Phá đảo giới hạn AI: MCP – Cổng USB vạn năng cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)!

Lê Lân

13/06/2025

MCP (Model Context Protocol) – Tiêu Chuẩn Mới Tối Ưu Hóa Tương Tác AI Với Dữ Liệu Và Công Cụ Ngoại Vi

Mở Đầu

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh chóng, việc kết nối mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với dữ liệu thực tế và công cụ bên ngoài chưa bao giờ là thử thách dễ dàng. MCP (Model Context Protocol) được xem như bước đột phá giúp giải quyết vấn đề này, mở ra kỷ nguyên mới trong xây dựng ứng dụng AI hiệu quả, chính xác và linh hoạt.

Trong những năm gần đây, LLMs như GPT, Claude,... liên tục chứng minh năng lực vượt trội trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, những hạn chế về kiến thức lỗi thời, hay việc tạo ra các hallucinations đã khiến các nhà nghiên cứu phát triển các kỹ thuật cải tiến nhằm nâng cao hiệu quả và độ chính xác. Hai trong số các kỹ thuật nổi bật là Retrieval-Augmented Generation (RAG) và Model Context Protocol (MCP).

Bài viết sẽ đi sâu phân tích về MCP — chuẩn giao tiếp mở giúp chuẩn hóa tương tác giữa mô hình AI và dữ liệu hoặc công cụ ngoại vi, từ đó giúp giảm thiểu chi phí phát triển và khai thác tối đa sức mạnh của AI trong thực tiễn.

1. Giới Thiệu Về Retrieval-Augmented Generation (RAG) Và Những Hạn Chế

1.1 Khái Quát Về RAG

RAG là phương pháp kết hợp giữa kỹ thuật truy xuất thông tin (retrieval) và mô hình sinh (generative model) nhằm bổ sung kiến thức bên ngoài không nằm trong bộ trọng số mô hình.

Mục tiêu của RAG là tăng độ chính xác, giúp mô hình trả lời dựa trên dữ liệu cập nhật và tổng hợp thông tin tài liệu bên ngoài.

1.2 Những Hạn Chế Của RAG

Mặc dù phổ biến, RAG hiện tại có nhiều hạn chế kỹ thuật khiến hiệu quả thực tiễn không như mong đợi.

Truy xuất chưa chính xác: Việc biến kiến thức thành vectors, lưu trữ trong vector database và truy vấn dựa trên độ tương đồng không phải lúc nào cũng tìm đúng nội dung cần thiết.

Nội dung tạo câu trả lời không đầy đủ: RAG làm việc trên các đoạn nhỏ (slices) nên không thể tổng hợp thông tin toàn diện cho những câu hỏi yêu cầu liệt kê hoặc tóm tắt.

Thiếu cái nhìn tổng thể: RAG không hiểu quan hệ logic hoặc thời gian giữa các tài liệu, ví dụ như các văn bản pháp luật mới có thể thay thế văn bản cũ nhưng RAG không thể phân biệt được.

Khả năng truy xuất đa lượt hạn chế: RAG không hỗ trợ tốt việc truy vấn qua lại nhiều lượt, điều cần thiết cho các tác vụ lý luận phức tạp.

2. Cơ Sở Lý Thuyết: Hiểu Về Model Context Protocol (MCP)

2.1 Giới Thiệu Về Function Call – Nền Tảng Của MCP

Trước MCP, việc AI mô hình lớn tương tác với dữ liệu hay công cụ bên ngoài chủ yếu dựa trên Function Call – một khả năng được OpenAI giới thiệu năm 2023. Function Call cho phép mô hình gọi các hàm định nghĩa, ví dụ như truy vấn thời tiết, tính toán hay truy cập database, để lấy dữ liệu chính xác trước khi đưa ra câu trả lời.

Dù chức năng rất mạnh, Function Call lại có độ phức tạp và chi phí phát triển rất cao, do mỗi mô hình AI cần tùy chỉnh riêng biệt để hỗ trợ gọi hàm.

Ngoài ra, không có chuẩn chung khiến các developer phải viết lại khá nhiều đoạn code tương thích cho từng mô hình và công cụ. Điều này hạn chế khả năng phổ cập AI Agent đến rộng rãi.

2.2 MCP – Chuẩn Giao Tiếp Mở Cho Mô Hình AI

MCP (Model Context Protocol) do Anthropic phát triển, nhằm chuẩn hóa cách thức các mô hình AI giao tiếp với dữ liệu và công cụ bên ngoài.

MCP được ví như “cổng USB” chung cho AI, qua đó mọi kết nối với API, cơ sở dữ liệu, máy chủ lưu trữ,... đều tuân theo một chuẩn duy nhất, giúp tái sử dụng và giảm đáng kể chi phí phát triển.

Ban đầu chỉ có Claude và khách hàng của nó hỗ trợ MCP, nhưng nhờ các nền tảng như Cursor và các công cụ AI Agent nổi lên gần đây, MCP đang ngày càng phổ biến và đã được OpenAI chính thức hỗ trợ.

2.3 Thành Phần Chính Của MCP

MCP Host: Giao diện mà người dùng tương tác (ví dụ Claude Desktop, Cursor).

MCP Client: Thành phần trung gian trao đổi giao thức MCP với Server.

MCP Server: Phục vụ việc giao tiếp tới các nguồn tài nguyên, API, hoặc công cụ bên ngoài theo chuẩn MCP.

