Model Context Protocol (MCP): Hướng dẫn triển khai cho nhà phát triển


2025-07-14


Model Context Protocol (MCP) cho phép các ứng dụng AI kết nối an toàn với các nguồn dữ liệu, công cụ và dịch vụ bên ngoài thông qua một giao diện được tiêu chuẩn hóa. Đối với các nhà phát triển xây dựng ứng dụng dựa trên AI, MCP loại bỏ nhu cầu tích hợp tùy chỉnh bằng cách cung cấp một lớp giao tiếp phổ quát giữa các mô hình ngôn ngữ lớn và bối cảnh mà chúng cần để thực hiện các tác vụ phức tạp.

Các khả năng chính:

  • ✅ Tích hợp công cụ được tiêu chuẩn hóa trên các ứng dụng AI
  • ✅ Truy cập an toàn, dựa trên sự đồng ý vào các hệ thống bên ngoài
  • ✅ Kiến trúc máy chủ có thể tái sử dụng (xây dựng một lần, triển khai ở mọi nơi)
  • ✅ Hỗ trợ tài nguyên, công cụ, lời nhắc và lấy mẫu nâng cao

Hướng dẫn này cung cấp một cái nhìn sâu sắc về kỹ thuật kiến trúc, các mẫu triển khai, các cân nhắc về bảo mật và các chiến lược tối ưu hóa hiệu suất của MCP cho các lần triển khai sản xuất.

Sơ đồ hiển thị kiến trúc của Model Context Protocol, với một máy chủ, máy khách và máy chủ đang giao tiếp.

Trả lời nhanh: Model Context Protocol (MCP) là gì?

Model Context Protocol (MCP) là một tiêu chuẩn mã nguồn mở xác định cách các ứng dụng AI giao tiếp với các hệ thống, công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài. Được giới thiệu bởi Anthropic, MCP tạo ra một giao diện thống nhất tương tự như cách USB-C đã tiêu chuẩn hóa kết nối thiết bị—cho phép các nhà phát triển xây dựng tích hợp một lần và sử dụng chúng trên bất kỳ ứng dụng AI nào tương thích với MCP.

Các khả năng chính:

  • Lớp giao tiếp dựa trên JSON-RPC 2.0 được tiêu chuẩn hóa
  • Hỗ trợ các công cụ (hàm có thể thực thi), tài nguyên (truy cập dữ liệu) và lời nhắc (mẫu)
  • Kiến trúc ưu tiên bảo mật với yêu cầu sự đồng ý của người dùng
  • SDK không phụ thuộc vào ngôn ngữ (TypeScript, Python, C#)

Vấn đề: Bối cảnh tích hợp AI phân mảnh

Trước MCP, việc kết nối các mô hình AI với các hệ thống bên ngoài đòi hỏi phải xây dựng các tích hợp tùy chỉnh cho từng ứng dụng cụ thể. Cách tiếp cận này đã tạo ra một số thách thức nghiêm trọng:

Nút thắt cổ chai tích hợp:

  • Mã tùy chỉnh cho mọi kết nối – Mỗi nguồn dữ liệu mới đều yêu cầu logic kết nối riêng
  • Không có tiêu chuẩn hóa – Các ứng dụng AI khác nhau sử dụng các phương pháp tích hợp không tương thích
  • Sự không nhất quán về bảo mật – Mỗi tích hợp đều triển khai mô hình bảo mật riêng
  • Chi phí bảo trì – Các bản cập nhật cho một tích hợp không mang lại lợi ích cho các tích hợp khác
  • Khả năng mở rộng hạn chế – Thêm các công cụ mới có nghĩa là công việc tích hợp tăng theo cấp số nhân

Chi phí của việc tích hợp tùy chỉnh

Các nhà phát triển xây dựng ứng dụng AI phải đối mặt với một sự đánh đổi cơ bản: đầu tư nguồn lực kỹ thuật đáng kể vào việc xây dựng và duy trì các tích hợp, hoặc hạn chế khả năng của ứng dụng của họ.

70% thời gian của dự án AI được dành cho việc chuẩn bị và tích hợp dữ liệu thay vì phát triển mô hình. Nguồn: Gartner

Sự phân mảnh này đã tạo ra một số vấn đề kéo theo:

Lỗ hổng bảo mật: Mỗi tích hợp tùy chỉnh đều triển khai logic xác thực, ủy quyền và xử lý dữ liệu riêng. Nếu không có tiêu chuẩn hóa, các phương pháp bảo mật tốt nhất sẽ rất khác nhau, tạo ra các vectơ tấn công tiềm ẩn.

