Giải Thích Cốt Lõi Một Cách Dễ Hiểu Nhất về MCP & Case Study Thực Tế Từ Doanh Nghiệp

1.1. Định nghĩa đơn giản và Mục tiêu chính

Bạn có thể hình dung Giao thức Bối cảnh Mô hình (Model Context Protocol – MCP) giống như một chiếc “cổng USB-C” dành riêng cho Trí tuệ Nhân tạo (AI).¹ Giống như cổng USB-C giúp bạn kết nối đủ loại thiết bị với máy tính một cách dễ dàng, MCP tạo ra một cách chuẩn hóa để các bộ não AI (đặc biệt là các Mô hình Ngôn ngữ Lớn như Claude hay ChatGPT) kết nối với các nguồn thông tin, công cụ và môi trường bên ngoài.¹

Mục tiêu chính của MCP, được giới thiệu bởi công ty Anthropic vào cuối năm 2024, là giúp AI đưa ra câu trả lời tốt hơn, phù hợp hơn bằng cách cung cấp cho chúng những thông tin “bối cảnh” cần thiết.¹ Nó tạo ra những kết nối an toàn, hai chiều giữa AI và các nguồn dữ liệu hay công cụ mà nó cần.⁵

Nói một cách đơn giản, MCP giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng những “trợ lý AI” thông minh hơn hoặc các quy trình làm việc tự động phức tạp.³ Nó giải quyết vấn đề muôn thuở là AI thường bị “mắc kẹt” trong dữ liệu huấn luyện của nó và không biết gì về thế giới bên ngoài. MCP làm điều này bằng cách ³:

• Cung cấp một danh sách các “ổ cắm” (tích hợp) có sẵn ngày càng tăng, để AI có thể “cắm” vào và sử dụng ngay.
• Giúp bạn dễ dàng đổi nhà cung cấp AI hoặc các công cụ khác mà không cần phải viết lại quá nhiều mã.
• Đưa ra các cách tốt nhất để giữ an toàn cho dữ liệu của bạn.

1.2. Các thành phần chính (Ai là Host, Client, Server?)

Kiến trúc của MCP khá giống mô hình khách-chủ thường thấy, gồm 3 phần chính ³:

• MCP Host (Máy chủ): Đây là ứng dụng mà bạn tương tác trực tiếp, ví dụ như ứng dụng Claude trên máy tính, các công cụ lập trình như VS Code, Cursor, hoặc các ứng dụng AI tích hợp khác.⁴ Host giống như “người quản lý”, có nhiệm vụ khởi động các Server, tạo ra và quản lý các Client.¹² Thường thì Host cũng là người “nói chuyện” với AI để điều khiển việc sử dụng công cụ và xử lý kết quả.¹²
• MCP Client (Khách): Phần này nằm bên trong Host, giống như một “nhân viên liên lạc” riêng cho mỗi Server.⁴ Client kết nối với Server (có thể chạy trên cùng máy tính hoặc ở xa qua mạng).¹² Sau khi “chào hỏi” và xác nhận danh tính, Client sẽ lấy danh sách các công cụ, lời nhắc, tài nguyên từ Server và báo cáo lại cho Host.¹² Mỗi Client quản lý kết nối riêng, đảm bảo an toàn và không để các Server “nói chuyện” lẫn lộn với nhau.⁴
• MCP Server (Người phục vụ): Đây là các chương trình nhỏ, có thể là dịch vụ chạy ngầm hoặc chương trình riêng biệt, cung cấp các khả năng cụ thể thông qua “ngôn ngữ” MCP chuẩn.⁴ Mỗi Server giống như một “chuyên gia” về một lĩnh vực nào đó, ví dụ như truy cập Google Drive, Slack, GitHub, cơ sở dữ liệu, trình duyệt web, file trên máy tính của bạn, hoặc các dịch vụ khác qua API.⁴ Một Server cũng có thể đóng vai trò là Client để “nhờ vả” các Server khác, tạo ra sự kết hợp linh hoạt.¹²

Ngoài ra, còn có các Nguồn dữ liệu cục bộ (file, cơ sở dữ liệu trên máy bạn) và Dịch vụ từ xa (hệ thống bên ngoài truy cập qua mạng) mà MCP Server có thể kết nối an toàn.³

1.3. Các “Món đồ chơi” chính (Tools, Resources, Prompts, Sampling)

MCP cung cấp một bộ “đồ chơi” (tính năng) mà Server và Client có thể dùng để tương tác với nhau ¹²:

• Tools (Công cụ – do AI điều khiển): Hãy nghĩ về chúng như những “lệnh” có cấu trúc rõ ràng mà AI có thể sử dụng để lấy thông tin hoặc thực hiện một hành động nào đó.³ Ví dụ: tạo một yêu cầu hỗ trợ mới (createNewTicket), cập nhật thông tin trong cơ sở dữ liệu (updateDatabaseEntry), hoặc đơn giản là hỏi giờ (get_time).¹⁷ Mỗi công cụ đều được mô tả rõ ràng về chức năng, cần thông tin gì đầu vào và sẽ trả về kết quả gì.¹⁰ Thường thì bạn (người dùng) sẽ cần đồng ý trước khi AI được phép sử dụng công cụ.¹⁰
• Resources (Tài nguyên – do ứng dụng điều khiển): Đây là cách Server “trưng bày” dữ liệu và nội dung để Client có thể đọc và dùng làm thông tin nền cho các cuộc trò chuyện với AI.³ Khác với Tools, việc sử dụng Resources thường do ứng dụng Client quyết định.²¹ Tài nguyên có thể là nội dung file, thông tin từ cơ sở dữ liệu, dữ liệu hệ thống, ảnh chụp màn hình, file log, v.v..²¹ Mỗi tài nguyên có một “địa chỉ” (URI) riêng và có thể chứa văn bản hoặc dữ liệu khác.²¹ Client có thể đọc tài nguyên và đăng ký để nhận thông báo nếu nội dung thay đổi.²¹
• Prompts (Lời nhắc – do người dùng điều khiển): Đây là các mẫu câu lệnh hoặc quy trình làm việc có sẵn mà Server cung cấp.³ Chúng giúp định hướng cách AI trả lời, đảm bảo câu trả lời nhất quán và giúp bạn thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại dễ dàng hơn.¹⁰ Lời nhắc có thể kết hợp thông tin bạn nhập vào và thông tin từ Resources.¹²
• Sampling (Lấy mẫu – do Server điều khiển): Tính năng này hơi đặc biệt, nó cho phép Server “nhờ” AI của Client suy nghĩ hoặc viết tiếp một đoạn văn bản.⁴ Server có thể yêu cầu dùng một mô hình AI cụ thể, đưa ra hướng dẫn (lời nhắc hệ thống), điều chỉnh “độ sáng tạo” (nhiệt độ), v.v..⁴ Điều này giống như Server có một “đường dây nóng” để tận dụng khả năng của AI, tạo ra sự kết hợp linh hoạt hơn.¹² Tuy nhiên, Client vẫn là người kiểm soát cuối cùng, quyết định dùng mô hình nào, đảm bảo quyền riêng tư, quản lý chi phí và có thể từ chối các yêu cầu đáng ngờ.⁴ Bạn cũng cần đồng ý rõ ràng trước khi Server được phép “lấy mẫu”.¹⁹