Với kiến trúc này, các nhà phát triển chỉ cần tuân thủ chuẩn MCP khi xây dựng Server hoặc Client, từ đó dễ dàng phối hợp với nhau mà không cần viết lại code tương thích.

3. Thực Hành: Sử Dụng MCP Với MongoDB Để Truy Vấn Dữ Liệu Cấu Trúc

3.1 Tại Sao Chọn MongoDB?

MongoDB là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến, lưu trữ dữ liệu dạng document JSON linh hoạt, không cần định nghĩa trước cấu trúc bảng. Điều này rất thích hợp xây dựng cơ sở tri thức liên tục được bổ sung, biến đổi dữ liệu dễ dàng.

3.2 Cài Đặt Và Triển Khai MongoDB Với ServBay

ServBay là nền tảng quản lý môi trường phát triển với bộ công cụ hỗ trợ đa dạng các cơ sở dữ liệu, bao gồm MongoDB. Cài đặt MongoDB dễ dàng chỉ qua vài thao tác trong giao diện ServBay.

Tải tại: https://www.servbay.com

Từ giao diện ServBay, vào Services, chọn MongoDB và tải về phiên bản mong muốn.

MongoDB mặc định lắng nghe trên cổng 27017 .

3.3 Quản Lý Và Xuất Nhập Dữ Liệu Với MongoDB Compass

Sử dụng MongoDB Compass – công cụ GUI chính thức giúp trực quan hóa và quản lý dữ liệu trong MongoDB dễ dàng.

Tải Compass tại: https://www.mongodb.com/try/download/compass

Kết nối tới MongoDB local với chuỗi kết nối mongodb://localhost:27017

3.4 Ví Dụ Dữ Liệu Mẫu

Giả định bảng dữ liệu có nội dung như sau:

Name	Gender	Occupation
Alice	Female	Engineer
Bob	Male	Bus Driver
Carol	Female	Teacher
Dave	Male	Bus Driver

Bạn có thể sử dụng AI hỗ trợ để tạo script nhập dữ liệu vào MongoDB theo cơ sở này.

3.5 Triển Khai MCP Server Và Cấu Hình Trong VSCode+Cline

Cline là plugin AI coder trên VSCode, hỗ trợ tích hợp nhiều API AI khác nhau và có khả năng cấu hình MCP Client dễ dàng:

Cài đặt Cline từ VSCode Marketplace.

Vào phần cấu hình MCP Servers, dán config kết nối MongoDB MCP Server theo hướng dẫn Github:

{
  "mcp-mongodb": {
    "uri": "mongodb://localhost:27017",
    "database": "datamanagement",
    "collection": "users"
  }
}

Khởi động server với npx mcp-mongo-server (cần Node.js).

3.6 Truy Vấn Dữ Liệu Qua MCP

Sau khi cấu hình thành công, bạn thử đặt câu hỏi:

Có bao nhiêu nữ giới trong database?

Có bao nhiêu nam giới làm nghề lái xe buýt?

Hệ thống MCP sẽ tự động nhận diện yêu cầu, gọi tới server MongoDB, thực hiện truy vấn thật và trả về kết quả chính xác.

4. Những Hạn Chế Hiện Tại Và Triển Vọng Tương Lai

MCP vẫn còn trong giai đoạn phát triển với một số giới hạn cần lưu ý:

Tránh truy vấn lượng lớn dữ liệu cùng lúc: Vì MCP thực thi các truy vấn thật, dữ liệu trả về lớn sẽ gây tốn token và làm chậm hoặc treo client.

Chi phí token tăng: Việc giao tiếp và chuyển đổi qua MCP làm tăng lượng token sử dụng do bộ system prompt phức tạp hơn.

Thiếu các tính năng nâng cao như nhiều lượt truy vấn khi đối chiếu tài liệu phức tạp, điều mà RAG và các biến thể GraphRAG, KAG đang cố gắng giải quyết.

Dù vậy, MCP mang lại một giải pháp chuẩn hóa, tiết kiệm chi phí phát triển đáng kể, đặc biệt trong các ứng dụng yêu cầu truy vấn dữ liệu cấu trúc như chăm sóc khách hàng thông minh, quản lý kho và quản lý thông tin doanh nghiệp.

Kết Luận

MCP đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc phát triển AI tương tác với dữ liệu và công cụ bên ngoài một cách chuẩn hóa, tiết kiệm chi phí và mở rộng quy mô. So với các kỹ thuật truyền thống như RAG, MCP ưu việt ở khả năng truy vấn dữ liệu cấu trúc chính xác, giảm thiểu gánh nặng lập trình và rút ngắn thời gian triển khai ứng dụng AI.

Hãy bắt đầu tìm hiểu và áp dụng MCP ngay hôm nay để khai thác tối đa tiềm năng của AI và chuẩn bị cho tương lai đa dạng các AI Agent tương tác sâu với hệ thống dữ liệu của bạn.

Tham Khảo

Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Paper & Analysis

Anthropic Model Context Protocol GitHub: https://github.com/modelcontextprotocol

OpenAI Function Calling Overview: https://openai.com/blog/function-calling

ServBay Official Website: https://www.servbay.com

MongoDB Documentation & Compass Tool: https://docs.mongodb.com

MCP Server Repository: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

MCP.so – MCP Server Aggregation Platform: https://mcp.so

MCP Market Tools Directory: https://mcpmarket.com