Khóa nhà cung cấp: Các ứng dụng được xây dựng bằng các phương pháp tích hợp độc quyền không thể dễ dàng chuyển đổi nhà cung cấp AI hoặc áp dụng các mô hình mới mà không cần tái cấu trúc đáng kể.

Tăng trưởng hệ sinh thái hạn chế: Chi phí xây dựng tích hợp cao đã làm nản lòng các nhà phát triển trong việc tạo ra các công cụ chuyên dụng, hạn chế sự mở rộng của toàn bộ hệ sinh thái AI.

Nhu cầu tiêu chuẩn hóa

Cộng đồng nhà phát triển đã nhận ra vấn đề này từ hệ sinh thái IDE. Trước Language Server Protocol (LSP), mỗi trình soạn thảo mã đều yêu cầu các triển khai tùy chỉnh cho các tính năng như tự động hoàn thành và tô sáng cú pháp cho mọi ngôn ngữ lập trình.

LSP đã giải quyết vấn đề này bằng cách tạo ra một giao thức tiêu chuẩn—cho phép một máy chủ ngôn ngữ hoạt động với bất kỳ trình soạn thảo nào tương thích với LSP. MCP áp dụng nguyên tắc tương tự này cho các tích hợp AI, tạo ra một mô hình "xây dựng một lần, sử dụng ở mọi nơi" để kết nối các ứng dụng AI với các hệ thống bên ngoài.

Giải pháp MCP: Kiến trúc tích hợp AI được tiêu chuẩn hóa

Model Context Protocol giải quyết sự phân mảnh thông qua một kiến trúc ba thành phần được xây dựng trên JSON-RPC 2.0, đảm bảo giao tiếp có cấu trúc và rõ ràng.

Cách tiếp cận truyền thốngModel Context Protocol
Tích hợp tùy chỉnh cho mỗi ứng dụngMột máy chủ, nhiều máy khách
Các mô hình bảo mật không nhất quánKhung đồng ý được tiêu chuẩn hóa
Giao tiếp độc quyềnTiêu chuẩn mở JSON-RPC 2.0
Khả năng tái sử dụng công cụ hạn chếKhả năng tương thích công cụ phổ quát
Chi phí bảo trì caoCập nhật máy chủ tập trung

Các thành phần kiến trúc cốt lõi

MCP xác định ba thành phần chính hoạt động cùng nhau để cho phép các tích hợp AI an toàn, có thể mở rộng:

MCP Host: Ứng dụng AI chính mà người dùng tương tác (ví dụ: VS Code, Claude Desktop, các tác nhân AI tùy chỉnh). Host quản lý giao diện người dùng, chạy LLM và cung cấp môi trường sandbox cho các máy khách MCP.

MCP Client: Lớp kết nối trong Host phát hiện, kết nối và giao tiếp với các máy chủ MCP. Máy khách xử lý việc đàm phán khả năng và định tuyến các yêu cầu giữa Host và máy chủ, hoạt động như một người gác cổng bảo mật.

MCP Server: Một quy trình độc lập hiển thị dữ liệu và chức năng bên ngoài cho MCP Host. Máy chủ có thể cung cấp quyền truy cập vào API, cơ sở dữ liệu, hệ thống tệp hoặc bất kỳ dịch vụ bên ngoài nào thông qua các giao diện được tiêu chuẩn hóa.

Kiến trúc này tạo ra các ranh giới hệ thống rõ ràng. Host không bao giờ giao tiếp trực tiếp với máy chủ—tất cả các tương tác đều thông qua Client, nơi có thể thực thi các chính sách bảo mật và nhận được sự đồng ý của người dùng trước khi thực hiện các hoạt động nhạy cảm.

Các khả năng của máy chủ MCP

Thông số kỹ thuật MCP xác định bốn loại khả năng chính mà máy chủ có thể hiển thị:

1. Công cụ: Các hàm có thể thực thi

Công cụ là các hàm mà các mô hình AI có thể gọi để thực hiện các hành động. Mỗi công cụ bao gồm một tên, mô tả và lược đồ JSON xác định các tham số đầu vào.

Cách hoạt động: LLM của Host phân tích các mô tả công cụ để xác định hàm nào sẽ gọi. Ví dụ, khi người dùng yêu cầu "Tạo báo cáo lỗi cho lỗi đăng nhập", LLM xác định một công cụ create_issue từ một máy chủ Jira MCP, trích xuất các tham số (title, description) và yêu cầu thực thi.

Yêu cầu bảo mật: Host phải nhận được sự chấp thuận rõ ràng của người dùng trước khi thực thi các công cụ, đặc biệt là đối với các hoạt động ghi hoặc truy cập dữ liệu nhạy cảm.

