Pgvector của PostgreSQL: Tìm kiếm vector mạnh mẽ nhưng 'đuối sức' khi lọc dữ liệu? Cùng khám phá!
Bạn có bao giờ thắc mắc làm thế nào để tìm kiếm thông tin nhanh chóng trong thế giới AI đang bùng nổ? PostgreSQL với pgvector là một lựa chọn phổ biến, nhưng liệu nó có đủ mạnh mẽ khi kết hợp tìm kiếm vector với các bộ lọc dữ liệu khác? Bài viết này sẽ "bung bét" mọi thứ, từ việc "nuôi" pgvector đến cách nó xử lý dữ liệu vector "khổng lồ" và tại sao tính năng "lọc trước" lại quan trọng đến vậy. Chúng ta sẽ cùng nhau khám phá "cuộc chiến" giữa tốc độ và độ chính xác, và tìm ra những "mẹo vặt" để tối ưu hóa việc tìm kiếm của bạn!
Lê Lân
Đừng Vội Bỏ Tiền Mua NoSQL! Postgres JSONB Sẽ Thay Đổi Cách Bạn Nghĩ Về Dữ Liệu!
Bạn nghĩ mình cần MongoDB hay NoSQL? Hãy khám phá JSONB của Postgres – giải pháp linh hoạt, mạnh mẽ và tiết kiệm chi phí, giúp bạn quản lý dữ liệu linh hoạt như MongoDB nhưng vẫn giữ được sức mạnh của SQL truyền thống.
Lê Lân
Giải Mã Sức Mạnh Đa Phương Thức: Hướng Dẫn Xây Dựng Ứng Dụng RAG AI "Chất Lừ"!
Khám phá cách xây dựng ứng dụng RAG đa phương thức (multimodal) sử dụng văn bản, hình ảnh và bảng biểu. Tìm hiểu sự khác biệt giữa mô hình nhúng CLIP và VLM, và cách chúng ảnh hưởng đến hiệu suất RAG.
Lê Lân
RAG Đa Phương Thức: Khám Phá Sức Mạnh AI Với Dữ Liệu Đa Dạng (Chữ, Ảnh, Bảng)
Bạn muốn xây dựng ứng dụng AI thông minh có thể hiểu cả chữ, ảnh và bảng biểu? Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách tạo một ứng dụng RAG đa phương thức đỉnh cao, sử dụng các công nghệ mới nhất như MongoDB Atlas Vector Search, mô hình nhúng đa phương thức của Voyage AI và LLM Gemini 2.0 Flash. Khám phá sự khác biệt giữa các kiến trúc mô hình và cách đánh giá hiệu suất để AI của bạn thực sự 'hiểu' thế giới dữ liệu đa dạng!
Lê Lân
Vì Sao ChatGPT Hay Quên Tên Bạn? Khám Phá Hệ Thống Trí Nhớ Cho AI – Chìa Khóa Vàng Mở Khóa Siêu Trí Tuệ Nhân Tạo!
Khám phá lý do tại sao các AI hiện tại hay quên và làm thế nào các hệ thống trí nhớ có thể biến chúng thành những tác nhân AI thông minh, có khả năng học hỏi và xây dựng mối quan hệ thực sự. Tìm hiểu 8 loại trí nhớ quan trọng và cách triển khai chúng.
Lê Lân
Xây dựng Ứng dụng Công thức Nấu ăn AI Siêu Thông Minh với Django, MongoDB và Tìm kiếm Vector
Bạn muốn tạo ứng dụng web thông minh? Hướng dẫn chi tiết này sẽ chỉ cho bạn cách 'se duyên' Django và MongoDB, tận dụng sức mạnh Tìm kiếm Vector và LLM để xây dựng một ứng dụng công thức nấu ăn AI siêu tiện lợi. Từ A đến Z, mọi bước đều được giải thích dễ hiểu, vui vẻ!
Lê Lân
Tuyệt chiêu HR: Ghép đội dự án 'thần tốc' với AI tự hành và Vector Search
Tìm hiểu cách AI tự hành của Vercel AI SDK, Vector Search của MongoDB và biểu diễn vector của Voyage AI đang cách mạng hóa việc xây dựng đội ngũ trong ngành HR, giúp tìm kiếm nhân tài và quản lý dự án hiệu quả hơn.
Lê Lân
Giải Mã Bí Mật Indexing MongoDB: Từ A-Z để Tăng Tốc Database Của Bạn!
Tìm hiểu sâu về cách MongoDB Indexing hoạt động, từ cấu trúc B-Tree đến Query Planner thông minh, cách tối ưu hiệu suất đọc/ghi và các mẹo thực tế để tăng tốc database của bạn lên tầm cao mới!
Lê Lân
MindMap: Tổ Chức Ý Tưởng "Cực Chất" Với Ứng Dụng Bản Đồ Tư Duy MERN Stack!
