Giao thức Model Context (MCP) đang nhanh chóng nổi lên như một phương pháp dứt khoát để tích hợp các tài nguyên bên ngoài vào các quy trình làm việc của tác nhân. Trong khi các phương pháp thay thế tồn tại dành riêng cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), MCP đang nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn, tương tự như REST cho mục đích tích hợp.
Hướng dẫn này được thiết kế riêng cho các nhà phát triển Python và nhằm mục đích cung cấp sự hiểu biết thấu đáo về MCP, bao gồm các nguyên tắc cơ bản và thiết kế kiến trúc của nó. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách khám phá những động cơ đằng sau MCP và cấu trúc tổng thể của nó, sau đó là triển khai thực tế, chi tiết cả máy chủ và máy khách.
Giải mã giao thức ngữ cảnh mô hình
Được giới thiệu vào tháng 11 năm 2024 bởi Anthropic, MCP là một tiêu chuẩn mở được chế tạo tỉ mỉ để tối ưu hóa sự tương tác giữa các mô hình AI và các công cụ, kho dữ liệu và các tài nguyên khác nhau bên ngoài.
Anthropic hình dung MCP như một trình kết nối phổ quát cho LLM, vẽ một sự song song với việc chuẩn hóa do USB-C mang lại trong các kết nối phần cứng. Điều này cho phép các nhà phát triển tích hợp liền mạch bất kỳ công cụ hoặc nguồn dữ liệu nào với các ứng dụng AI của họ thông qua một giao thức thống nhất. Bằng cách nắm lấy triết lý không phụ thuộc vào ngôn ngữ và cung cấp Bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) cho các ngôn ngữ như Python, TypeScript, Java, Kotlin và C#, MCP loại bỏ sự cần thiết của các tích hợp tùy chỉnh, một lần.
MCP hoạt động thông qua hai thành phần chính: máy chủ, hiển thị các công cụ, tài nguyên và lời nhắc và máy khách, tạo điều kiện kết nối giữa các mô hình AI và các máy chủ này. Giao tiếp được tạo điều kiện thông qua JSON-RPC qua HTTP, đáp ứng cả quy trình làm việc đồng bộ và không đồng bộ. Bảo mật là một mối quan tâm hàng đầu, với các quyền rõ ràng và thiết kế cục bộ trước tiên đảm bảo quyền riêng tư. MCP đã nhận được sự hỗ trợ từ các nền tảng AI lớn và đang thúc đẩy sự tăng trưởng hệ sinh thái nhanh chóng, định vị nó như một công nghệ nền tảng để xây dựng các tác nhân AI mạnh mẽ, nhận biết theo ngữ cảnh.
Các Framework và nền tảng như LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit và Microsoft Copilot Studio hỗ trợ nguyên bản MCP.
Đi sâu vào máy chủ và máy khách MCP
Các quy trình làm việc của Agent phụ thuộc vào hai yếu tố quan trọng để hoạt động tự chủ: dữ liệu hiện tại và quyền truy cập vào các hệ thống hiện có. Dữ liệu được cung cấp dưới dạng ngữ cảnh cho LLM để cung cấp thông tin thực tế, từ đó hỗ trợ LLM đưa ra các quyết định sáng suốt. Sau khi quyết định được đưa ra để hành động, cần có quyền truy cập theo chương trình vào các hệ thống, thường được hiển thị dưới dạng API trở nên khả dụng dưới dạng công cụ.
Cần lưu ý rằng máy chủ và máy khách MCP có thể hoạt động độc lập với bất kỳ LLM nào. Khi máy khách được tích hợp với LLM, nó sẽ đóng vai trò là nền tảng của quy trình làm việc của Agent.
Trong kiến trúc MCP, máy chủ trừu tượng hóa quyền truy cập vào dữ liệu và công cụ. Ví dụ: cơ sở dữ liệu có thể được tích hợp dưới dạng tài nguyên trong máy chủ MCP. Máy khách có quyền truy cập chỉ đọc vào tài nguyên này để truy xuất dữ liệu. Tài nguyên cũng hỗ trợ các tham số để áp dụng bộ lọc hoặc hạn chế dữ liệu được chia sẻ với máy khách. Thông tin bảng lương của nhân viên, chẳng hạn, là một ứng cử viên lý tưởng cho một tài nguyên.