2. Tài nguyên: Truy cập dữ liệu theo ngữ cảnh

Tài nguyên đại diện cho dữ liệu giống như tệp hoặc bối cảnh được cung cấp cho LLM—bao gồm nội dung tệp, tài liệu, lược đồ cơ sở dữ liệu hoặc phản hồi API.

Cách hoạt động: Tài nguyên cho phép LLM truy cập dữ liệu ngoài giới hạn đào tạo của chúng. Một máy chủ file_system MCP có thể cung cấp nội dung mã nguồn, cho phép mô hình phân tích và tái cấu trúc mã mà không cần các thao tác sao chép-dán thủ công.

3. Lời nhắc: Các mẫu có thể tái sử dụng

Lời nhắc là các mẫu được xác định trước được gọi thông qua các lệnh gạch chéo (ví dụ: /generateApiRoute), hợp lý hóa các tác vụ phổ biến với các điểm bắt đầu có cấu trúc.

Cách hoạt động: Một máy chủ đăng ký các lời nhắc như performSecurityReview với các tham số (ví dụ: filePath). Khi được gọi, Host xây dựng một yêu cầu LLM chi tiết kết hợp đầu vào của người dùng với các hướng dẫn được xác định trước.

4. Lấy mẫu: Các quy trình làm việc đa tác nhân nâng cao

Lấy mẫu cho phép các máy chủ MCP yêu cầu các hoàn thành mô hình từ máy khách, đảo ngược luồng thông thường cho các quy trình làm việc đa tác nhân hợp tác.

Cách hoạt động: Một máy chủ có thể tìm nạp một tài liệu lớn, sử dụng lấy mẫu để yêu cầu một bản tóm tắt LLM và trả về kết quả ngắn gọn—cho phép các máy chủ tận dụng LLM của Host cho logic nội bộ.

Cách hoạt động: Xây dựng máy chủ MCP đầu tiên của bạn

Hướng dẫn bắt đầu nhanh MCP chính thức cung cấp các SDK cho TypeScript, Python và C#. Ví dụ này minh họa việc xây dựng một máy chủ truy xuất vấn đề GitHub bằng Python.

Bước 1: Thiết lập môi trường

Cài đặt SDK Python MCP bằng trình quản lý gói ưa thích của bạn:

bash
# Sử dụng uv (được khuyến nghị trong tài liệu chính thức)
uv pip install "mcp[cli]"

Bước 2: Khởi tạo máy chủ

Khởi tạo lớp máy chủ. Lớp FastMCP sử dụng các gợi ý kiểu và docstring để tự động tạo các định nghĩa công cụ:

python
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# Khởi tạo máy chủ FastMCP
mcp = FastMCP("github_issue_server")

Bước 3: Định nghĩa một công cụ

Tạo một hàm được trang trí bằng @mcp.tool(). Docstring trở thành mô tả hướng tới LLM, trong khi các gợi ý kiểu xác định các tham số:

python
@mcp.tool()
async def get_github_issue(repo: str, issue_number: int) -> str:
    """
    Tìm nạp chi tiết cho một vấn đề cụ thể từ một kho lưu trữ GitHub.

    Args:
        repo: Tên kho lưu trữ ở định dạng 'chủ sở hữu/kho lưu trữ'.
        issue_number: Số vấn đề cần tìm nạp.
    """
    # Logic gọi API GitHub ở đây
    # Phản hồi giả để minh họa
    if repo == "owner/repo" and issue_number == 123:
        return "Vấn đề 123: Nút đăng nhập không hoạt động. Trạng thái: Mở."
    return f"Không tìm thấy vấn đề {issue_number} trong {repo}."

Bước 4: Chạy máy chủ

Thêm điểm vào để bắt đầu quy trình máy chủ. Các máy chủ MCP giao tiếp qua I/O tiêu chuẩn (stdio) để thực thi cục bộ hoặc HTTP để truy cập từ xa:

python
if __name__ == "__main__":
    # Chạy máy chủ qua đầu vào/đầu ra tiêu chuẩn
    mcp.run(transport='stdio')

Bước 5: Cấu hình Host

Kết nối một MCP Host như VS Code hoặc Claude Desktop với máy chủ của bạn. Khi bạn hỏi "Trạng thái của vấn đề 123 trong owner/repo là gì?", AI sẽ gọi công cụ get_github_issue của bạn một cách thông minh.

Kết quả: Các mẫu triển khai sản xuất

MCP cho phép một số mẫu tích hợp mạnh mẽ cho các ứng dụng AI sản xuất:

📊 Truy cập dữ liệu doanh nghiệp

Tình huống: Đội ngũ bán hàng cần những hiểu biết sâu sắc dựa trên AI từ dữ liệu CRM nội bộ.