Khám phá MindMap, ứng dụng bản đồ tư duy MERN stack giúp bạn tổ chức, kết nối ý tưởng một cách trực quan và hiệu quả. Tìm hiểu về các tính năng, công nghệ và cách xây dựng ứng dụng độc đáo này.
Lê Lân
Học Cách Xây Dựng AI Agent
Tìm hiểu cách xây dựng một AI Agent thông minh để tự động hóa việc mua sắm hàng tạp hóa hàng tuần của bạn. Bài viết hướng dẫn chi tiết sử dụng Google ADK, Gemini 2.0 Flash và MongoDB Atlas Vector Search.
Lê Lân
Hướng Dẫn Chi Tiết: Xây Dựng Ứng Dụng Web Django Thông Minh Với MongoDB và AI (Phần 1)
Khám phá cách tích hợp Django và MongoDB để xây dựng các ứng dụng web mạnh mẽ, thông minh, tận dụng sức mạnh của tìm kiếm vector và AI, qua một dự án công thức nấu ăn thực tế.
Lê Lân
Không thể xử lý văn bản: Ngôn ngữ không phải tiếng Việt
Thông báo về việc không thể xử lý văn bản do ngôn ngữ đầu vào không phải tiếng Việt theo yêu cầu của tôi.
Lê Lân
Học MongoDB Aggregation Qua 10 'Bài Toán' Thực Tế Cực Dễ Hiểu!
Khám phá sức mạnh của MongoDB Aggregation Framework qua 10 bài toán thực tế kèm theo lời giải chi tiết và ví dụ minh họa. Nắm vững cách xử lý dữ liệu, tạo báo cáo và phân tích dữ liệu hiệu quả với MongoDB.
Lê Lân
Khám phá Tìm kiếm Vector trong MongoDB Atlas với Ollama: Tìm bài hát Eurovision bằng ý nghĩa!
Học cách triển khai tìm kiếm vector thông minh trong MongoDB Atlas cục bộ bằng Ollama và bộ dữ liệu lời bài hát Eurovision, giúp tìm kiếm theo ý nghĩa thay vì từ khóa.
Lê Lân
Xây Dựng Chatbot RAG Hỗ Trợ Khách Hàng Siêu Tốc Trong 10 Phút Với MongoDB Atlas và Thư Viện mongodb-rag
Hướng dẫn siêu tốc: Xây dựng chatbot RAG thông minh chỉ trong 10 phút với MongoDB Atlas Vector Search và thư viện mongodb-rag mới toanh. Tạm biệt "học vẹt", đón chào AI xịn sò!
Lê Lân
Chỉ Mục Database: Bí Quyết Biến Truy Vấn 'Rùa Bò' Thành 'Tên Lửa'!
Tìm hiểu cách chỉ mục (indexes) biến các truy vấn cơ sở dữ liệu chậm chạp thành những "tên lửa" siêu tốc. Bài viết giải thích chi tiết về chỉ mục, cách hoạt động của B-tree, so sánh hiệu suất giữa có và không có chỉ mục, và những sai lầm cần tránh khi dùng chỉ mục trong cả SQL và NoSQL.
Lê Lân
Phá đảo giới hạn AI: MCP – Cổng USB vạn năng cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)!
Chào bạn, bạn có bao giờ "há hốc mồm" ngạc nhiên trước sự thông minh "kinh thiên động địa" của mấy anh bạn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chưa? Chúng nó đỉnh đến nỗi có thể trò chuyện, viết lách, thậm chí là làm thơ "như đúng rồi"! Nhưng mà này, đôi khi các "thiên tài" này cũng "nói hươu nói vượn" (hay còn gọi là "ảo giác" – hallucination) hoặc kiến thức thì "cũ rích" từ đời nào rồi. Để "giải cứu" các anh bạn LLM khỏi mấy cái "bệnh" khó đỡ này, các nhà nghiên cứu đã nghĩ ra ti tỉ "chiêu trò". Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau "bung lụa" hai cái tên đang "làm mưa làm gió" nhất: **RAG (Retrieval-Augmented Generation)** và **MCP (Model Context Protocol)**. Đặc biệt, MCP đang nổi lên như một "siêu sao" có thể "thay đổi cuộc chơi" đó nha! Trước khi "lặn không phanh" vào thế giới "bí ẩn" của MCP, mình cùng "soi" kỹ anh bạn RAG một chút xíu đã nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/rag_limitations.png' alt='Mô hình RAG đang gặp khó khăn'> RAG, hay còn gọi là **Tạo sinh có Tăng cường Truy xuất**, nghe cái tên đã thấy "oách" rồi đúng không? Cơ bản là nó giống như việc bạn có một "người bạn siêu giỏi" nhưng đôi khi lại "não cá vàng". RAG sẽ sắm vai "người nhắc bài" kiêm "người bổ sung kiến thức" siêu đẳng, giúp các mô hình lớn "học hỏi" thêm thông tin bên ngoài để trả lời câu