Model Context Protocol (MCP): 'USB-C' Cho Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)?

Lê Lân

09/07/2025

Model Context Protocol (MCP): Giải Pháp Kết Nối LLM Với Thế Giới Thực

Mở Đầu

Với sự phát triển vượt bậc của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), việc tích hợp chúng một cách hiệu quả với các công cụ bên ngoài và nguồn dữ liệu thực tế trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết.

MCP (Model Context Protocol) chính là câu trả lời cho thách thức trên, bằng cách cung cấp một giao thức chuẩn hóa, giúp các mô hình AI như Claude có thể truy cập dữ liệu thời gian thực và tương tác liền mạch với các ứng dụng, dịch vụ bên ngoài. Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện về MCP, từ định nghĩa, kiến trúc đến lợi ích cũng như các ứng dụng thực tiễn – tất cả dựa trên các nguồn thông tin đáng tin cậy. Qua đó, người đọc sẽ hiểu được tại sao MCP lại được xem như “cổng USB-C” dành cho trí tuệ nhân tạo.

1. Model Context Protocol (MCP) Là Gì?

1.1 Định Nghĩa MCP

MCP là một giao thức mở, được Anthropic phát triển với mục tiêu chuẩn hóa cách các mô hình ngôn ngữ tương tác với dữ liệu và công cụ bên ngoài. Chức năng của nó giống như một “bộ chuyển đổi đa năng”, cho phép các LLM truy cập và thao tác dựa trên các nguồn dữ liệu khác nhau một cách đồng nhất và mở rộng dễ dàng.

1.2 Vấn Đề MCP Giải Quyết

Trước khi MCP ra đời, việc kết nối các mô hình AI với hệ thống bên ngoài buộc các nhà phát triển phải xây dựng từng tích hợp riêng biệt. Điều này gây tốn thời gian, khó bảo trì và thiếu tính bền vững khi cần thay đổi LLM hay công cụ hỗ trợ.

MCP giúp thiết lập các kết nối tái sử dụng, bảo mật và đồng nhất, giảm thiểu việc tái tạo lại tích hợp cho từng LLM khác nhau.

1.3 Các Ứng Dụng Ví Dụ

Các nền tảng phổ biến như GitHub, Slack, Google Drive đều có thể được liên kết với LLM thông qua MCP mà không cần xây dựng lại từng kết nối cho từng mô hình khác nhau.

2. Các Đặc Điểm Chính Của MCP

Đặc điểm	Mô tả
Padronização	Giao thức thống nhất cho việc kết nối với dữ liệu và công cụ bên ngoài.
Interoperabilidade	Hỗ trợ thay đổi giữa nhiều nhà cung cấp LLM mà không cần cấu hình lại phức tạp.
Segurança	Kiểm soát và bảo vệ truy cập dữ liệu một cách chặt chẽ.
Reutilização	Các bộ kết nối MCP có thể sử dụng lại trên nhiều mô hình và khách hàng khác nhau.

3. Kiến Trúc Của MCP

MCP gồm ba thành phần chính phối hợp hoạt động:

3.1 MCP Host

Là ứng dụng chính mà người dùng tương tác, như Claude Desktop hoặc IDE (ví dụ Visual Studio Code). Host thực hiện các tác vụ AI và chứa MCP Client.

3.2 MCP Client

Đóng vai trò làm cầu nối giữa host và các MCP Server. Nó phân tích ý định người dùng và lựa chọn công cụ, dịch vụ thích hợp để gọi.

3.3 MCP Server

Đây là các máy chủ nhẹ cung cấp khả năng truy cập đến các dịch vụ, dữ liệu bên ngoài như GitHub, Slack, Google Maps. Server sẽ thực thi yêu cầu, gọi API tương ứng và trả dữ liệu về Client.

Mô hình này giống như một kiến trúc ba tầng, đảm bảo tính mô-đun, linh hoạt và dễ mở rộng.

4. Quy Trình Làm Việc Tiêu Biểu

Người dùng gửi yêu cầu hoặc lệnh (ví dụ: "tìm dữ liệu trong repository GitHub").

MCP Client phân tích mục đích và xác định MCP Server cần gọi.

MCP Server thực hiện truy vấn đến API hoặc cơ sở dữ liệu bên ngoài.

Kết quả trả về MCP Client, sau đó được tích hợp vào ngữ cảnh của mô hình LLM để phản hồi lại người dùng.

5. Lợi Ích Nổi Bật Của MCP

Phát triển đơn giản: Giảm thiểu việc xây dựng tích hợp riêng biệt cho từng hệ thống.

Ngữ cảnh cải thiện: LLM có thể truy cập dữ liệu ngay tại thời điểm sử dụng, nâng cao độ chính xác và sự liên quan.

Bảo mật tốt hơn: Cung cấp cơ chế kiểm soát truy cập tùy chỉnh, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.

Tính linh hoạt: Thuận tiện chuyển đổi giữa các LLM khác nhau và tích hợp nhiều công cụ cùng lúc.