Ngoài các tài nguyên, máy chủ MCP cũng hiển thị các công cụ cho phép máy khách thực hiện các hành động vượt ra ngoài việc chỉ truy xuất dữ liệu. Trong khi tài nguyên cung cấp quyền truy cập chỉ đọc, các công cụ tạo điều kiện thuận lợi cho việc gọi các API thao tác dữ liệu hoặc thực hiện các hành động. Gọi API Stripe để hoàn tất giao dịch thanh toán là một ví dụ điển hình về một công cụ.
Bên cạnh các tài nguyên và công cụ, máy chủ MCP có thể hoạt động như kho lưu trữ cho các lời nhắc được xác định trước. Máy khách có thể truy xuất các lời nhắc này và gửi chúng đến LLM, đảm bảo một kho lưu trữ các lời nhắc nhất quán và tiêu chuẩn hóa.
Máy chủ MCP có thể được truy vấn để lấy danh sách các tài nguyên, công cụ và lời nhắc mà chúng hiển thị, cung cấp một cơ chế khám phá cơ bản. Tóm lại, máy chủ MCP có thể hiển thị tài nguyên, công cụ và lời nhắc cho máy khách, trong khi các hành động của máy khách được để cho nhà phát triển tùy ý.
Máy khách MCP nằm trong một ứng dụng máy chủ, chẳng hạn như chatbot hoặc tác nhân. Các ví dụ về ứng dụng máy chủ bao gồm Claude Desktop và Cursor AI. Các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng Agent với nhiều máy khách tương tác với một hoặc nhiều máy chủ MCP.
Máy khách MCP có thể được tạo mà không cần tương tác với LLM. Tuy nhiên, máy khách có thể đóng vai trò là một ống dẫn mạnh mẽ để LLM truy cập vào máy chủ MCP.
Trong một quy trình làm việc điển hình, một ứng dụng máy chủ, chẳng hạn như chatbot hoặc tác nhân, kết nối với máy chủ MCP, truy xuất các tài nguyên và công cụ có sẵn và trình bày chúng cho LLM ở định dạng phù hợp.
Dựa trên lời nhắc, LLM có thể quay lại máy chủ để truy cập tài nguyên hoặc gọi một công cụ thông qua máy khách MCP. Hầu hết các Framework Agent, chẳng hạn như OpenAI Agents SDK và Google ADK, trừu tượng hóa chức năng này bằng cách làm cho chuyến đi khứ hồi giữa LLM và ứng dụng máy chủ trở nên liền mạch.
Đi sâu vào giao tiếp giữa máy chủ và máy khách MCP
Giao thức giao tiếp là một khía cạnh cơ bản của kiến trúc MCP. Máy chủ MCP hỗ trợ hai giao thức truyền tải: STDIO và Server-Sent Events (SSE).
Giao thức truyền tải STDIO
Khi sử dụng STDIO làm giao thức truyền tải, máy khách MCP trực tiếp gọi máy chủ MCP và cung cấp các tham số cần thiết. Sau đó, nó ghi lại đầu ra từ máy chủ, được ghi vào bảng điều khiển và truyền nó đến ứng dụng máy chủ.
Trong kịch bản này, máy khách và máy chủ chia sẻ cùng một quy trình. Máy chủ chỉ cần thực thi lệnh và thoát ngay lập tức. Quy trình này lặp lại mỗi khi máy khách gọi máy chủ. Về bản chất, máy khách và máy chủ hoạt động trong quy trình mà không liên quan đến bất kỳ cuộc gọi từ xa hoặc Cuộc gọi thủ tục từ xa (RPC). Cách tiếp cận này phù hợp nhất khi máy khách và máy chủ nằm trên cùng một máy, loại bỏ độ trễ do các quy trình chạy dài gây ra. Do đó, máy chủ và máy khách MCP duy trì kết nối 1:1 khi sử dụng truyền tải STDIO.
Giao thức truyền tải sự kiện do máy chủ gửi (SSE)
Giao thức truyền tải thứ hai được MCP hỗ trợ là Server-Sent Events (SSE). Nó cho phép máy chủ đẩy các bản cập nhật theo thời gian thực đến máy khách qua một kết nối HTTP liên tục, duy nhất. Sau khi máy khách bắt đầu kết nối, máy chủ sẽ truyền dữ liệu dưới dạng các sự kiện xảy ra, loại bỏ sự cần thiết của việc thăm dò lặp đi lặp lại. Cách tiếp cận này đặc biệt hiệu quả cho các ứng dụng như nguồn cấp tin tức trực tiếp hoặc thông báo, nơi các bản cập nhật chủ yếu chảy từ máy chủ đến máy khách.
