vi
en
ja
Trong kỷ nguyên AI không ngừng phát triển, sự ra đời của các công nghệ tiên tiến luôn mang đến những bước đột phá đầy hứa hẹn. Thời gian vừa qua, cụm từ Model Context Protocol đã nhanh chóng trở thành 1 cụm từ “hot search”, khuấy đảo giới công nghệ.
Cuối năm 2024, Anthropic, công ty mẹ của Claude, đã trình làng một giao thức mới mang tên Model Context Protocol (MCP), nhanh chóng thu hút sự chú ý của toàn cầu. Sự ra đời của MCP sẽ giúp tối ưu hóa cách thức giao tiếp và phối hợp mạnh mẽ giữa các AI Agents (nhân sự AI) và LLMs (mô hình ngôn ngữ lớn), mở ra tiềm năng cộng tác mạnh mẽ hơn bao giờ hết.
Vậy MCP thực chất là gì? Nó được ứng dụng như thế nào trong thực tế? Và liệu MCP có mối liên hệ nào với API quen thuộc hay không?
MCP là gì?
MCP, hay giao thức giao tiếp ngữ cảnh mô hình, có thể hiểu đơn giản là một bộ quy tắc và tiêu chuẩn cho phép các AI Agent (nhân sự AI) khác nhau và các LLMs (mô hình ngôn ngữ lớn) trao đổi thông tin, chia sẻ tài nguyên và phối hợp thực hiện các tác vụ phức tạp. MCP được ví như một cổng USB-C, giúp liên kết dễ dàng giữa các mô hình AI và các công cụ, dịch vụ và nguồn dữ liệu bên ngoài, tạo ra phản hồi chính xác và phù hợp hơn với ngữ cảnh nghiệp vụ.
Cấu trúc của MCP
Để hoạt động một cách trơn tru, MCP được cấu thành dựa trên bốn thành phần chính:
Hình 2 – Mô hình MCP
- MCP Host – Thường là chatbot, IDE hoặc công cụ AI, đóng vai trò điều phối trung tâm. Quản lý phiên làm việc, quyền truy cập và có thể chủ động gửi lệnh đến MCP theo yêu cầu người dùng hoặc quy trình tự động.
- MCP Client – Ứng dụng web/di động do Host khởi tạo, kết nối với một Server duy nhất và truyền tải thông tin hai chiều giữa Host và Server.
- MCP Server – Kết nối với công cụ hoặc dữ liệu (như Google Drive, Slack) và cung cấp chức năng cụ thể như tìm kiếm tệp, cập nhật trạng thái, truy xuất dữ liệu:
- Prompt – Lệnh mẫu cho LLM, dễ sử dụng qua slash command (/search), menu hoặc giao diện tương tác.
- Source – Dữ liệu có cấu trúc (tệp, DB, lịch sử) cung cấp ngữ cảnh cho mô hình AI.
- Tool – Hàm chức năng cho phép AI thực hiện hành động như gọi API, ghi dữ liệu.
Lợi ích vượt trội của giao thức MCP
Không chỉ dừng lại ở vai trò là một giao thức kết nối, MCP còn mang đến nhiều đặc điểm vượt trội giúp tăng cường tính linh hoạt, bảo mật và khả năng mở rộng cho các hệ thống AI:
- Giao tiếp chuẩn hóa: MCP cung cấp một phương thức có cấu trúc giúp các mô hình AI tương tác với nhiều công cụ khác nhau một cách nhất quán.
- Truy cập và mở rộng công cụ: Các trợ lý AI giờ đây có thể sử dụng các công cụ bên ngoài để thu thập thông tin theo thời gian thực, giúp năng cao hiệu suất và tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp.
- Bảo mật và khả năng mở rộng: Cho phép tích hợp an toàn và dễ mở rộng với các ứng dụng doanh nghiệp.
- Tích hợp đa phương thức: Hỗ trợ các phương thức giao tiếp như STDIO, SSE (Server-Sent Events) và WebSocket, phù hợp với nhiều môi trường triển khai khác nhau. Việc này giúp doanh nghiệp có thể nhanh chóng thêm các công cụ mới vào hệ sinh thái AI của mình (chỉ cần kết nối thêm một MCP Server khác).
API và MCP: Sự giống nhau và khác biệt
Để áp dụng MCP một cách doanh nghiệp, doanh nghiệp cần phải nắm rõ những điểm khác nhau giữa API và MCP khi lựa chọn để ứng dụng vào doanh nghiệp
Doanh nghiệp nên sử dụng MCP hay API?
API vẫn là lựa chọn tối ưu khi ưu tiên hàng đầu là tính chính xác tuyệt đối, khả năng dự đoán và kiểm soát chặt chẽ trong một phạm vi hoạt động giới hạn. Điển hình như:
- Ứng dụng ngân hàng trực tuyến: Các giao dịch tài chính nhạy cảm như kiểm tra số dư, chuyển khoản đòi hỏi độ chính xác và bảo mật cực kỳ cao, với quy trình được xác định rõ ràng.