Ngoài ra, MCP còn có các tiện ích khác như cấu hình, theo dõi tiến trình, hủy bỏ lệnh, báo lỗi, ghi nhật ký, kiểm tra kết nối (Pings), xác định phạm vi hoạt động (Roots), và gửi thông báo (Notifications).⁴

1.4. Tại sao MCP ra đời và Nó giải quyết vấn đề gì?

Lý do chính MCP ra đời là vì các mô hình AI, dù thông minh đến đâu, thường bị “cô lập” khỏi thế giới dữ liệu thực tế.⁵ Chúng giống như những bộ não siêu việt nhưng lại bị nhốt trong phòng kín, không thể tiếp cận thông tin mới nhất hay các công cụ hữu ích.⁵ Trước khi có MCP, mỗi lần muốn kết nối AI với một nguồn dữ liệu mới, người ta lại phải xây dựng một giải pháp riêng, rất tốn công và khó mở rộng.⁵ Tình trạng này giống như thời kỳ đầu của máy tính, mỗi thiết bị lại có một cổng kết nối riêng, rất bất tiện. Các cách kết nối rời rạc, tạm bợ tạo ra một mớ hỗn độn, giống như tình trạng của các công cụ lập trình trước khi có Giao thức Máy chủ Ngôn ngữ (LSP).¹⁰

MCP giải quyết những vấn đề này bằng cách ⁵:

• Đưa ra một chuẩn chung, mở: Thay vì hàng tá cách kết nối khác nhau, giờ đây chỉ cần một giao thức duy nhất, giúp việc cung cấp dữ liệu cho AI trở nên đơn giản và đáng tin cậy hơn.⁵
• Giải quyết bài toán kết nối M×N: Thay vì phải tạo M×N kết nối riêng lẻ (M ứng dụng AI kết nối với N nguồn dữ liệu/công cụ), MCP giảm độ phức tạp xuống còn M+N nhờ một giao diện chung.⁴ Ai cũng nói cùng một “ngôn ngữ” MCP.
• Giúp các hệ thống “nói chuyện” được với nhau (Khả năng tương tác): Bạn có thể tự do lựa chọn ứng dụng (client), AI (LLM) và công cụ (MCP server) phù hợp nhất với nhu cầu của mình.¹²
• Truy cập dữ liệu “nóng hổi”: AI có thể lấy thông tin mới nhất theo yêu cầu, thay vì chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện cũ kỹ.²⁰
• Xử lý ngữ cảnh nhất quán: Giữ cho các công cụ và thông tin nền luôn được đồng bộ, giúp AI biết chuyện gì đang xảy ra trên các hệ thống khác.²³
• Giảm lỗi khi dùng công cụ: Cung cấp một hệ thống rõ ràng để AI chọn và sử dụng công cụ chính xác hơn.²³

Việc AI thường bị giới hạn bởi dữ liệu huấn luyện tĩnh và không thể tương tác trực tiếp với thế giới bên ngoài là một rào cản lớn. MCP được sinh ra để phá vỡ rào cản này, cho phép AI không chỉ đọc thông tin mới mà còn thực hiện hành động trong thế giới thực thông qua các công cụ được kết nối.¹⁰ Bằng cách tạo ra một cây cầu chuẩn hóa, MCP giúp AI tận dụng hiệu quả dữ liệu và công cụ bên ngoài, biến chúng từ những cỗ máy chỉ biết xử lý văn bản thành những trợ lý có khả năng tương tác và hành động dựa trên tình hình thực tế.

2.1. “Ngôn ngữ” giao tiếp (JSON-RPC, Kết nối có trạng thái)

Về mặt kỹ thuật, MCP sử dụng một “ngôn ngữ” gọi là JSON-RPC (https://www.jsonrpc.org/) phiên bản 2.0 để định dạng các thông điệp trao đổi giữa Host, Client và Server.⁷ JSON-RPC là một cách gọi lệnh từ xa gọn nhẹ, sử dụng định dạng JSON quen thuộc, cho phép Client yêu cầu Server thực hiện một việc gì đó và nhận lại kết quả.¹⁰

Các kết nối qua MCP là kết nối “có trạng thái” (stateful).¹⁸ Điều này có nghĩa là cả Client và Server đều “nhớ” phiên làm việc đang diễn ra, cho phép các tương tác phức tạp và liên tục, chứ không phải kiểu hỏi đáp xong là quên như các kết nối “không trạng thái”. Khi Client kết nối với Server, chúng sẽ “thương lượng” với nhau để xem cả hai hỗ trợ những tính năng nào và phiên bản giao thức nào.¹⁰

2.2. Quy trình làm việc (Kết nối, Khám phá, Dùng Tool)

Một quy trình tương tác điển hình trong MCP, đặc biệt khi cần dùng một công cụ (Tool), thường diễn ra như sau ⁷:

1. Kết nối Server: Ứng dụng Host (ví dụ: Claude Desktop) khởi tạo một MCP Client và kết nối đến MCP Server. Kết nối này có thể là cục bộ (trên cùng máy) hoặc từ xa (qua mạng).⁷ Client gửi lời “chào hỏi” (initialize) để thống nhất phiên bản giao thức và các khả năng cơ bản.⁷
2. Khám phá “đồ chơi”: Client hỏi Server xem nó có những công cụ hay tài nguyên nào. Ví dụ, Client gửi yêu cầu {"method": "tools/list"}.⁷ Server trả lời bằng một danh sách các công cụ nó có (tên, mô tả, cần gì đầu vào, trả về gì…).⁷ Host sẽ dùng thông tin này để “báo cáo” cho AI biết về các công cụ có sẵn, thường thông qua lời nhắc hệ thống.⁷
3. AI chọn Tool: Khi bạn yêu cầu AI làm gì đó cần đến thế giới bên ngoài (ví dụ: “Giá cổ phiếu Apple hôm nay bao nhiêu?”), AI sẽ xác định công cụ phù hợp cần dùng (ví dụ: get_current_stock_price với tham số là “AAPL”).⁷ Host sẽ nắm bắt được ý định này của AI.⁷
4. Gọi Tool qua MCP: Client gửi yêu cầu tools/call đến Server, kèm theo tên công cụ và các thông tin cần thiết.⁷ Ví dụ: {"method": "tools.call", "tool": "get_time", "args": {"location": "London"}}.¹⁷ Trước khi thực sự gọi, Host thường sẽ hỏi ý kiến bạn.¹⁰
5. Server thực hiện và trả lời: MCP Server nhận yêu cầu, thực hiện công việc của công cụ đó (ví dụ: gọi API chứng khoán), và gửi kết quả lại cho Client. Kết quả thường bao gồm trạng thái thành công/thất bại và dữ liệu trả về.¹⁷
6. Trả kết quả cho AI: Client nhận kết quả từ Server. Host sẽ tích hợp kết quả này vào cuộc trò chuyện. Thông thường, kết quả được đưa vào và AI được yêu cầu tiếp tục xử lý hoặc tạo ra câu trả lời cuối cùng cho bạn. Ví dụ: “Giá cổ phiếu Apple hiện tại là $173.22.”.