Cách tiếp cận truyền thống: 2-3 tuần để xây dựng tích hợp tùy chỉnh với việc xem xét bảo mật, thử nghiệm và triển khai.

Model Context Protocol: Triển khai một máy chủ MCP duy nhất hiển thị các công cụ CRM chỉ đọc. Bất kỳ ứng dụng AI nào tương thích với MCP (Claude Desktop, VS Code, Jenova) đều có thể truy cập dữ liệu ngay lập tức.

Lợi ích chính:

  • Bảo mật và kiểm soát truy cập tập trung
  • Ghi nhật ký kiểm toán nhất quán trên tất cả các ứng dụng AI
  • Điểm bảo trì duy nhất cho tích hợp CRM
  • Có thể tái sử dụng trên nhiều trường hợp sử dụng AI

💼 Tự động hóa quy trình làm việc của nhà phát triển

Tình huống: Đội ngũ kỹ thuật muốn có sự hỗ trợ của AI để xem xét mã, theo dõi vấn đề và tài liệu.

Cách tiếp cận truyền thống: Xây dựng các tích hợp riêng biệt cho GitHub, Jira và Confluence trong mỗi công cụ AI.

Triển khai MCP: Triển khai ba máy chủ MCP (GitHub, Jira, Confluence). Các nhà phát triển sử dụng bất kỳ IDE hoặc trợ lý AI nào tương thích với MCP để truy cập tất cả các công cụ cùng một lúc.

Lợi ích chính:

  • Quy trình làm việc đa công cụ (ví dụ: "Xem xét PR #42, tạo vé Jira cho các vấn đề, cập nhật tài liệu Confluence")
  • Hành vi công cụ nhất quán trên các ứng dụng AI khác nhau
  • Dễ dàng thêm các công cụ mới mà không cần sửa đổi các tích hợp hiện có

📱 Ứng dụng AI di động

Tình huống: Các kỹ thuật viên dịch vụ tại hiện trường cần quyền truy cập dựa trên AI vào sổ tay thiết bị, hệ thống kiểm kê và các công cụ bán vé trên thiết bị di động.

Cách tiếp cận truyền thống: Xây dựng các tích hợp di động gốc cho mỗi hệ thống phụ trợ, duy trì các cơ sở mã riêng biệt cho iOS và Android.

Giải pháp MCP: Triển khai các máy chủ MCP cho mỗi hệ thống phụ trợ. Các ứng dụng AI di động như Jenova kết nối với các máy chủ MCP từ xa qua HTTP, cung cấp đầy đủ chức năng mà không cần mã tích hợp dành riêng cho nền tảng.

Lợi ích chính:

  • Tích hợp không phụ thuộc vào nền tảng (cùng một máy chủ cho iOS, Android, web)
  • Giảm kích thước ứng dụng di động (logic tích hợp nằm trên máy chủ)
  • Triển khai tính năng nhanh hơn (cập nhật máy chủ mà không cần phát hành ứng dụng)

Hình ảnh của một trình soạn thảo mã hiển thị danh sách các công cụ MCP có sẵn, minh họa cách chúng tích hợp vào quy trình làm việc của nhà phát triển.

Các cân nhắc bảo mật quan trọng cho việc triển khai sản xuất

Trong khi MCP cung cấp một khuôn khổ bảo mật, trách nhiệm triển khai thuộc về các nhà phát triển. Tài liệu Thực tiễn tốt nhất về bảo mật MCP nêu ra các rủi ro nghiêm trọng:

Nguyên tắc đặc quyền tối thiểu

Rủi ro: Cấp cho các máy chủ MCP quyền truy cập phụ trợ quá rộng.

Giảm thiểu: Giới hạn quyền của máy chủ ở chức năng tối thiểu cần thiết. Một máy chủ dữ liệu bán hàng chỉ nên có quyền truy cập chỉ đọc vào các bảng cơ sở dữ liệu cụ thể, không phải quyền ghi vào toàn bộ kho dữ liệu.

Triển khai:

  • Sử dụng các tài khoản dịch vụ với các quyền hạn chế
  • Triển khai kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC) ở cấp máy chủ
  • Kiểm tra quyền của máy chủ thường xuyên

Tấn công chèn lời nhắc gián tiếp

Rủi ro: Kẻ tấn công đầu độc các nguồn dữ liệu (tài liệu, mục cơ sở dữ liệu) bằng các hướng dẫn độc hại mà các máy chủ MCP truy xuất và chuyển cho LLM.