So với REST, SSE cung cấp độ trễ thấp hơn và hiệu quả cao hơn, vì REST yêu cầu máy khách liên tục thăm dò máy chủ để tìm dữ liệu mới, làm tăng chi phí và độ trễ. SSE cũng cung cấp khả năng kết nối lại tự động và tích hợp liền mạch với hầu hết các tường lửa, làm cho nó mạnh mẽ hơn cho các kịch bản thời gian thực.
MCP tận dụng SSE thay vì WebSockets để giao tiếp từ xa chủ yếu vì SSE cung cấp một giải pháp đơn giản hơn và mạnh mẽ hơn cho các kịch bản chỉ yêu cầu truyền phát từ máy chủ đến máy khách. SSE hoạt động trên HTTP tiêu chuẩn, đơn giản hóa việc tích hợp với tường lửa và các mạng bị hạn chế. Nó cũng cho phép máy chủ đẩy các bản cập nhật theo thời gian thực đến máy khách mà không cần sự phức tạp của việc quản lý kết nối WebSocket song công đầy đủ.
Trong MCP, giao tiếp từ máy khách đến máy chủ được quản lý bằng các yêu cầu HTTP POST, trong khi SSE xử lý việc truyền phát các bản cập nhật từ máy chủ đến máy khách, phù hợp với kiểu tương tác điển hình cho các công cụ AI và thông báo tài nguyên. Cách tiếp cận này làm giảm chi phí, đơn giản hóa việc triển khai và cải thiện khả năng tương thích với cơ sở hạ tầng hiện có, đặc biệt là khi so sánh với giao thức WebSocket hai chiều và thường phức tạp hơn.
JSON-RPC: Giao thức dây
Trong khi SSE đóng vai trò là kỹ thuật giao tiếp, JSON-RPC là giao thức dây được MCP sử dụng. JSON-RPC là một giao thức nhẹ, không trạng thái được thiết kế riêng cho các cuộc gọi thủ tục từ xa, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các trao đổi nhanh chóng, động mà quy trình làm việc AI yêu cầu.
Trong MCP, mọi tương tác, chẳng hạn như gọi một công cụ, tìm nạp dữ liệu hoặc liệt kê các khả năng có sẵn, đều được mã hóa dưới dạng một thông báo JSON-RPC, bao gồm tên phương thức, tham số và một định danh để theo dõi phản hồi. Cách tiếp cận này cho phép máy khách và máy chủ MCP giao tiếp liền mạch, bất kể ngôn ngữ triển khai cơ bản của chúng và đảm bảo rằng tất cả các yêu cầu, phản hồi và thông báo đều tuân thủ một định dạng có thể tương tác, có thể đoán trước. Bằng cách xây dựng trên JSON-RPC, MCP đơn giản hóa việc tích hợp, hỗ trợ xử lý lỗi và cho phép các nhà phát triển tạo ra các quy trình làm việc Agent linh hoạt, có thể tổng hợp có thể tương tác với nhiều công cụ và tài nguyên bên ngoài.
Không giống như giao thức truyền tải STDIO, SSE có thể hỗ trợ nhiều máy khách được phục vụ đồng thời bởi một máy chủ MCP duy nhất. Điều này đặc biệt có lợi khi máy chủ MCP được lưu trữ từ xa trong các môi trường như Nền tảng dưới dạng dịch vụ (PaaS) và thời gian chạy không máy chủ.
Ưu điểm chính của MCP
Tích hợp tiêu chuẩn hóa: MCP cung cấp một giao thức thống nhất để tích hợp các công cụ và nguồn dữ liệu khác nhau vào các ứng dụng AI, loại bỏ sự cần thiết của các tích hợp tùy chỉnh.
Không phụ thuộc vào ngôn ngữ: Cách tiếp cận không phụ thuộc vào ngôn ngữ của MCP, kết hợp với SDK cho nhiều ngôn ngữ, đơn giản hóa việc phát triển trên các nền tảng khác nhau.
Bảo mật nâng cao: MCP ưu tiên bảo mật với các quyền rõ ràng và thiết kế cục bộ trước tiên, đảm bảo quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu.
Cập nhật theo thời gian thực: Hỗ trợ SSE cho phép cập nhật theo thời gian thực từ máy chủ đến máy khách, tạo điều kiện thuận lợi cho luồng dữ liệu hiệu quả và giảm độ trễ.
Khả năng mở rộng: Việc triển khai SSE của MCP cho phép một máy chủ duy nhất phục vụ đồng thời nhiều máy khách, nâng cao khả năng mở rộng và sử dụng tài nguyên.