Khả năng mở rộng: Hỗ trợ tạo ra các luồng công việc phức tạp phục vụ cho tự động hóa task trong môi trường doanh nghiệp.

6. Ứng Dụng Thực Tiễn Của MCP

6.1 Kết Nối Với Các Công Cụ Phát Triển

Kết nối trực tiếp LLM với GitHub giúp developer truy cập code nhanh mà không cần rời khỏi IDE.

API MCP được dùng bởi các công cụ như Sourcegraph hay Codeium để cung cấp ngữ cảnh mã nguồn theo thời gian thực.

Ví dụ: Developer dùng Claude phân tích repository GitHub và nhận đề xuất cải tiến mã.

6.2 Tích Hợp Trong Môi Trường Doanh Nghiệp

MCP cho phép LLM truy cập dữ liệu trên Jira, Confluence, Slack, Google Drive để tự động hóa báo cáo, quản lý dự án.

Atlassian đã tung MCP Server cho phép tương tác trực tiếp giữa Claude và Jira.

Ví dụ: Quản lý dự án tạo báo cáo tự động từ thông tin cập nhật của Jira.

6.3 Truy Cập Dữ Liệu Thời Gian Thực

MCP Server kết nối với cơ sở dữ liệu như PostgreSQL, SQLite hoặc dịch vụ web như Google Maps.

Giúp LLM cung cấp thông tin định vị, lộ trình, cập nhật số liệu tức thời.

Ví dụ: Ứng dụng logistics dùng MCP để Claude cung cấp lộ trình vận chuyển tối ưu dựa trên dữ liệu bản đồ.

6.4 Tự Động Hóa Tác Vụ Phức Tạp

MCP hỗ trợ thiết lập các agent AI làm việc theo chuỗi logic (“Sequential Thinking”).

Phục vụ tự động hóa workflow phức tạp, tạo báo cáo, quản lý hạ tầng IT đa đám mây.

Ví dụ: Agent AI tự động tạo sơ đồ từ mã nguồn kết hợp công cụ trực quan hóa.

7. Những Server MCP Phổ Biến

Filesystem: Quản lý file an toàn với các kiểm soát truy cập.

GitHub: Truy cập kho mã, cần token cá nhân.

Slack: Tương tác và tự động hóa trong kênh chat.

Google Drive: Đọc ghi tài liệu đám mây.

PostgreSQL/SQLite: Truy vấn cơ sở dữ liệu kèm phân tích schema.

Fetch: Lấy dữ liệu và chuyển đổi nội dung web tối ưu cho LLM.

Memory: Hệ thống nhớ dựa trên đồ thị tri thức giúp duy trì ngữ cảnh dài hạn.

Sequential Thinking: Giải quyết vấn đề theo chuỗi động.

Các server này dễ dàng khởi chạy bằng lệnh npx trong TypeScript hoặc cấu hình trong môi trường on-premises hoặc đám mây.

8. Những Thách Thức Của MCP

Khó khăn khi cấu hình: Đòi hỏi kiến thức kỹ thuật để tích hợp sâu với hệ thống nội bộ.

Bảo trì server: Một số server như PostgreSQL và SQLite đã không còn được duy trì tích cực.

Phụ thuộc vào hạ tầng: Hiệu quả MCP phụ thuộc vào sẵn có của server phù hợp và hệ thống IT doanh nghiệp.

Hiểu và khắc phục những khó khăn này sẽ giúp tối ưu hóa lợi ích mà MCP mang lại.

Kết Luận

Model Context Protocol đang mở ra một kỷ nguyên mới cho trí tuệ nhân tạo khi tích hợp LLM với thế giới thực bằng cách chuẩn hóa kết nối dữ liệu và công cụ bên ngoài. Với kiến trúc ba thành phần linh hoạt, MCP đã và đang thúc đẩy sự phát triển của các ứng dụng AI thông minh, tự động và hiệu quả hơn.

Đối với nhà phát triển và doanh nghiệp, MCP không chỉ là công nghệ mà còn là nền tảng giúp chuyển đổi số, nâng cao năng lực cạnh tranh. Việc tiếp cận và áp dụng MCP trong hệ sinh thái AI sẽ là bước tiến quan trọng để khai phá tiềm năng to lớn của các mô hình ngôn ngữ.

Tham Khảo

Anthropic. "Model Context Protocol". https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

Pavan Belagatti. "Model Context Protocol (MCP): 8 MCP servers every developer should try". https://dev.to/pavanbelagatti/model-context-protocol-mcp-8-mcp-servers-every-developer-should-try-5hm2

Model Context Protocol Official. "Introduction". https://modelcontextprotocol.io/introduction

Atlassian Blog. "Remote MCP Server Announcement". https://www.atlassian.com/blog/announcements/remote-mcp-server

Towards Data Science. "Model Context Protocol (MCP) Tutorial". https://towardsdatascience.com/model-context-protocol-mcp-tutorial-build-your-first-mcp-server-in-6-steps/