Giảm thiểu: Triển khai việc làm sạch đầu vào và mã hóa đầu ra. Coi tất cả dữ liệu bên ngoài là không đáng tin cậy, ngay cả từ các hệ thống nội bộ.

Triển khai:

  • Xác thực và làm sạch tất cả dữ liệu trước khi trả về cho máy khách
  • Sử dụng các chính sách bảo mật nội dung để hạn chế nội dung có thể thực thi
  • Triển khai phát hiện bất thường cho các mẫu dữ liệu bất thường
  • Ghi nhật ký tất cả các truy cập dữ liệu để theo dõi kiểm toán

Theo MCP Security 101 của Protect AI, tấn công chèn lời nhắc gián tiếp là một trong những mối đe dọa mới nổi đáng kể nhất trong bảo mật AI.

Bảo mật phiên

Rủi ro: Chiếm đoạt phiên trong các triển khai HTTP có trạng thái, nơi kẻ tấn công lấy được ID phiên để mạo danh người dùng hợp pháp.

Giảm thiểu: Thông số kỹ thuật MCP yêu cầu các máy chủ không được sử dụng phiên để xác thực. Ràng buộc ID phiên với thông tin cụ thể của người dùng được lấy từ các mã thông báo an toàn.

Triển khai:

  • Sử dụng các mã thông báo phiên có thời gian tồn tại ngắn (15-30 phút)
  • Triển khai xoay vòng mã thông báo trên mỗi yêu cầu
  • Ràng buộc các phiên với địa chỉ IP của máy khách hoặc dấu vân tay thiết bị
  • Yêu cầu xác thực lại cho các hoạt động nhạy cảm

Vấn đề Confused Deputy

Rủi ro: Các máy chủ MCP hoạt động như các proxy cho các dịch vụ khác có thể bị lừa sử dụng các đặc quyền nâng cao cho các hành động trái phép.

Giảm thiểu: Triển khai các luồng xác thực và đồng ý của người dùng phù hợp. Không bao giờ cho rằng các yêu cầu là hợp pháp chỉ dựa trên nguồn.

Triển khai:

  • Xác thực tất cả các tham số so với các lược đồ dự kiến
  • Triển khai ký yêu cầu để xác minh tính xác thực
  • Yêu cầu sự đồng ý rõ ràng của người dùng cho các hoạt động có đặc quyền
  • Ghi nhật ký tất cả các yêu cầu proxy với ngữ cảnh đầy đủ

Tối ưu hóa hiệu suất cho các máy chủ MCP sản xuất

Các máy chủ MCP phải đối mặt với những hạn chế về hiệu suất độc đáo so với các API truyền thống. Chúng phục vụ các mô hình AI tạo ra khối lượng lớn các yêu cầu song song, đòi hỏi các chiến lược tối ưu hóa cụ thể.

Hiệu quả Token: Hạn chế chính

Thách thức: Mỗi ký tự được máy chủ của bạn trả về đều tiêu thụ cửa sổ ngữ cảnh của LLM. Các phản hồi JSON dài dòng với các trường không cần thiết sẽ nhanh chóng làm cạn kiệt ngữ cảnh có sẵn, làm suy giảm khả năng suy luận.

Chiến lược tối ưu hóa:

  • Cắt bớt các tải trọng JSON chỉ còn các yếu tố cần thiết
  • Trả về văn bản thuần có cấu trúc thay vì JSON cho các tập dữ liệu lớn
  • Sử dụng các từ viết tắt và định dạng nhỏ gọn khi sự rõ ràng cho phép
  • Triển khai phân trang phản hồi cho các tập kết quả lớn

Ví dụ: Thay vì trả về các đối tượng người dùng đầy đủ với hơn 20 trường, chỉ trả về 3-4 trường mà AI cần cho tác vụ hiện tại.

Chi phí định nghĩa công cụ

Thách thức: Tất cả các định nghĩa công cụ đều được tải vào ngữ cảnh của mô hình khi bắt đầu phiên. Các lược đồ phức tạp với các mô tả dài dòng có thể tiêu thụ hàng nghìn token trước khi người dùng bắt đầu tương tác.

Chiến lược tối ưu hóa:

  • Viết các mô tả công cụ ngắn gọn nhưng rõ ràng (nhắm đến 1-2 câu)
  • Sử dụng các liên kết tài liệu bên ngoài thay vì nhúng các giải thích dài dòng
  • Nhóm các công cụ liên quan để giảm tổng số định nghĩa
  • Triển khai tải lười cho các công cụ hiếm khi được sử dụng

Đo lường: Theo dõi việc sử dụng token trong các định nghĩa công cụ. Nếu các định nghĩa vượt quá 10% tổng cửa sổ ngữ cảnh, hãy tái cấu trúc để ngắn gọn hơn.