2.3. Cách “vận chuyển” thông tin (Stdio, HTTP/SSE)

MCP được thiết kế để có thể hoạt động qua nhiều cách “vận chuyển” thông tin khác nhau, giúp việc triển khai linh hoạt hơn.¹⁰ Hai cách chính là:

• Stdio (Đầu vào/Đầu ra chuẩn): Cách này thường dùng cho các MCP Server chạy ngay trên máy tính của bạn, cùng với Client.⁷ Giao tiếp diễn ra trực tiếp qua các luồng nhập/xuất chuẩn của tiến trình Server.¹⁰ Client (như Cursor, Claude Desktop) sẽ tự quản lý việc khởi động và dừng Server.¹⁶ Đây là lựa chọn tốt cho các công cụ chỉ cần truy cập cục bộ.¹⁶
• HTTP với Server-Sent Events (SSE): Cách này cho phép giao tiếp qua mạng, hỗ trợ cả Server cục bộ và từ xa.⁷ SSE là công nghệ web cho phép Server “đẩy” dữ liệu đến Client một cách tự động qua một kết nối HTTP duy trì.¹² Điều này rất quan trọng cho các tính năng như thông báo (Notifications) hay cập nhật tài nguyên (Resource updates) theo thời gian thực.²¹ SSE là nền tảng cho các MCP Server từ xa, có thể truy cập từ bất cứ đâu qua internet.¹⁶ Việc triển khai Server từ xa thường cần các biện pháp xác thực mạnh hơn như OAuth.²⁷

Sự linh hoạt này giúp MCP phù hợp với nhiều tình huống, từ công cụ cá nhân chạy trên máy đến các dịch vụ đám mây lớn.

2.4. Vai trò của AI trong MCP

AI (LLM) đóng vai trò trung tâm, giống như “bộ não” điều khiển việc sử dụng các công cụ và tài nguyên mà MCP cung cấp.⁷ Cụ thể, AI làm những việc sau:

• Hiểu ý bạn: Phân tích yêu cầu của bạn để biết khi nào cần thông tin hoặc hành động từ bên ngoài.⁶
• Chọn công cụ/tài nguyên: Dựa vào mô tả về các công cụ/tài nguyên có sẵn (do Client cung cấp), AI quyết định cái nào phù hợp nhất.⁷
• Lấy thông tin cần thiết: Trích xuất các chi tiết từ cuộc trò chuyện để làm tham số cho công cụ.⁷
• Tạo câu trả lời: Sau khi nhận kết quả từ công cụ (qua Host và Client), AI tổng hợp thông tin và tạo ra câu trả lời cuối cùng cho bạn, thường diễn giải kết quả kỹ thuật thành ngôn ngữ tự nhiên dễ hiểu.⁷
• Tham gia “Lấy mẫu” (Sampling): Nếu Server yêu cầu, AI của Client sẽ thực hiện suy luận dựa trên hướng dẫn của Server.¹²

Về cơ bản, MCP cung cấp “tay” và “mắt” cho AI, giúp nó tương tác với thế giới bên ngoài vượt xa khả năng xử lý văn bản đơn thuần. AI quyết định cần làm gì và dùng công cụ nào, còn MCP cung cấp cơ chế làm thế nào để thực hiện điều đó một cách chuẩn hóa và an toàn.

3.1. Những việc MCP có thể giúp nói chung

MCP mở ra vô vàn cách để AI hỗ trợ doanh nghiệp bằng cách cho phép nó “nói chuyện” trực tiếp với dữ liệu và công cụ kinh doanh bạn đang dùng. Một số ví dụ phổ biến:

• Chăm sóc khách hàng tự động xịn hơn: Chatbot AI có thể xem trực tiếp thông tin khách hàng (lịch sử mua hàng, yêu cầu hỗ trợ) để trả lời cá nhân hóa và giải quyết vấn đề nhanh hơn.²²
• Viết nội dung “chất” hơn: Kết nối AI với nguồn dữ liệu chuyên biệt (giá cả thị trường, xu hướng mới nhất) hoặc công cụ chuyên dụng (kiểm tra ngữ pháp, tối ưu SEO) để tạo ra nội dung chính xác và hấp dẫn hơn.²³
• Nghiên cứu và phân tích dễ dàng hơn: Cho phép AI truy cập trực tiếp cơ sở dữ liệu nội bộ, kho tài liệu (như ArXiv ³² hay IETF ³⁴), hoặc các công cụ phân tích dữ liệu để tìm kiếm thông tin và tạo báo cáo tổng hợp.²²
• Kết nối các phần mềm doanh nghiệp: Nối AI với hệ thống quản lý khách hàng (CRM như Salesforce), quản lý dự án (như Jira), nhân sự (như Workday), hoặc các hệ thống quản lý nguồn lực doanh nghiệp (ERP) khác để tự động hóa công việc, lấy thông tin hoặc thực hiện các thao tác ngay trong các hệ thống đó.²²
• Hỗ trợ lập trình viên: Tích hợp AI vào môi trường lập trình (như Cursor, VS Code) để giúp lấy thông tin từ kho mã nguồn (Git/GitHub), tạo yêu cầu kéo (Pull Request), tìm kiếm mã, hoặc tương tác với cơ sở dữ liệu dự án.⁵
• Tự động hóa các quy trình phức tạp: Cho phép AI thực hiện các công việc gồm nhiều bước, liên quan đến nhiều hệ thống khác nhau, tự lên kế hoạch, thực hiện và điều chỉnh dựa trên kết quả thực tế.¹⁴
• Lấy dữ liệu “nóng hổi”: AI có thể lấy thông tin mới nhất từ API, cơ sở dữ liệu, dịch vụ web theo yêu cầu, không còn phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện cũ.²³
• Tương tác với phần cứng và IoT: Mở ra khả năng AI điều khiển các thiết bị vật lý hoặc hệ thống Internet of Things (IoT) thông qua các MCP server đặc biệt, hữu ích cho nhà máy hoặc văn phòng thông minh.⁹