hỏi vừa chính xác, vừa cập nhật. Cứ tưởng tượng như có một thư viện khổng lồ bên cạnh để tra cứu vậy! Nhiều người cứ nghĩ: "Ơn giời, cứ nhét thêm kiến thức qua RAG là con AI nhà mình sẽ thành 'thánh' ngay!" Ôi không, sai lầm "chí mạng" đó bạn ơi! Thực tế phũ phàng là, RAG vẫn còn kha khá "điểm yếu" khiến nó chưa thể "hoàn hảo" như chúng ta "mơ ước" đâu: * **Truy xuất thông tin "hên xui như xổ số":** Trái tim của RAG là biến mọi kiến thức thành những "vectơ" (cứ tưởng tượng là những điểm tọa độ trong không gian 3D mà mắt thường mình chẳng nhìn thấy được ấy!) rồi "cất" vào một "ngân hàng" khổng lồ. Khi bạn hỏi, câu hỏi của bạn cũng được "hô biến" thành vectơ, rồi nó sẽ đi "dò la" tìm những vectơ "na ná" trong ngân hàng đó. Vấn đề là, đôi khi nó tìm không "trúng đích", hoặc "lôi" ra những thứ chẳng liên quan gì. Giống như bạn đi tìm kho báu mà bản đồ lại bị rách mất một nửa vậy! * **Câu trả lời "nửa vời" kiểu "đầu voi đuôi chuột":** Vì RAG thường chỉ "ngó nghiêng" các "mảnh" tài liệu nhỏ (hay còn gọi là "chunks"), nên khi bạn muốn nó "kể" cả một câu chuyện dài, "tóm tắt" cả một cuốn sách hay cần tổng hợp kiến thức phức tạp, nó dễ bị "hụt hơi", "đuối sức". Kết quả là câu trả lời cứ lủng củng, không đầy đủ, đọc xong thấy "ngứa mắt" ghê! * **"Thiếu tầm nhìn" tổng thể, "mù mờ" không biết gì:** RAG không có "khả năng tiên tri" để biết cần bao nhiêu mảnh tài liệu thì đủ để trả lời một câu hỏi, và nó cũng không "hiểu" được mối liên hệ "chằng chịt" giữa các tài liệu với nhau. Ví dụ, trong luật pháp, có những điều khoản mới có thể "phủ quyết" điều khoản cũ, nhưng RAG thì... "bó tay chấm com"! Nó không biết cái nào là "mới nhất", "quan trọng nhất". * **"Nhanh chán" khi "tám chuyện" nhiều hồi:** Khi bạn "trò chuyện đa luân" (tức là hỏi qua hỏi lại nhiều lần để suy luận, đào sâu vấn đề), RAG lại tỏ ra khá "yếu thế" và "mau nản". Nó không giỏi trong việc "ghi nhớ" những gì đã hỏi trước đó để tiếp tục "tư duy" cho các câu hỏi sau. Cứ như một người bạn "đãng trí" vậy! Dù đã có một vài công nghệ "mới nổi" như GraphRAG hay KAG đang "cố gắng" vá víu những "lỗ hổng" này, nhưng chúng vẫn còn "non choẹt" lắm. Hiện tại, RAG vẫn chưa thể "đạt tới đỉnh cao" như kỳ vọng của chúng ta đâu. Buồn ghê! Trước khi chúng ta "nhảy phóc" vào MCP, có một "nhân vật" không thể không nhắc tới, một "người mở đường" cực kỳ quan trọng: **Function Call (Gọi hàm)**. Cùng "tìm hiểu kỹ" xem anh chàng này là ai nhé! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fd47qx4o3dg857cthm9x1.png' alt='Mô tả Function Call'> Ngày xửa ngày xưa, các mô hình AI lớn giống như những "bách khoa toàn thư" biết nói, nhưng lại bị "nhốt" trong một căn phòng "kín bưng". Chúng chỉ trả lời được những gì đã được "nhồi nhét" sẵn, không thể "lén lút" nhòm ngó thông tin thời gian thực hay "buôn chuyện" với thế giới bên ngoài. Ví dụ, chúng không thể tự mình tra cứu tin tức mới nhất, hay sử dụng các công cụ "lợi hại" khác để làm nhiệm vụ cụ thể. "Đáng thương" ghê! Rồi vào năm 2023, OpenAI bất ngờ "tung chưởng" một "siêu năng lực" mang tên Function Call! Nó giống như việc "trang bị" cho mấy con AI một "hộp đồ nghề" vạn năng vậy. Khi gặp câu hỏi "khó nhằn" mà bản thân không tự "xử lý" được, mô hình sẽ "chủ động" ra hiệu và "gọi" các hàm (chức năng) đã được định nghĩa trước (như "tra cứu thời tiết", "tính toán số liệu", "truy vấn cơ sở dữ liệu"...). Sau khi "thu thập" đủ thông tin, nó mới "ung dung" đưa ra câu trả lời "chuẩn không cần chỉnh". Nghe "đã" ghê ha, cứ như có một trợ lý biết tự đi tìm việc vậy! Tuy nhiên, "đời không như là mơ", Function Call dù "ngon" vậy nhưng lại có một nhược điểm "to đùng, to vật vã": **chi phí triển khai quá cao, "đốt tiền" như chơi!