Gần gũi về địa lý và độ trễ

Thách thức: Độ trễ mạng tăng lên trong các tương tác đàm thoại, nhiều lượt điển hình của MCP. Khoảng cách địa lý giữa các máy chủ và cơ sở hạ tầng AI gây ra sự chậm trễ đáng kể.

Chiến lược tối ưu hóa:

  • Lưu trữ các máy chủ MCP trong các trung tâm dữ liệu gần về mặt địa lý với cơ sở hạ tầng của nhà cung cấp AI
  • Đối với Claude của Anthropic: ưu tiên các trung tâm dữ liệu của Hoa Kỳ
  • Đối với các mô hình GPT của OpenAI: ưu tiên các trung tâm dữ liệu của Hoa Kỳ
  • Triển khai phân phối kiểu CDN cho các lần triển khai toàn cầu
  • Sử dụng gộp kết nối và duy trì kết nối cho các phương tiện vận chuyển HTTP

Đo lường: Nhắm mục tiêu thời gian phản hồi của máy chủ dưới 200ms cho 95% yêu cầu.

Bộ nhớ đệm và quản lý trạng thái

Thách thức: Các yêu cầu lặp đi lặp lại cho cùng một dữ liệu làm lãng phí token và tăng độ trễ.

Chiến lược tối ưu hóa:

  • Triển khai bộ nhớ đệm phía máy chủ cho các tài nguyên được truy cập thường xuyên
  • Sử dụng ETag và các yêu cầu có điều kiện để giảm thiểu việc truyền dữ liệu
  • Lưu vào bộ nhớ đệm kết quả công cụ khi thích hợp (với việc vô hiệu hóa phù hợp)
  • Triển khai loại bỏ trùng lặp yêu cầu cho các yêu cầu giống hệt nhau song song

Ví dụ: Một máy chủ hệ thống tệp có thể lưu vào bộ nhớ đệm nội dung tệp với việc vô hiệu hóa dựa trên TTL, giảm I/O đĩa và thời gian phản hồi.

Tích hợp với các máy khách tác nhân: Jenova

Trong khi việc xây dựng các máy chủ MCP cho phép tích hợp, các nhà phát triển và người dùng cần các máy khách mạnh mẽ để sử dụng chúng một cách hiệu quả. Jenova là tác nhân AI đầu tiên được xây dựng đặc biệt cho hệ sinh thái MCP, đóng vai trò là một máy khách tác nhân giúp dễ dàng kết nối và sử dụng các máy chủ MCP từ xa trên quy mô lớn.

Tại sao chọn Jenova để tích hợp MCP

Đối với các nhà phát triển xây dựng máy chủ MCP, Jenova cung cấp một mục tiêu thử nghiệm và triển khai lý tưởng. Đối với người dùng cuối, nó mở khóa toàn bộ tiềm năng của giao thức thông qua một số khả năng chính:

Tích hợp máy chủ liền mạch: Kết nối Jenova với các máy chủ MCP từ xa và các công cụ của chúng sẽ có sẵn ngay lập tức cho các quy trình làm việc phức tạp mà không cần chi phí cấu hình.

Quy trình làm việc tác nhân đa bước: Jenova hiểu các mục tiêu cấp cao và lập kế hoạch cho các tác vụ đa bước bằng cách xâu chuỗi các công cụ từ các máy chủ MCP khác nhau. Ví dụ: Sử dụng máy chủ GitHub để xác định các tính năng mới, máy chủ báo cáo để tạo tóm tắt và máy chủ Slack để thông báo cho nhóm sản phẩm.

Quản lý công cụ có thể mở rộng: Được xây dựng trên kiến trúc đa tác nhân, Jenova hỗ trợ số lượng lớn các công cụ mà không làm giảm hiệu suất. Điều này mang lại một lợi thế đáng kể so với các máy khách có giới hạn cứng (ví dụ: giới hạn 50 công cụ của Cursor), khiến Jenova trở thành tác nhân có khả năng tích hợp các công cụ một cách đáng tin cậy trên quy mô lớn nhất.

Trí tuệ đa mô hình: Jenova hoạt động với các LLM hàng đầu (GPT-4, Claude 3, Gemini), đảm bảo kết quả tối ưu cho các loại tác vụ khác nhau thông qua việc lựa chọn mô hình thông minh.

Thiết kế ưu tiên di động: Jenova hỗ trợ đầy đủ MCP trên iOS và Android, cho phép người dùng không chuyên về kỹ thuật truy cập hệ sinh thái MCP cho các tác vụ hàng ngày như quản lý lịch và chỉnh sửa tài liệu.