3.2. Ứng dụng cụ thể cho từng ngành nghề/công việc

Ngoài những lợi ích chung, MCP còn có thể áp dụng rất cụ thể:

• Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm (SEO):
  • Nghiên cứu từ khóa thông minh hơn: AI dùng MCP có thể nhóm từ khóa theo ý định tìm kiếm của người dùng, tìm ra các chủ đề liên quan, phát hiện xu hướng mới và khám phá cơ hội tiềm ẩn bằng cách phân tích dữ liệu hoặc kết nối nguồn dữ liệu SEO chuyên biệt.⁶
  • Lập kế hoạch nội dung theo ngữ cảnh: Các công cụ hỗ trợ MCP có thể tạo các cụm chủ đề dựa trên ý định người dùng, giúp tổ chức nội dung tốt hơn, xác định những chủ đề còn thiếu và đảm bảo bao phủ toàn diện chủ đề mà Google thích.⁶
  • Tối ưu nội dung sâu sắc hơn: AI có thể đánh giá nội dung của bạn dựa trên ý nghĩa và ngữ cảnh của các trang đang xếp hạng cao, đề xuất cải tiến dựa trên ý nghĩa thực sự chứ không chỉ từ khóa, và tạo nội dung phù hợp với cách người dùng tìm kiếm.⁶
• Chăm sóc Sức khỏe: MCP giúp trợ lý AI kết nối an toàn với nhiều nguồn dữ liệu bệnh nhân, kho ảnh y tế, và hướng dẫn điều trị để hỗ trợ chẩn đoán hoặc quản lý kế hoạch điều trị tốt hơn.¹⁸ Hệ thống có thể dùng MCP để lọc thông tin nhạy cảm, đảm bảo tuân thủ các quy định bảo mật như HIPAA.⁹
• Dịch vụ Tài chính: AI dùng MCP để phân tích thị trường bằng cách kết nối nguồn dữ liệu tài chính thời gian thực, quản lý khách hàng và thanh toán qua các công cụ như Stripe ¹², hoặc hỗ trợ đánh giá rủi ro bằng cách truy cập cơ sở dữ liệu nội bộ và quy định pháp luật.²⁵
• Sản xuất: Tương tác với hệ thống điều khiển công nghiệp hoặc cảm biến IoT để theo dõi, phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất.⁹
• Xây dựng: Tự động tạo báo cáo phối hợp hàng ngày, liên kết các yêu cầu thông tin (RFI) với bản vẽ liên quan, và giúp chuyển giao kiến thức giữa các giai đoạn dự án.²²
• Nghiên cứu & Phát triển (R&D): Quét các kho lưu trữ tài liệu (ví dụ: trên Nasuni) để tìm báo cáo nghiên cứu, xác định mối liên hệ giữa các dự án và tạo các bản tổng hợp tài liệu.²²
• Quản lý Hợp đồng: Tự động xử lý hợp đồng, trích xuất điều khoản chính, so sánh với hợp đồng cũ, cảnh báo điểm không nhất quán và cập nhật cơ sở dữ liệu quản lý hợp đồng.²²

3.3. Ví dụ thực tế: Ai đang dùng MCP?

Mặc dù MCP còn khá mới, một số công ty và dự án đã bắt đầu sử dụng hoặc thử nghiệm:

• Block (trước là Square) và Apollo GraphQL: Là những người tiên phong, tích hợp MCP để kết nối trợ lý AI với công cụ và cơ sở dữ liệu nội bộ, nhằm xây dựng các hệ thống AI tự động (agentic systems) giúp giảm bớt công việc nhàm chán và thúc đẩy sáng tạo.⁵ Apollo GraphQL cũng đang tìm cách tích hợp MCP với các API GraphQL của họ.³⁸ Việc các công ty công nghệ tài chính và nền tảng API hàng đầu này áp dụng MCP cho thấy tiềm năng kết nối AI với hệ thống nội bộ, độc quyền của doanh nghiệp.
• Công cụ Lập trình (Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph, Cursor): Các công ty này đang dùng MCP để làm cho công cụ của họ thông minh hơn, giúp AI hiểu rõ hơn ngữ cảnh khi viết mã, từ đó tạo ra mã tốt hơn.⁵ Cursor dùng MCP như một hệ thống plugin để mở rộng khả năng của AI.¹⁶
• Quickchat AI Agent Demo: Một ví dụ cho thấy AI Claude (của Anthropic) dùng MCP để “nói chuyện” với một AI Quickchat chuyên về một sản phẩm cụ thể (điện thoại Hello Phone giả tưởng). Khi Claude gặp câu hỏi khó, nó chuyển yêu cầu cho Quickchat qua MCP để có câu trả lời chính xác, cho thấy khả năng hợp tác giữa các AI chuyên biệt.¹⁷ Điều này chứng tỏ MCP giúp xây dựng các hệ thống AI nhỏ hơn, tập trung hơn và phối hợp với nhau khi cần.⁴¹
• PR Review Server Demo: Một dự án mẫu xây dựng MCP server tích hợp với Claude Desktop, GitHub và Notion để tự động hóa việc xem xét mã nguồn (Pull Request – PR). Server lấy thông tin PR từ GitHub, Claude phân tích mã, và kết quả được lưu vào Notion, cho thấy MCP có thể điều phối các công cụ bên ngoài.¹¹
• Blender-MCP: Ứng dụng cho phép Claude tương tác và điều khiển phần mềm 3D Blender, hỗ trợ tạo mô hình 3D qua lời nhắc.⁴
• Quản lý Neo4j: Dùng MCP để quản lý cơ sở dữ liệu đồ thị Neo4j, ví dụ xem danh sách hoặc tạo phiên bản mới thông qua client như Cursor.¹²
• Các Server Cộng đồng Khác: Hệ sinh thái MCP đang bùng nổ với hàng nghìn server do cộng đồng xây dựng ¹², bao gồm tích hợp cho Google Drive, Slack, Git, Postgres, Puppeteer ⁵, cơ sở dữ liệu (Supabase) ¹², công cụ tìm kiếm (Brave Search) ¹², giám sát (Grafana) ¹², tự động hóa trình duyệt (Playwright) ¹², thanh toán (Stripe) ¹², truy cập file hệ thống ²⁸, truy cập tài liệu học thuật (ArXiv) ³², tài liệu kỹ thuật (IETF RFCs) ³⁴, thông tin thời tiết ³², lịch, danh bạ, tin nhắn (qua iMCP) ¹⁰, và cả các bộ giải toán học.⁴⁴

Sự đa dạng này cho thấy MCP rất linh hoạt và có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kinh doanh và kỹ thuật.