Bên cạnh đó, MCP tối ưu trong các tình huống đòi hỏi sự phối hợp linh hoạt và thông minh giữa các AI Agent và LLM để xử lý các tác vụ phức tạp, đa bước. Ví dụ:
- Lập kế hoạch công tác: Thay vì tích hợp rời rạc với từng dịch vụ (lịch, vé máy bay, email), một AI Agent có thể dùng MCP để tương tác liền mạch với các công cụ này thông qua MCP Server.
- IDE thông minh: MCP đơn giản hóa kết nối với hệ thống tệp, quản lý phiên bản,… giúp AI hiểu sâu ngữ cảnh code và đưa ra gợi ý tốt hơn.
- Phân tích dữ liệu phức tạp: Nền tảng AI có thể tự động khám phá và tương tác với nhiều nguồn dữ liệu và công cụ trực quan hóa thông qua một lớp MCP thống nhất
Bước tiến mới trong hành trình “Build your own AI Agents”
Nắm bắt xu thế công nghệ MCP, FPT AI Agents đã nhanh chóng tích hợp MCP Clients Tools trên nền tảng FPT AI Agents. Tính năng này bổ sung khả năng tích hợp MCP Server, giúp AI Agent của bạn kết nối và khai thác các công cụ từ các hệ thống bên ngoài một cách linh hoạt chưa từng có. Giờ đây, người dùng có thể dễ dàng:
- Khai báo endpoint kết nối và xác thực bảo mật (No Auth / Bearer Token) đến các MCP Server.
- Lựa chọn công cụ cụ thể cần sử dụng hoặc loại trừ từ các MCP Server đã kết nối.
- Gắn trực tiếp vào các Business Process để AI Agent xử lý các nghiệp vụ thông minh hơn, tận dụng sức mạnh của các công cụ bên ngoài.
Đây là một bước tiến quan trọng, giúp các đội ngũ nhân sự AI của doanh nghiệp trở nên mạnh mẽ và đa năng hơn, có khả năng phối hợp với nhiều hệ thống khác nhau để mang lại hiệu quả vượt trội cho doanh nghiệp của bạn.
Tương lai của MCP trong sự phát triển của thế giới AI
Dù là một công cụ khá mới mẻ, Model Context Protocol (MCP) đang mở ra một bước ngoặt trong cách con người tương tác và phát triển trí tuệ nhân tạo.
- Chuẩn hóa giao tiếp trong kỷ nguyên AI: Tương tự như HTTP với internet, MCP có tiềm năng trở thành ngôn ngữ chung giúp các AI agents và công cụ giao tiếp hiệu quả, nhất quán.
- Hệ sinh thái kinh tế mới: MCP tạo điều kiện cho một thị trường AI năng động – nơi cả tập đoàn lớn lẫn nhà phát triển cá nhân đều có thể tham gia xây dựng và mở rộng sản phẩm.
- Tiến hóa AI Agents: MCP giúp hiện thực hóa các AI agent độc lập và hữu ích trong thực tế bằng cách cung cấp framework chuẩn để tương tác với thế giới bên ngoài.
- Tái định nghĩa mối quan hệ người và AI: MCP thúc đẩy sự hòa hợp giữa con người và máy móc, giúp AI hiểu và phản hồi theo cách tự nhiên hơn, hướng tới trí tuệ tăng cường thực sự.
Tóm lại, MCP là một giao thức kết nối linh động, cho phép các công cụ AI thấu hiểu ngữ cảnh sâu sắc hơn và đưa ra phản hồi chính xác hơn. Với những lợi ích vượt trội về hiệu suất, khả năng mở rộng và tính linh hoạt, MCP hứa hẹn sẽ trở thành một xu hướng chủ đạo trong lĩnh vực AI.
Đối với FPT AI Agents, đặc biệt là sự ứng dụng tính năng MCP Client Tools, doanh nghiệp của bạn có thể dễ dàng khai thác sức mạnh của MCP, tạo ra các quy trình làm việc thông minh hơn, giảm thiểu chi phí và tăng cường hiệu suất. Hãy cùng FPT.AI xây dựng các nhân sự AI, thông minh và hiệu quả hơn nhé!
Tài liệu tham khảo
Base.vn. (n.d.). Model Context Protocol (MCP) là gì?. https://base.vn/blog/model-context-protocol-mcp-la-gi/
BitOnTree. (2024, March 19). Model Context Protocol vs API: What’s the difference and why it matters? https://www.bitontree.com/blog/model-context-protocol-vs-api
Microsoft Tech Community. (2024, April 23). Unleashing the power of Model Context Protocol (MCP): A game-changer in AI integration. https://techcommunity.microsoft.com/blog/educatordeveloperblog/unleashing-the-power-of-model-context-protocol-mcp-a-game-changer-in-ai-integrat/4397564