Lợi ích cho nhà phát triển

Đối với các nhà phát triển xây dựng máy chủ MCP, Jenova cung cấp:

  • Thử nghiệm nhanh: Triển khai máy chủ và thử nghiệm chúng ngay lập tức trong một môi trường tác nhân cấp sản xuất
  • Xác thực trong thế giới thực: Xem các công cụ của bạn hoạt động như thế nào trong các quy trình làm việc phức tạp, đa bước
  • Phản hồi của người dùng: Hiểu cách người dùng cuối tương tác với các công cụ của bạn thông qua giao diện của Jenova
  • Thử nghiệm quy mô: Xác thực hiệu suất của máy chủ trong các điều kiện tải thực tế

MCP trong hệ sinh thái AI rộng lớn hơn

Hiểu cách MCP liên quan đến các tiêu chuẩn và khuôn khổ mới nổi khác giúp các nhà phát triển đưa ra các quyết định kiến trúc sáng suốt.

MCP so với Giao thức tác nhân-tới-tác nhân (A2A)

Các giao thức này bổ sung cho nhau, không cạnh tranh. Như đã giải thích trong bài đăng trên blog của Logto về A2A và MCP:

MCP xử lý tích hợp "dọc": Cách một tác nhân kết nối với các công cụ và nguồn dữ liệu.

A2A xử lý tích hợp "ngang": Cách các tác nhân khác nhau giao tiếp và ủy thác các tác vụ cho nhau.

Kiến trúc kết hợp: Một hệ thống có thể sử dụng A2A để các tác nhân ủy thác các tác vụ, trong khi các tác nhân riêng lẻ sử dụng MCP để truy cập các công cụ cần thiết để hoàn thành chúng.

Quy trình làm việc ví dụ:

  1. Người dùng yêu cầu Tác nhân A "Phân tích dữ liệu bán hàng và tạo một bài thuyết trình"
  2. Tác nhân A sử dụng A2A để ủy thác việc phân tích cho Tác nhân B (chuyên về phân tích dữ liệu)
  3. Tác nhân B sử dụng MCP để truy cập cơ sở dữ liệu bán hàng và các công cụ phân tích
  4. Tác nhân B trả lại kết quả cho Tác nhân A qua A2A
  5. Tác nhân A sử dụng MCP để truy cập các công cụ tạo bài thuyết trình
  6. Tác nhân A cung cấp bài thuyết trình cuối cùng cho người dùng

MCP so với các khuôn khổ AI (LangChain, Semantic Kernel)

Các khuôn khổ như LangChain và Semantic Kernel của Microsoft dùng để xây dựng logic và điều phối tác nhân. Chúng có thể được sử dụng để tạo MCP Host hoặc Client.

Mối quan hệ: Các khuôn khổ này có thể sử dụng các máy chủ MCP làm công cụ trong hệ sinh thái của chúng, kết hợp sức mạnh điều phối của khuôn khổ với khả năng kết nối được tiêu chuẩn hóa của MCP.

Ví dụ tích hợp:

  • Tác nhân LangChain sử dụng máy khách MCP để khám phá các công cụ có sẵn
  • Tác nhân kết hợp các công cụ MCP vào quá trình ra quyết định của mình
  • Lớp điều phối của LangChain quản lý các quy trình làm việc đa bước
  • MCP xử lý việc thực thi thực tế các lệnh gọi công cụ

Lợi ích:

  • Tận dụng logic tác nhân và quản lý bộ nhớ của khuôn khổ
  • Truy cập hệ sinh thái công cụ MCP được tiêu chuẩn hóa
  • Tránh bị khóa nhà cung cấp thông qua các tiêu chuẩn mở
  • Kết hợp các công cụ khuôn khổ tùy chỉnh với các công cụ MCP

Các câu hỏi thường gặp

Model Context Protocol có miễn phí sử dụng không?

Có, MCP là một tiêu chuẩn mã nguồn mở không có phí cấp phép. Các nhà phát triển có thể tự do xây dựng các máy chủ và máy khách MCP. Tuy nhiên, các mô hình và dịch vụ AI mà bạn kết nối thông qua MCP có thể có giá riêng (ví dụ: chi phí API OpenAI, giá Anthropic Claude).

MCP so với các API REST như thế nào?

MCP được xây dựng trên JSON-RPC 2.0, không phải REST. Các điểm khác biệt chính:

  • MCP: Được thiết kế đặc biệt cho giao tiếp từ AI đến công cụ với các cơ chế đồng ý tích hợp, khám phá công cụ và quản lý ngữ cảnh
  • REST: Kiến trúc API đa năng không có các tính năng dành riêng cho AI

Các máy chủ MCP có thể bao bọc các API REST, cung cấp một giao diện được tiêu chuẩn hóa để các ứng dụng AI sử dụng chúng.