4.1. Lợi ích chính: Tại sao nên dùng MCP?

Triển khai MCP mang lại nhiều lợi ích lớn cho doanh nghiệp và nhà phát triển:

• Chuẩn hóa, Đơn giản hóa Kết nối: Lợi ích lớn nhất là MCP cung cấp một “ngôn ngữ” chung, mở.¹ Thay vì phải tạo M×N kết nối riêng lẻ, giờ chỉ cần M+N.⁴ Điều này giúp loại bỏ việc phải duy trì vô số kết nối riêng biệt, đơn giản hóa đáng kể việc tích hợp.⁴ Hệ sinh thái trở nên mạnh mẽ và dễ bảo trì hơn.⁴
• Phát triển Nhanh hơn, Hiệu quả hơn: Không cần viết mã “keo” tùy chỉnh và có sẵn các tích hợp ³, MCP giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí phát triển.¹⁴ Lập trình viên có thể tập trung vào giá trị cốt lõi thay vì vật lộn với việc kết nối.¹² Việc tạo mẫu và thử nghiệm cũng nhanh hơn.¹²
• Nâng tầm AI và Trợ lý ảo: MCP giúp AI vượt ra khỏi giới hạn dữ liệu huấn luyện tĩnh.¹⁰ Bằng cách kết nối với dữ liệu thời gian thực và công cụ bên ngoài, AI có thể đưa ra phản hồi chính xác, phù hợp hơn và thực hiện các tác vụ phức tạp trong thế giới thực.⁵ Đây là nền tảng để xây dựng các trợ lý AI tự động, hiệu quả, có khả năng lập kế hoạch và thực hiện các công việc đa bước.¹²
• Linh hoạt và “Chơi” được với nhiều hệ thống: Là chuẩn mở, độc lập ¹³, MCP cho phép bạn tự do chọn và đổi client, AI, server mà không bị “khóa” vào một nhà cung cấp nào.³ Điều này thúc đẩy khả năng tương tác giữa các hệ thống AI.¹²
• An toàn và Kiểm soát tốt hơn: MCP được thiết kế với các nguyên tắc bảo mật cốt lõi: cần sự đồng ý rõ ràng của người dùng, mô hình cấp phép minh bạch, kiểm soát truy cập chi tiết.¹⁹ Mặc dù bản thân giao thức không tự thực thi mọi thứ, nó cung cấp khuôn khổ để triển khai các biện pháp kiểm soát mạnh mẽ, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và ngăn chặn hành động trái phép.³ Việc dùng OAuth cho server từ xa càng củng cố điều này.⁷
• Dễ Mở rộng và Hướng tới Tương lai: Kiến trúc client-server và hỗ trợ server từ xa giúp MCP dễ dàng mở rộng quy mô và thích ứng với các yêu cầu thay đổi.¹⁴ Áp dụng MCP giúp doanh nghiệp chuẩn bị cho tương lai của AI, tận dụng hệ sinh thái công cụ và dịch vụ tương thích ngày càng lớn.²²
• Hệ sinh thái Phát triển và Đổi mới: Tính mở của MCP khuyến khích cộng đồng đóng góp, tạo hiệu ứng mạng lưới nơi mọi người xây dựng dựa trên công việc của nhau, dẫn đến sự đổi mới nhanh chóng và giá trị gia tăng cho tất cả.⁴

4.2. Thách thức và Hạn chế: Cần lưu ý gì?

Bên cạnh lợi ích, việc áp dụng MCP cũng có những thách thức:

• Còn mới và Hệ sinh thái đang phát triển: MCP mới ra mắt cuối năm 2024, hệ sinh thái xung quanh vẫn đang hình thành.¹³ Công cụ hỗ trợ, tài liệu, kinh nghiệm tốt nhất vẫn đang được hoàn thiện.¹³ Đặc tả giao thức có thể thay đổi trong tương lai.²⁷
• Rủi ro Bảo mật và Quyền riêng tư: Đây là mối lo ngại lớn nhất.¹³ Việc cho phép AI tương tác với hệ thống bên ngoài và thực thi mã tiềm ẩn nhiều rủi ro ¹⁵:
  • Rò rỉ dữ liệu: Truy cập trái phép hoặc xử lý sai dữ liệu nhạy cảm.¹⁵
  • Thực thi mã độc: Công cụ hoặc server bị tấn công có thể chạy mã độc trên hệ thống của bạn.¹⁹
  • Đánh cắp thông tin đăng nhập: Server độc hại có thể cố lấy cắp mật khẩu hoặc token truy cập.²⁹
  • Đầu độc công cụ/lời nhắc: Mô tả công cụ hoặc lời nhắc bị sửa đổi để lừa AI thực hiện hành động xấu.¹⁵
  • Trùng tên công cụ/lệnh: Gây nhầm lẫn cho AI, dẫn đến gọi nhầm công cụ.⁴⁹
  • Vượt rào Sandbox: Khai thác lỗ hổng để thoát khỏi môi trường cách ly.⁴⁹
  • Vấn đề vòng đời Server: Rủi ro trong quá trình tạo (trùng tên, giả mạo), vận hành (xung đột công cụ), cập nhật (duy trì quyền, cài lại bản cũ).⁴⁹
• Phức tạp khi Triển khai và Quản lý: Dù MCP đơn giản hóa tích hợp, việc cài đặt, cấu hình, quản lý server (đặc biệt là server từ xa với OAuth) vẫn có thể phức tạp.²⁷ Đảm bảo an ninh, quản trị, giám sát đòi hỏi nỗ lực đáng kể.²⁶
• Thiếu Quản trị Tập trung: Bản chất phân tán (đặc biệt là server cộng đồng) dẫn đến thiếu sự giám sát tập trung về bảo mật và chất lượng.⁴⁹ Thiếu cơ chế gỡ lỗi và giám sát toàn diện cũng là thách thức.⁴⁹
• Giới hạn Hiện tại: Một số Client có thể chưa hỗ trợ hết tính năng MCP (ví dụ: Cursor ban đầu chỉ hỗ trợ Tools ¹⁶) hoặc có giới hạn về số lượng công cụ.¹⁶ Vấn đề tương thích với môi trường lập trình từ xa cũng có thể xảy ra.¹⁶
• Cạnh tranh Tiềm ẩn: Có khả năng các chuẩn cạnh tranh khác xuất hiện, dù MCP đang có động lực lớn.⁵⁰

Nhận thức và giải quyết những thách thức này, đặc biệt là bảo mật, là rất quan trọng để khai thác thành công MCP.

