các nhánh.
Mở rộng hệ sinh thái: Máy chủ MCP do cộng đồng điều khiển
Hệ sinh thái MCP đang phát triển nhanh chóng, với số lượng ngày càng tăng các máy chủ MCP do cộng đồng điều khiển có sẵn cho các dịch vụ và ứng dụng khác nhau. Một số ví dụ phổ biến bao gồm Google Calendar MCP, cho phép người dùng kiểm tra lịch trình và thêm hoặc xóa các sự kiện.
Các máy chủ MCP do cộng đồng phát triển khác bao gồm các máy chủ dành cho Airtable, Airbnb, Apple Calendar, Discord, Excel, Figma, Gmail, Notion, Spotify, Telegram, X (trước đây là Twitter) và YouTube. Phạm vi đa dạng của các máy chủ MCP này thể hiện tính linh hoạt và khả năng thích ứng của giao thức.
Cách mạng hóa Chatbot AI: Vượt xa các cuộc trò chuyện đơn giản
MCP sẵn sàng cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với chatbot AI. Công nghệ này cho phép các ứng dụng AI vượt xa các cuộc trò chuyện đơn giản và trở nên thực sự hữu ích để thực hiện các hành động trên các quy trình làm việc khác nhau.
Hãy tưởng tượng một chatbot AI không chỉ có thể trả lời các câu hỏi của bạn mà còn lên lịch hẹn, quản lý danh sách việc cần làm và tự động hóa các tác vụ hàng ngày của bạn. MCP biến tầm nhìn này thành hiện thực bằng cách cung cấp kết nối cần thiết giữa các mô hình AI và thế giới bên ngoài.
Với MCP, chatbot AI có thể truy cập và xử lý thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, cho phép chúng cung cấp các phản hồi được cá nhân hóa, nhận biết ngữ cảnh và có thể hành động hơn. Điều này sẽ thay đổi cách chúng ta tương tác với AI, biến nó thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Tóm lại, Giao thức Ngữ cảnh Mô hình là một công nghệ thay đổi cuộc chơi có tiềm năng giải phóng toàn bộ tiềm năng của AI. Bằng cách cung cấp một trình kết nối phổ quát cho các mô hình AI để truy cập các nguồn dữ liệu bên ngoài, MCP đang cho phép một kỷ nguyên mới về khả năng AI, làm cho AI trở nên linh hoạt, đáp ứng và hữu ích hơn bao giờ hết. Khi hệ sinh thái MCP tiếp tục phát triển và phát triển, chúng ta có thể mong đợi nhiều ứng dụng và tích hợp sáng tạo hơn xuất hiện, biến đổi cách chúng ta sống và làm việc.