** Trước khi "ngôi sao" MCP xuất hiện, để dùng được Function Call, các lập trình viên phải "đổ mồ hôi sôi nước mắt", thậm chí là "khóc ròng" luôn: * **Mỗi mô hình một kiểu "chơi riêng":** Hồi đầu, OpenAI "phát minh" ra nó nhưng lại không định biến nó thành "chuẩn chung" cho cả làng AI. Thế nên, dù nhiều mô hình sau này cũng "học đòi" hỗ trợ Function Call, nhưng mỗi "anh" lại "làm một phách", cách triển khai "khác bọt" nhau "một trời một vực". * **"Chữa cháy" đủ kiểu, "làm mình làm mẩy":** Điều này có nghĩa là, nếu bạn muốn tạo một công cụ dùng Function Call, bạn phải "tùy chỉnh" riêng cho từng loại mô hình, từ "định dạng tham số", "logic kích hoạt", cho đến "cấu trúc trả về"... "Ngốn" thời gian và công sức kinh khủng, cứ như phải học "ti tỉ" ngôn ngữ khác nhau chỉ để nói cùng một câu vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F5gi0eb1zzk9pex9d3ejy.png' alt='Sự phức tạp của Function Call không chuẩn hóa'> Chính vì vậy, việc phát triển các AI Agent (những "chú robot" tự động làm việc) trở nên "khó nhằn" hơn bao giờ hết. Đa số chúng ta chỉ có thể "dựa dẫm" vào các nền tảng có sẵn như Dify hay Wordware thôi. "Nản" ghê! Và đây rồi, "ngôi sao sáng nhất" của chúng ta chính là: **MCP (Model Context Protocol)**! Được "ông lớn" Anthropic (cha đẻ của Claude) giới thiệu, MCP ra đời như một "vị cứu tinh" để giải quyết bài toán "đau đầu" về việc làm sao để AI "giao tiếp" với dữ liệu và công cụ bên ngoài một cách "mượt mà" nhất, "chuẩn chỉnh" nhất. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fhc27n10as9p6gneraj7v.png' alt='Mô tả giao thức MCP'> Hồi trước, với Function Call, mỗi khi muốn kết nối mô hình với một nguồn dữ liệu hay công cụ mới, các lập trình viên phải "cày code cháy bàn phím" để tích hợp riêng. Vừa "nhức đầu" lại vừa dễ gây lỗi. MCP xuất hiện như một "cổng USB vạn năng" hay "ổ cắm đa năng" cho AI vậy! Nó thiết lập một "chuẩn" chung, giúp việc kết nối với các cơ sở dữ liệu, API bên ngoài, hay file cục bộ trở nên dễ dàng và nhất quán. Cứ như có một "phiên dịch viên" chuyên nghiệp giúp AI "nói chuyện" với mọi thứ vậy đó, "tuyệt cú mèo"! Ban đầu, MCP khá "lặng lẽ" vì chỉ có mỗi "anh bạn" Claude hỗ trợ thôi. Nhưng rồi, nhờ sự "đẩy thuyền" mạnh mẽ của Cursor (anh em "cùng nhà" với Claude mà!), và sự "nóng sốt" của trào lưu AI Agent (đặc biệt là công cụ "gây bão" Manus), MCP bỗng nhiên "nổi như cồn", ai ai cũng nhắc đến. Và đỉnh điểm là khi "ông trùm" **OpenAI cũng tuyên bố hỗ trợ MCP** gần đây! Chấn động chưa?! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fvqhsi138he7zh04c1exo.png' alt='OpenAI hỗ trợ MCP'> Lúc đó, tôi mới "ngỡ ngàng bật ngửa" nhận ra: **MCP đã thành công vang dội rồi! Nó chính thức trở thành "chuẩn công nghiệp" cho việc "gọi công cụ" trong thế giới AI.** Một bước tiến "lịch sử" luôn đó! Hãy tưởng tượng thế này cho dễ hiểu nhé: * **MCP Host (máy chủ của bạn):** Là nơi bạn đang "tâm sự" với AI, ví dụ như Claude Desktop hay Cursor. Bên trong cái "máy chủ" này có một "anh chàng thông dịch viên" tên là **MCP Client**. * **MCP Client (thông dịch viên):** Anh này sẽ "nói chuyện" với các MCP Server bằng một ngôn ngữ chuẩn mực chung (ngôn ngữ MCP). * **MCP Server (người cung cấp dịch vụ):** Là những "người phục vụ" do các nhà phát triển thứ ba tạo ra. Họ chuyên trách thực hiện các tác vụ cụ thể như "đọc dữ liệu" từ cơ sở dữ liệu, "lướt web" tự động, hay "mở file". Sau khi làm xong việc, họ lại "báo