4.3. Những điều cần cân nhắc kỹ

Khi áp dụng MCP vào doanh nghiệp, hãy cân nhắc các yếu tố sau:

• Bảo mật là Số 1: Do rủi ro tiềm ẩn, bảo mật phải được ưu tiên hàng đầu.⁹ Cần triển khai các biện pháp mạnh mẽ ngay từ đầu:
  • Xác thực & Phân quyền: Dùng phương pháp xác thực mạnh (OAuth 2.1 cho server từ xa ²⁷) và quản lý quyền truy cập chi tiết.⁹ Đảm bảo token có phạm vi giới hạn và thời gian tồn tại ngắn.⁴⁷
  • Mã hóa: Bảo vệ dữ liệu truyền đi bằng TLS/AES.⁹
  • Kiểm tra Công cụ/Server: Đánh giá cẩn thận server và công cụ trước khi tích hợp, nhất là từ cộng đồng hoặc bên thứ ba.¹⁹ Yêu cầu ký mã và duy trì danh sách công cụ an toàn.⁴⁷
  • Giám sát & Ghi nhật ký: Theo dõi chặt chẽ các yêu cầu, phản hồi, hoạt động để phát hiện hành vi bất thường.⁹
  • Nguyên tắc Zero Trust: Không tin tưởng mặc định, luôn xác minh mọi yêu cầu truy cập.⁹
• Sự Đồng ý và Kiểm soát của Người dùng: Đây là nguyên tắc cốt lõi.¹⁹ Người dùng phải được thông báo rõ ràng và đồng ý tường minh về việc truy cập dữ liệu và thực thi hành động.¹⁹ Giao diện phải cho phép xem xét và ủy quyền.¹⁹ Người dùng phải giữ quyền kiểm soát.¹⁹
• Quản trị và Vòng đời: Thiết lập quy trình quản trị rõ ràng cho việc phát triển, triển khai, cập nhật, ngừng hoạt động của server.²⁶ Bao gồm quản lý phiên bản, xử lý thay đổi cấu hình và vá lỗi bảo mật kịp thời.⁴⁷
• Khả năng Quan sát: Cần có cơ chế theo dõi hiệu suất, gỡ lỗi và kiểm tra hành vi của tích hợp MCP.²⁶
• Chiến lược Triển khai: Quyết định dùng server cục bộ (stdio) hay từ xa (SSE), và chọn nền tảng lưu trữ phù hợp (ví dụ: Cloudflare cho server từ xa ²⁷).⁷
• Tích hợp Hạ tầng Hiện có: Đảm bảo giải pháp MCP tích hợp tốt với hệ thống quản lý danh tính (IAM), SIEM, DLP, quản lý bí mật hiện có.⁴⁷

Bảng 4.1: Tóm tắt Rủi ro Bảo mật MCP và Cách Giảm thiểu (Ví dụ)

Giai đoạn / Loại Rủi ro	Mô tả Rủi ro (Ví dụ)	Cách Giảm thiểu Chính (Ví dụ)	Nguồn
Tạo (Creation)
Trùng Tên	Server độc hại có tên giống server tốt, lừa người dùng cài.	Đăng ký tên tập trung, xác minh nhà phát triển, kiểm tra chữ ký số.	49
Giả mạo Trình cài đặt	Phân phối trình cài đặt bị sửa đổi chứa mã độc.	Dùng nguồn cài đặt chính thức, xác minh chữ ký/hash, quét mã độc.	49
Tiêm mã/Backdoor	Nhúng mã độc vào mã nguồn hoặc cấu hình server.	Đánh giá mã nguồn, quét lỗ hổng tự động, dùng thành phần đáng tin cậy.	49
Vận hành (Operation)
Trùng Tên Công cụ/Lệnh	Các công cụ/lệnh tên giống nhau gây nhầm lẫn, gọi nhầm công cụ độc hại.	Không gian tên (namespace), mô tả rõ ràng, quy trình phê duyệt công cụ nghiêm ngặt, giám sát AI.	49
Vượt rào Sandbox	Khai thác lỗ hổng sandbox để truy cập trái phép hệ thống host.	Dùng sandbox mạnh, cập nhật thường xuyên, giới hạn quyền tối thiểu, giám sát tiến trình.	49
Cập nhật (Update)
Duy trì Quyền Sau Cập nhật	Quyền cũ (API key) vẫn hoạt động sau khi cập nhật/thu hồi.	Quy trình thu hồi token/quyền rõ ràng, đồng bộ trạng thái quyền.	49
Cài lại Bản Cũ	Vô tình cài lại phiên bản server cũ, dễ bị tấn công.	Quản lý phiên bản nghiêm ngặt, dùng nguồn cập nhật đáng tin cậy, tự động vá lỗi.	49
Trôi Cấu hình	Thay đổi cấu hình không chủ ý theo thời gian, tạo lỗ hổng.	Quản lý cấu hình như mã (IaC), kiểm tra cấu hình tự động, giám sát thay đổi.	49
Xác thực & Phân quyền
Lỗ hổng AuthN/AuthZ	Thiếu chuẩn hóa, khó thực thi quyền chi tiết, nguy cơ truy cập trái phép.	Triển khai OAuth 2.1+ mạnh mẽ cho server từ xa, quản lý quyền truy cập chi tiết (RBAC), MFA.	7
Quản trị & Giám sát
Thiếu Giám sát Tập trung	Khó kiểm toán, thực thi tiêu chuẩn bảo mật trên các server phân tán.	Thiết lập chính sách quản trị rõ ràng, quy trình thẩm định server, tích hợp SIEM, ghi nhật ký chi tiết.	26
Thiếu Gỡ lỗi/Giám sát	Khó chẩn đoán lỗi, theo dõi tương tác, đánh giá hành vi hệ thống.	Triển khai công cụ giám sát và ghi nhật ký toàn diện, xử lý lỗi nhất quán, quy trình ứng phó sự cố.	26

5.1. Những người chơi chính

Hệ sinh thái MCP, dù mới, đang phát triển rất nhanh với sự tham gia của nhiều bên:

• Anthropic: Người khởi xướng và phát triển chính, tích cực thúc đẩy việc áp dụng qua mã nguồn mở, cung cấp SDK và tích hợp vào sản phẩm (Claude Desktop).¹
• Cộng đồng Nguồn mở: Đóng vai trò cực kỳ quan trọng, xây dựng hàng nghìn MCP server cho đủ loại công cụ và dịch vụ.⁴ Các kho mã nguồn mở đang phát triển mạnh.⁵
• Các “Ông lớn” Công nghệ: Nhiều công ty lớn đang khám phá hoặc tích cực áp dụng, bao gồm Microsoft (Copilot Studio,.NET SDK) ²³, Google ²², OpenAI ²², Salesforce ²⁶, và các công ty công cụ lập trình như Replit, Codeium, Sourcegraph, Zed, Cursor.⁵
• Nhà cung cấp Nền tảng và Công cụ:
  • Cloudflare: Đi đầu trong việc hỗ trợ triển khai MCP server từ xa trên nền tảng Workers của họ, cung cấp thư viện và công cụ để đơn giản hóa xác thực (OAuth) và vận chuyển (SSE).⁷
  • Workato: Cung cấp nền tảng tích hợp và định vị Workato MCP như một giải pháp hàng đầu cho doanh nghiệp, cho phép các tài nguyên Workato hoạt động như MCP server.¹⁴
  • Neo4j: Cung cấp hướng dẫn và ví dụ tích hợp cơ sở dữ liệu đồ thị của họ với MCP.¹²
  • deepset (Haystack): Tích hợp MCP vào framework Haystack, cho phép các pipeline Haystack hoạt động như MCP Client hoặc Server.³¹
• Doanh nghiệp Tiên phong: Các công ty như Block và Apollo đã tích hợp MCP vào hệ thống nội bộ.⁵ Nasuni cũng đang khám phá cách MCP kết nối AI với dữ liệu của họ.²²