Phát triển đơn giản hóa: Việc sử dụng JSON-RPC làm giao thức dây đơn giản hóa việc tích hợp, hỗ trợ xử lý lỗi và cho phép cấu trúc quy trình làm việc linh hoạt.
Tăng trưởng hệ sinh thái: Việc các nền tảng AI lớn áp dụng MCP đang thúc đẩy sự tăng trưởng hệ sinh thái nhanh chóng, biến nó thành một công nghệ nền tảng cho phát triển AI.
Ứng dụng thực tế của MCP
Chatbot: MCP cho phép chatbot truy cập các cơ sở kiến thức bên ngoài, cơ sở dữ liệu và API để cung cấp phản hồi đầy đủ thông tin và phù hợp hơn.
Tác nhân AI: MCP cho phép các tác nhân AI tương tác với các hệ thống bên ngoài, tự động hóa các tác vụ và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
Tích hợp dữ liệu: MCP đơn giản hóa việc tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau vào các ứng dụng AI, cho phép phân tích và hiểu biết toàn diện.
Điều phối công cụ: MCP tạo điều kiện thuận lợi cho việc điều phối các công cụ và dịch vụ khác nhau trong quy trình làm việc AI, tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả.
Ứng dụng thời gian thực: Hỗ trợ SSE của MCP cho phép truyền phát dữ liệu theo thời gian thực cho các ứng dụng như phân tích tài chính, phát hiện gian lận và bảo trì dự đoán.
Triển khai MCP: Hướng dẫn từng bước
Cài đặt MCP SDK: Bắt đầu bằng cách cài đặt MCP SDK cho ngôn ngữ lập trình ưa thích của bạn (ví dụ: Python, TypeScript).
Xác định tài nguyên và công cụ: Xác định các tài nguyên và công cụ mà máy chủ MCP của bạn sẽ hiển thị cho máy khách.
Triển khai logic máy chủ: Phát triển logic phía máy chủ để xử lý các yêu cầu của máy khách cho tài nguyên và công cụ.
Định cấu hình bảo mật: Triển khai các biện pháp bảo mật phù hợp, chẳng hạn như xác thực và ủy quyền, để bảo vệ dữ liệu và dịch vụ của bạn.
Tạo máy khách MCP: Phát triển máy khách MCP để kết nối với máy chủ và truy cập các tài nguyên và công cụ được hiển thị.
Tích hợp với LLM: Tích hợp máy khách MCP với LLM của bạn để cho phép truy cập vào kiến thức và chức năng bên ngoài.
Kiểm tra và triển khai: Kiểm tra kỹ lưỡng việc triển khai MCP của bạn và triển khai nó vào môi trường sản xuất của bạn.
Xu hướng tương lai trong MCP
Bảo mật nâng cao: Phát triển liên tục tập trung vào việc nâng cao các tính năng bảo mật của MCP để giải quyết các mối đe dọa mới nổi và đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu.
Khả năng mở rộng được cải thiện: Các nỗ lực đang được thực hiện để cải thiện hơn nữa khả năng mở rộng và hiệu suất của MCP để hỗ trợ các ứng dụng AI ngày càng phức tạp.
Hệ sinh thái mở rộng: Hệ sinh thái MCP dự kiến sẽ tiếp tục phát triển, với các công cụ, tài nguyên và nền tảng mới áp dụng giao thức.
Tích hợp với các công nghệ mới nổi: MCP đang được điều chỉnh để tích hợp với các công nghệ mới nổi như học liên hợp và AI phi tập trung.
Nỗ lực tiêu chuẩn hóa: Các nỗ lực tiêu chuẩn hóa đang diễn ra nhằm củng cố MCP như một tiêu chuẩn công nghiệp cho tích hợp AI.
Bằng cách hiểu các nguyên tắc, kiến trúc và triển khai của MCP, các nhà phát triển có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của AI và xây dựng các ứng dụng sáng tạo tận dụng kiến thức, công cụ và dịch vụ bên ngoài. Khi bối cảnh AI tiếp tục phát triển, MCP sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong việc định hình tương lai của các hệ thống thông minh. Điều bắt buộc là các nhà phát triển phải nắm lấy giao thức này và tận dụng các khả năng của nó để tạo ra các giải pháp AI mạnh mẽ hơn, nhận biết theo ngữ cảnh và linh hoạt hơn. Khi cộng đồng phát triển và các trường hợp sử dụng mới nổi lên, MCP hứa hẹn sẽ là một công nghệ then chốt để thúc đẩy lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.