Các máy chủ MCP có thể hoạt động với bất kỳ mô hình AI nào không?

MCP không phụ thuộc vào mô hình. Bất kỳ ứng dụng AI (Host) nào triển khai thông số kỹ thuật máy khách MCP đều có thể sử dụng các máy chủ MCP. Điều này bao gồm các ứng dụng sử dụng GPT-4, Claude, Gemini hoặc các mô hình mã nguồn mở như Llama.

Tôi có cần tài khoản để sử dụng MCP không?

Bản thân MCP không yêu cầu tài khoản. Tuy nhiên:

  • Xây dựng máy chủ MCP: Không cần tài khoản
  • Sử dụng các ứng dụng AI tương thích với MCP: Tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể (ví dụ: Jenova yêu cầu đăng ký tài khoản)
  • Truy cập các dịch vụ phụ trợ thông qua MCP: Yêu cầu xác thực phù hợp cho các dịch vụ đó

MCP có hoạt động trên thiết bị di động không?

Có, các máy chủ MCP có thể được truy cập từ các thiết bị di động. Các ứng dụng AI như Jenova cung cấp hỗ trợ MCP đầy đủ trên iOS và Android, kết nối với các máy chủ MCP từ xa qua HTTP.

MCP có an toàn cho việc sử dụng trong doanh nghiệp không?

MCP cung cấp một khuôn khổ bảo mật, nhưng chất lượng triển khai quyết định tính bảo mật thực tế. Tuân thủ Thực tiễn tốt nhất về bảo mật MCP cho các lần triển khai doanh nghiệp:

  • Triển khai quyền truy cập tối thiểu
  • Yêu cầu sự đồng ý của người dùng cho các hoạt động nhạy cảm
  • Sử dụng xác thực và quản lý phiên an toàn
  • Xác thực tất cả các đầu vào và làm sạch các đầu ra
  • Thực hiện kiểm tra bảo mật thường xuyên

Kết luận: Xây dựng tương lai AI có thể kết hợp

Model Context Protocol đại diện cho một sự thay đổi cơ bản trong việc phát triển ứng dụng AI. Bằng cách tiêu chuẩn hóa cách các mô hình AI kết nối với các hệ thống bên ngoài, MCP cho phép một hệ sinh thái có thể kết hợp nơi các nhà phát triển xây dựng các khả năng một lần và triển khai chúng ở mọi nơi.

Đối với các nhà phát triển, MCP cung cấp:

  • Giảm chi phí tích hợp: Xây dựng một máy chủ thay vì nhiều tích hợp tùy chỉnh
  • Cải thiện bảo mật: Tận dụng các mẫu bảo mật và thực tiễn tốt nhất được tiêu chuẩn hóa
  • Phạm vi tiếp cận lớn hơn: Các công cụ của bạn hoạt động với bất kỳ ứng dụng AI nào tương thích với MCP
  • Kiến trúc bền vững với tương lai: Tiêu chuẩn mở đảm bảo khả năng tương thích lâu dài

Khi ngày càng có nhiều ứng dụng AI áp dụng MCP và các nền tảng như Jenova giúp người dùng hàng ngày có thể tiếp cận giao thức, tầm nhìn về một AI thực sự có thể kết hợp, nhận biết ngữ cảnh sẽ chuyển từ khái niệm thành hiện thực. Bây giờ là lúc để bắt đầu xây dựng trên nền tảng này.

Bắt đầu với MCP và tham gia vào hệ sinh thái đang phát triển của các nhà phát triển tạo ra thế hệ công cụ dựa trên AI tiếp theo.

Nguồn

  1. Trang web chính thức của Model Context Protocol: https://modelcontextprotocol.io/
  2. Thông số kỹ thuật MCP (2025-03-26): https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26
  3. Thực tiễn tốt nhất về bảo mật MCP: https://modelcontextprotocol.io/specification/draft/basic/security_best_practices
  4. Hướng dẫn bắt đầu nhanh MCP: https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server
  5. Protect AI - MCP Security 101: https://protectai.com/blog/mcp-security-101
  6. Blog của Logto - A2A và MCP: https://blog.logto.io/a2a-mcp
  7. Language Server Protocol: https://microsoft.github.io/language-server-protocol/
  8. Hướng dẫn mở rộng MCP của VS Code: https://code.visualstudio.com/api/extension-guides/ai/mcp
  9. Khảo sát AI của Gartner (2023): https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-08-22-gartner-survey-reveals-55-percent-of-organizations-are-in-piloting-or-production-mode-with-ai