5.2. SDK, Công cụ và Tích hợp có sẵn

Để hỗ trợ phát triển và sử dụng MCP, nhiều SDK, công cụ và tích hợp đã ra đời:

• SDKs (Bộ công cụ phát triển):
  • Anthropic cung cấp SDK chính thức, ban đầu bằng TypeScript.⁵
  • Microsoft phát hành MCP C# SDK cho các nhà phát triển.NET.²⁸
  • Các SDK giúp che giấu sự phức tạp của giao thức, cho phép lập trình viên tập trung vào logic ứng dụng.⁷
• Tích hợp IDE và Client:
  • Claude Desktop: Ứng dụng của Anthropic hỗ trợ kết nối với MCP server cục bộ.⁵ Người dùng có thể cài đặt server có sẵn hoặc thêm server tùy chỉnh.⁵
  • Cursor: IDE tập trung vào AI tích hợp MCP như hệ thống plugin.¹⁶ Cấu hình qua file mcp.json.¹⁶
  • VS Code: Hỗ trợ MCP, cấu hình qua mcp.json.²⁸
  • Zed: Một trình soạn thảo mã nguồn khác đang làm việc với MCP.⁵
  • Cloudflare AI Playground: Hoạt động như một MCP client từ xa có hỗ trợ xác thực.²⁷
• Công cụ Hỗ trợ và Gỡ lỗi:
  • MCP Inspector: Công cụ giúp kiểm tra và gỡ lỗi MCP server.³⁵
  • Smithery: Công cụ dòng lệnh giúp cài đặt tự động MCP server cho client như Claude Desktop.³³
  • MCPSafetyScanner (Đề xuất): Công cụ kiểm tra an toàn được đề xuất để đánh giá bảo mật server tự động.⁴⁸
  • mcp-remote (Cloudflare): Bộ điều hợp cho phép client cục bộ kết nối server từ xa.²⁷

Việc tích hợp chặt chẽ vào các công cụ lập trình phổ biến giúp MCP dễ dàng được chấp nhận. Sự sẵn có của SDK và công cụ hỗ trợ làm giảm rào cản cho việc xây dựng server và client.

5.3. Ví dụ về các Server cụ thể

Hệ sinh thái MCP có một danh sách ngày càng tăng các server có sẵn hoặc do cộng đồng đóng góp:

• Hệ thống Doanh nghiệp & Cộng tác: Google Drive, Slack, GitHub, Git ⁵, Notion ¹¹, Lịch, Danh bạ, Tin nhắn (qua iMCP).¹⁰
• Cơ sở dữ liệu: Postgres ⁵, Cơ sở dữ liệu chung ¹⁶, Supabase ¹², Neo4j.¹²
• Công cụ Lập trình & Vận hành: Playwright (tự động hóa trình duyệt) ¹², Grafana (giám sát) ¹², Puppeteer ⁵, Hệ thống tệp.²⁸
• Dịch vụ Web & API: Stripe (thanh toán) ¹², Brave Search ¹², API Thời tiết.³²
• Kiến thức Chuyên ngành: ArXiv (bài báo học thuật) ³², IETF RFCs (tiêu chuẩn kỹ thuật).³⁴
• Công cụ Sáng tạo & Đặc biệt: Blender (đồ họa 3D) ⁴, Bộ giải Toán học.⁴⁴
• Trợ lý AI Khác: Quickchat AI agent được cung cấp qua MCP.¹⁷
• Tiện ích: Bộ nhớ (để AI ghi nhớ) ¹⁶, Sequential Thinking Server.¹²

Sự đa dạng đáng kinh ngạc này cho thấy tính linh hoạt của MCP trong việc kết nối với đủ loại hệ thống – từ tiện ích đơn giản đến nền tảng phức tạp như CRM, cơ sở dữ liệu, kho mã nguồn, và cả nguồn tài liệu chuyên sâu. Thư viện server phong phú này là chìa khóa tạo nên giá trị của hệ sinh thái MCP.

Đáng chú ý là sự xuất hiện của các MCP server dành riêng cho các lĩnh vực kiến thức cụ thể như ArXiv hay IETF. Điều này cho thấy xu hướng dùng MCP để tạo ra các trợ lý AI “chuyên gia”. Thay vì tìm kiếm web chung chung, các trợ lý này có thể khai thác thông tin sâu, có cấu trúc từ các nguồn đáng tin cậy trong lĩnh vực hẹp. Các server này cung cấp công cụ tìm kiếm và phân tích tài liệu, cho phép AI trả lời các câu hỏi chuyên môn cao bằng nguồn có thẩm quyền. Đây là bước tiến so với AI đa năng hoặc RAG cơ bản, cho thấy MCP đang tạo điều kiện cho việc tạo ra khả năng AI theo miền cụ thể bằng cách kết nối trực tiếp mô hình với kho kiến thức được quản lý.

Để hiểu rõ hơn vị trí của MCP, hãy so sánh nó với các công nghệ liên quan.

6.1. So với Language Server Protocol (LSP)

MCP lấy cảm hứng trực tiếp từ LSP.¹⁰ Cả hai đều nhằm giải quyết vấn đề tích hợp M×N bằng cách chuẩn hóa.⁴ LSP giải quyết bài toán kết nối M trình soạn thảo với N ngôn ngữ lập trình, còn MCP giải quyết bài toán kết nối M client AI với N công cụ/nguồn dữ liệu.¹⁰ Cả hai đều dùng kiến trúc client-server, giao tiếp qua JSON-RPC và thương lượng khả năng khi kết nối.¹⁰ Tuy nhiên, mục tiêu khác nhau: LSP chuẩn hóa hỗ trợ ngôn ngữ trong công cụ lập trình, còn MCP chuẩn hóa tích hợp bối cảnh và công cụ cho ứng dụng AI.¹⁰ LSP là tiền lệ thành công, và MCP muốn lặp lại thành công đó cho hệ sinh thái AI.