cáo" kết quả về cho MCP Client bằng ngôn ngữ chuẩn MCP. Cứ như một đội ngũ siêu đặc nhiệm vậy! Nhờ có MCP, các lập trình viên giờ đây không cần "đau đầu vò óc" viết đi viết lại code để kết nối mô hình với từng loại tài nguyên khác nhau nữa. Cứ phát triển theo chuẩn MCP là "xong xuôi cành đào"! Và quan trọng hơn, các MCP Server đã được tạo ra có thể "mở cửa" cho mọi người dùng chung, giảm thiểu công việc "nhàm chán" lặp lại. "Quá đã"! Đơn giản mà nói, nếu bạn muốn làm một plugin có cùng chức năng, trước đây bạn phải viết riêng cho Cursor, riêng cho Dify. Giờ thì, nếu cả hai đều hỗ trợ MCP, bạn chỉ cần viết **MỘT LẦN** rồi "tha hồ" dùng chung! Tuyệt vời chưa từng thấy! Vậy MCP có những "siêu năng lực" gì mà lại "hot" đến thế? Nó chia các khả năng mà client hỗ trợ thành 5 loại, nghe qua tí là "hiểu liền tù tì" à: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fsp5k8kq1jzds8jg0zcxa.png' alt='Các khả năng của MCP Client'> * **Tools (Công cụ):** Các Server "phơi bày" (tức là cung cấp) những chức năng mà LLM có thể "gọi" để tương tác với thế giới bên ngoài. Đây là cái "hot" nhất và được dùng nhiều nhất hiện nay đó! * **Resources (Tài nguyên):** Server cung cấp dữ liệu, nội dung để client "đọc" và dùng làm ngữ cảnh (context) cho LLM. Giống như sách tham khảo vậy. * **Prompts (Gợi ý):** Server định nghĩa các mẫu prompt (gợi ý) có thể dùng lại nhiều lần, giúp "hướng dẫn" cách tương tác của LLM. Kiểu như kịch bản mẫu ấy. * **Sampling (Lấy mẫu):** Cho phép Server gửi yêu cầu tạo nội dung từ LLM thông qua client, mở ra những "hành vi thông minh" phức tạp hơn. "Đỉnh cao" của sự sáng tạo! * **Roots (Gốc):** Client chỉ định cho Server biết nên "để mắt" đến tài nguyên nào và tìm chúng ở đâu. Giống như chỉ đường cho "người đi tìm" vậy. Nói về các công cụ hỗ trợ MCP, chúng ta có thể "chia team" ra thành những "anh tài" sau: * **Công cụ trò chuyện AI:** Như 5ire, LibreChat, Cherry Studio – mấy "anh bạn" để bạn "tám chuyện" với AI đó. * **Công cụ lập trình AI:** Như Cursor, Windsurf, Cline – "trợ thủ" đắc lực cho các coder. * **Framework phát triển AI:** Như Genkit, GenAIScript, BeeAI – "bộ khung" để dựng nên các ứng dụng AI. Giờ thì, **MCP Server** là gì? Hiểu đơn giản, nó là một "chương trình bé tí" nhưng "có võ", nhiệm vụ chính là "giao tiếp" với các client theo chuẩn MCP, giúp mô hình "điều khiển" các nguồn dữ liệu hay công cụ cụ thể. Nghe có vẻ "bí ẩn" nhưng nó chính là những "người quản gia" tài ba đó, "hậu thuẫn" cho AI! Các loại MCP Server phổ biến bạn có thể gặp "nhan nhản" trên thị trường: * **Truy cập file và dữ liệu:** Giúp mô hình "đọc" và "ghi" file cục bộ hay cơ sở dữ liệu. Ví dụ điển hình là File System MCP Server. * **Tự động hóa web:** Biến mô hình thành "người lướt web" chuyên nghiệp, tự động điều khiển trình duyệt. "Siêu nhân" Pupteer MCP Server là một ví dụ. * **Tích hợp công cụ bên thứ ba:** Giúp mô hình "gọi điện" đến các API của những nền tảng khác để lấy thông tin hoặc thực hiện tác vụ. Ví dụ "thực tế" là Gaode Map MCP Server. Vậy tìm mấy cái MCP Server "thần thánh" này ở đâu? Có mấy "kho báu" online bạn có thể "khám phá" nè, cứ gọi là "lạc trôi" trong thế giới server luôn: * **Kho chính thức trên Github:** https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://github.com/modelcontextprotocol/servers – đây là "ngân hàng" chứa các ví dụ chính thức "hàng xịn", và cả những server do cộng đồng "đóng góp" phát triển. "Tha hồ" mà "mò mẫm"! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fd9nwgx5uuhamizzgfstk.png' alt='Kho MCP Server trên Github'> * **MCP.so:** https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://mcp.so/ – một "chợ trời" tổng hợp hơn 5000 MCP Server, "mua sắm" tẹt ga luôn! Nó còn có ví dụ cấu hình cụ thể nữa chứ, "tiện lợi" hết sức! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Frt4h7thw1yl3ivlhqy2l.png' alt='Giao diện MCP.so'> * **MCP Market:** https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://mcpmarket.com/ – tốc độ truy cập "chóng mặt" luôn, và bạn có thể lọc theo loại công cụ nữa! "Quá đỉnh"! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F9xgy0hh8a04hbp5ek7xi.png' alt='Giao diện MCP Market'> Giờ thì, hãy cùng "xắn tay áo" thực hành xem MCP "xịn sò" đến mức nào nhé! Chúng ta sẽ dùng MCP để "gọi" một cơ sở dữ liệu từ "tận sâu thẳm" trong máy tính của mình! ### **"Phòng dữ liệu" của chúng ta: ServBay + MongoDB** Để dễ hình dung "tận gốc", chúng ta sẽ xây dựng một "kho dữ liệu" nho nhỏ. Ở đây, tôi chọn **MongoDB** – một anh bạn database "thân thiện số một" và cực kỳ phổ biến trong giới lập trình. MongoDB lưu dữ liệu theo kiểu "tài liệu" (document), y chang định dạng JSON mà chúng ta hay dùng, nên dễ làm quen "cực kỳ" luôn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F5b90lcpzhs3i1qc5pe10.png' alt='Mô hình dữ liệu của MongoDB'> Tại sao lại là MongoDB mà không phải mấy database "truyền thống" như SQLite hay MySQL? Đơn giản thôi! Các database quan hệ (như SQL) có cấu trúc bảng cố định, muốn thay đổi gì là phải "cải tạo" cả "căn nhà", rườm rà "hết sức". Còn MongoDB thì "thoải mái" hơn nhiều, bạn có thể lưu các tài liệu với cấu trúc khác nhau trong cùng một "hộc tủ" (collection). Cần thêm trường nào cứ thêm, không cần "định hình" trước. Cực kỳ tiện lợi cho những ai muốn xây dựng một "kho kiến thức" mà có thể "bổ sung" liên tục "không ngừng nghỉ" đó! Để "dựng" MongoDB lên "thơm tho", chúng ta sẽ dùng **ServBay**. ServBay là một "nền tảng quản lý môi trường phát triển" cực kỳ "xịn sò", nó có sẵn cả "bộ sưu tập" database từ SQL đến NoSQL, bao gồm MySQL, MariaDB, PostgreSQL, MongoDB, Redis, và Memcached. Cứ gọi là "đủ món"! Với "tấm chiếu mới" như chúng ta, cài MongoDB bằng ServBay "nhàn tênh" đến phát "ngỡ ngàng"! Chỉ cần vài cú click là xong, không cần "lăn tăn" mấy vụ cấu hình lằng nhằng "đau đầu". Thậm chí, bạn còn có thể dùng ServBay để "triển khai" các LLM ngay trên máy tính cá nhân của mình nữa chứ, "tiện lợi" hết sảy! Bạn có thể tải và cài ServBay từ trang chủ "chính hãng" tại đây: https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://www.servbay.com Sau khi tải xong, bạn "lon ton" vào mục 'Services' ở thanh bên trái, tìm MongoDB trong phần database và chọn phiên bản bạn muốn tải. "Dễ như ăn kẹo"! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fndoycmn0dkqr0pu1yfmz.png' alt='Cài đặt MongoDB qua ServBay'> Cài xong, MongoDB sẽ "lắng nghe" mọi yêu cầu ở cổng 27017 mặc định của chúng ta. Cứ như một "ông chủ" sẵn sàng phục vụ vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fzf4uc57vjg8z130v8lqp.png' alt='MongoDB chạy trên cổng 27017'> Để "nhìn tận mắt, sờ tận tay" dữ liệu, chúng ta cần cài thêm **MongoDB Compass** – công cụ "nhìn thấy" dữ liệu bằng giao diện đồ họa do chính MongoDB "tự sản xuất". "Đẹp mắt" và "dễ dùng" vô cùng! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fztanp8imxc32lx3fsmkn.png' alt='Giao diện MongoDB Compass'> Bạn có thể tải về "miễn phí" tại đây: https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://www.mongodb.com/try/download/compass Cài xong, bạn cứ "mặc định" kết nối Compass với MongoDB Server "local" của bạn (vì nó chạy trên máy bạn mà). "Ngọt ngào" luôn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Frf2ar7ifnyll25055uk7.png' alt='Kết nối MongoDB Compass'> Giờ thì bạn có thể "tha hồ nhét" dữ liệu của mình vào MongoDB qua Compass. Cứ như "đổ đầy" một cái "kho" vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F6yb2g3tk1th2kij2ke1m.png' alt='Nhập dữ liệu vào MongoDB'> Ví dụ, chúng ta sẽ dùng dữ liệu trông "cute" như thế này để "làm mẫu" nhé: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F6ejve3tqhbsual1glb5d.png' alt='Dữ liệu mẫu trong MongoDB'> Nếu bạn chưa biết cách "nhập" dữ liệu vào MongoDB, đừng lo lắng "quá đáng"! Cứ "mạnh dạn" nhờ AI "viết hộ" script nhập liệu, rồi làm theo hướng dẫn "từng li từng tí" của AI là "ngon lành cành đào" ngay. AI bây giờ "đa năng" lắm! * **Prompt gợi ý thần thánh:** "Hãy giúp tôi viết một script để nhập dữ liệu từ bảng hiện tại vào cơ sở dữ liệu MongoDB cục bộ của tôi. Tên database là `datamanagement`." (Bạn có thể sửa `datamanagement` thành tên database của mình nha) Sau đó, bạn cứ "nhắm mắt" chạy script theo hướng dẫn của AI. Đây là "thành quả ngọt ngào" sau khi nhập thành công: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fivpu5l9146mmjfud6mko.png' alt='Dữ liệu đã nhập vào MongoDB Compass'> ### **Trợ lý AI "thần thông": VSCode + Cline** Giờ thì, chúng ta cần một "trợ lý" AI để "tâm sự" với MCP Server. Tôi chọn **Cline** – một "plugin trợ lý lập trình AI" "mở toang" trên VS Code. Nó siêu linh hoạt vì hỗ trợ cấu hình nhiều API AI từ bên thứ ba. Nếu bạn mới "chập chững" những bước đầu tiên vào thế giới lập trình AI, thì VS Code + Cline là một "combo" đáng để thử đó, "ngon - bổ - rẻ"! Cài Cline cũng "dễ như ăn kẹo". Bạn cứ mở VS Code lên, vào phần tiện ích (Extensions) ở thanh bên trái, tìm "Cline" và cài đặt (nhớ chọn bản có nhiều lượt tải nhất nhé, tránh "dính" bản "fake"!). <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F3ehjmzd93xeb0e8kwyi5.png' alt='Cài đặt Cline trong VS Code'> Cài xong, bạn cứ click vào biểu tượng Cline ở thanh bên trái, mở cài đặt và cấu hình mô hình AI bạn muốn dùng. "Thích" anh nào cứ chọn! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F5qmuob7n931d1yktmgpa.png' alt='Cấu hình mô hình AI trong Cline'> Sau khi cấu hình xong, bạn thử "hỏi vu vơ" trong cửa sổ chat xem "em" nó có trả lời không. Nếu "suôn sẻ" như dòng suối, là thành công "mỹ mãn" rồi đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fvws4742o06zu6g6pnawe.png' alt='Thử nghiệm trò chuyện với Cline'> ### **"Kế nối" MongoDB với thế giới AI: Cấu hình mcp-mongo-server "thần kỳ"** Giờ thì, chúng ta cần một MCP Server chuyên "phiên dịch" giữa AI và MongoDB. Có nhiều lựa chọn "ngon nghẻ" lắm, nhưng ở đây tôi dùng **mcp-mongo-server** – một "lựa chọn sáng giá"! Trong VS Code, bạn cứ vào tab 'Installed' (đã cài đặt), sau đó "mạnh dạn" click vào 'Configure MCP Servers' ở dưới cùng. Bạn sẽ thấy một file JSON "bí ẩn" mở ra, đó chính là nơi Cline "ghi chép" cấu hình MCP của bạn. Ban đầu nó sẽ "trống trơn" như một tờ giấy trắng. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F2r3d4a9smqhkof3wu5ck.png' alt='Cấu hình MCP Servers trong Cline'> Chúng ta sẽ "chép" đoạn mã cấu hình từ Github "thần thánh" và đừng quên thay đổi địa chỉ `MCP_MONGODB_URI` thành địa chỉ MongoDB của mình (thường là `mongodb://localhost:27017` nếu bạn chạy local). "Đơn giản như đan rổ"! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fjv7tdf5qqnsd1twmzk65.png' alt='Cấu hình mcp-mongo-server'> Sau khi dán cấu hình này vào file của Cline, nếu bạn thấy "đèn xanh" của mongodb "sáng chói" ở thanh bên trái, thì "xin chúc mừng", cấu hình đã thành công "rực rỡ" rồi đó! Bạn đã "mở cánh cửa" cho AI "nói chuyện" với database rồi! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F9sm5mcmxsubpieownnnv.png' alt='Cấu hình MCP MongoDB thành công'> À, lưu ý nhỏ "xíu xiu" này: chúng ta cần dùng lệnh `npx` ở đây, nên máy bạn phải có Node.js đó nha. Nếu chưa có, ServBay cũng "tốt bụng" giúp bạn cài "một nốt nhạc" luôn! "Quá tiện"! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fbdoz5yo81r8elr4xk9xx.png' alt='Cài đặt Node.js qua ServBay'> Giờ thì, "màn trình diễn" "ngoạn mục" bắt đầu! "Hồi hộp" quá! Chúng ta thử hỏi một câu "dễ ợt": 'Có bao nhiêu nữ giới?' Ngay lập tức, cửa sổ chat "tự động" nhận ra câu hỏi này cần "nhờ vả" MCP và hỏi xem chúng ta có "bật đèn xanh" cho phép gọi MongoDB MCP không. Cứ "mạnh dạn" click vào 'allow' nhé, đừng "ngại ngùng" gì cả! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F18sp36hr0qyvf8kem5hn.png' alt='Cline hỏi xin phép gọi MCP'> Và "chào mừng bạn đến với sự thần kỳ"! MCP đã "tra cứu" chính xác kết quả từ database và đưa ra câu trả lời "chuẩn không cần chỉnh", cứ như "thần giao cách cảm" vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fdcv7fscy6a8r1hferlah.png' alt='Kết quả truy vấn MongoDB qua MCP'> Tiếp theo, thử một câu "hack não" hơn chút, xem AI có "hoa mắt" không nhé: 'Có bao nhiêu nam giới làm tài xế xe buýt?' <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fxhp2or61id6s6x3we0o5.png' alt='Truy vấn dữ liệu phức tạp hơn'> Mô hình vẫn "nhanh như chớp" đưa ra câu trả lời "đúng boong"! "Quá đỉnh" của chóp luôn! Dù MCP đang "làm mưa làm gió", "chiếm sóng" khắp nơi, nhưng vì là một công nghệ "mới toe" nên nó cũng có vài "điểm yếu" cần cải thiện nè, "chuyện thường tình ở huyện" thôi: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/mcp_limitations.png' alt='Những thách thức của công nghệ mới'> * **"Ăn" dữ liệu khổng lồ là dễ bị "nghẹn" và "đau bụng":** Khác với RAG chỉ "nhón" một ít nội dung cần thiết mỗi lần, MCP lại thực sự "chạy" các câu lệnh truy vấn database (kiểu như SQL). Nên nếu bạn "hỏi" mà database "phun" ra cả đống dữ liệu "khổng lồ", thì "ngốn" token (đơn vị tính chi phí AI) cực kỳ, thậm chí có thể làm "đứng hình" luôn cả MCP client đó! "Tốn kém" và "nguy hiểm"! * **"Tốn" token hơn khi "tám chuyện" với công cụ:** Nhiều MCP client hiện tại vẫn phải dùng kha khá "lời nhắc" (system prompts) để "nói chuyện" với các công cụ MCP. Vì vậy, cứ dùng MCP là "y như rằng" chi phí token sẽ "nhảy múa" tăng lên "chóng mặt" đáng kể. "Đau ví" lắm! Tuy nhiên, đừng vì thế mà "nản lòng" nha! Tương lai của MCP "sáng lạng" như "mặt trời" vậy đó! Trước đây, cũng có những giải pháp tương tự dựa trên Function Call + Text2SQL (biến văn bản thành câu lệnh SQL), nhưng vì chi phí phát triển "chót vót" và độ chính xác "phập phù" như "sóng biển" nên chúng không "phất" lên được. Còn với phương pháp MCP + database mà chúng ta vừa "ngâm cứu" hôm nay thì sao? Nó thực sự đã **giảm chi phí phát triển xuống gần như bằng 0** (thậm chí là không cần viết code "một chữ" nào!), mà độ chính xác lại **cực kỳ cao**, "chuẩn xác" đến từng "milimet". Tôi tin rằng, trong tương lai "không xa lắc", MCP sẽ trở thành một "cách thức truy vấn dữ liệu quốc dân", và có thể "soán ngôi" RAG truyền thống trong các kịch bản cần truy xuất dữ liệu có cấu trúc như "chăm sóc khách hàng thông minh", "quản lý kho bãi", hay "quản lý thông tin" trong các doanh nghiệp lớn. Cứ chờ xem nhé!
Lê Lân