6.2. So với ChatGPT Plugins và Tích hợp API Thủ công

Trước MCP, người ta thường tích hợp API thủ công hoặc dùng hệ thống plugin như của ChatGPT.

• Tích hợp API Thủ công: Đòi hỏi viết mã tùy chỉnh cho mọi cặp AI và API/công cụ.⁷ Điều này phức tạp, thiếu chuẩn hóa, khó bảo trì và không mở rộng hiệu quả (vấn đề M×N).⁹
• ChatGPT Plugins: Là một bước tiến, cung cấp giao diện để LLM tương tác với dịch vụ bên ngoài.¹³ Tuy nhiên, chúng thường bị giới hạn trong hệ sinh thái OpenAI, kém linh hoạt hơn và đôi khi tập trung vào tương tác một chiều so với khả năng hai chiều của MCP.⁷

So với cả hai, MCP mang lại giải pháp mở hơn, linh hoạt hơn và chuẩn hóa hơn.⁷ Là chuẩn mở, độc lập, MCP không bị ràng buộc vào một nhà cung cấp AI cụ thể. Nó hỗ trợ tương tác hai chiều phức tạp và hướng tới trở thành chuẩn phổ quát hơn.

6.3. So với Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG là kỹ thuật phổ biến để cải thiện LLM bằng cách truy xuất thông tin liên quan từ kho kiến thức (thường là cơ sở dữ liệu vector) và cung cấp làm bối cảnh cho LLM.¹²

MCP và RAG không loại trừ mà bổ sung cho nhau:

• RAG tập trung vào truy xuất thông tin: Mục tiêu chính là nâng cao kiến thức của LLM, cải thiện tính chính xác và giảm “ảo giác”.¹² Nó chủ yếu là cơ chế đọc.
• MCP cho phép cả truy xuất và hành động: MCP không chỉ cho phép truy xuất thông tin (qua Resources hoặc Tools) mà còn cho phép LLM thực hiện hành động qua Tools.¹⁰ LLM có thể sửa đổi dữ liệu, gọi API để thay đổi trạng thái hệ thống bên ngoài.
• Tích hợp RAG vào MCP: Kiến trúc RAG hoàn toàn có thể được tích hợp bên trong một MCP server.¹² Server này có thể cung cấp khả năng truy xuất thông tin của RAG dưới dạng Tool hoặc Resource.

Tóm lại, RAG tăng cường kiến thức, còn MCP cho phép AI hành động dựa trên kiến thức đó hoặc tương tác theo cách khác. MCP cung cấp khuôn khổ rộng hơn bao gồm cả khả năng truy xuất giống RAG và khả năng thực thi hành động.

6.4. So với các Framework Tác tử (Agent Frameworks như LangChain)

Các framework như LangChain cũng cung cấp cơ chế để LLM dùng công cụ bên ngoài và xây dựng ứng dụng AI phức tạp.¹³ Tuy nhiên, có sự khác biệt:

• MCP là một giao thức: Nó định nghĩa cách các thành phần giao tiếp và trao đổi thông tin về công cụ, tài nguyên ở cấp độ thấp.⁴ Nó tập trung vào chuẩn hóa giao diện kết nối.
• Framework Tác tử là một bộ công cụ/thư viện: Chúng cung cấp các thành phần trừu tượng cấp cao hơn để xây dựng logic của tác tử (lập kế hoạch, quản lý bộ nhớ, điều phối công cụ).¹³ Chúng tập trung vào logic của tác tử.
• Tích hợp thủ công trong Framework: Dù có cấu trúc, việc tích hợp công cụ cụ thể vẫn có thể đòi hỏi adapter tùy chỉnh.¹³
• MCP là lớp nền tiềm năng: Các framework tác tử có thể tận dụng MCP làm lớp giao thức cơ bản.¹² Bằng cách hỗ trợ MCP, chúng có thể hưởng lợi từ việc chuẩn hóa, giảm nhu cầu adapter tùy chỉnh và có thể làm cho các tác tử xây dựng bằng framework khác nhau tương thích hơn.¹² Công cụ MCP có thể tích hợp vào framework và ngược lại.¹²

Về cơ bản, MCP hoạt động ở tầng giao thức thấp hơn, tập trung vào chuẩn hóa kết nối, trong khi framework tác tử hoạt động ở tầng ứng dụng cao hơn, tập trung vào xây dựng hành vi. Chúng có thể phối hợp hiệu quả.

Bảng 6.1: So sánh Nhanh MCP và Các Công nghệ Liên quan

Tính năng	Model Context Protocol (MCP)	Language Server Protocol (LSP)	Tích hợp API Thủ công	Plugins (ví dụ: ChatGPT)	Retrieval-Augmented Generation (RAG)	Framework Tác tử (ví dụ: LangChain)
Mục tiêu Chính	Chuẩn hóa tích hợp Công cụ/Dữ liệu cho AI	Chuẩn hóa hỗ trợ Ngôn ngữ trong Editor/IDE	Kết nối điểm-điểm tùy chỉnh	Giao diện cho LLM gọi dịch vụ bên ngoài	Tăng cường kiến thức LLM bằng truy xuất	Xây dựng logic tác tử
Loại Tương tác	Đọc, Ghi, Hành động	Phân tích mã, hoàn thành,…	Đọc/Ghi/Hành động (tùy API)	Thường là Hành động/Truy xuất đơn giản	Chỉ Đọc (Truy xuất)	Đọc/Ghi/Hành động (qua công cụ)
Tính Hai chiều	Có (Client <-> Server, Sampling)	Có	Tùy thiết kế	Thường hạn chế	Không áp dụng	Có (Agent <-> Tool)
Khám phá	Có (Client hỏi Server)	Có	Không (phải biết trước)	Có (trong nền tảng)	Không áp dụng	Thường đăng ký thủ công
Hệ sinh thái	Mở, Độc lập	Mở, Độc lập	Đóng (cho từng tích hợp)	Thường Đóng/Phụ thuộc	Mở (là kỹ thuật)	Thường Mở, tích hợp tùy chỉnh
Sử dụng Chính	Kết nối AI với công cụ/dữ liệu, xây dựng tác tử	Tính năng ngôn ngữ trong IDE	Tích hợp ứng dụng cụ thể	Mở rộng khả năng chatbot cụ thể	Giảm ảo giác, tăng chính xác	Xây dựng ứng dụng AI phức tạp, tác tử tự trị
Linh hoạt	Cao (do chuẩn hóa)	Cao (do chuẩn hóa)	Thấp	Trung bình	Không áp dụng	Trung bình

7.1. Hệ sinh thái MCP đang lớn mạnh từng ngày

Kể từ khi ra mắt cuối năm 2024, MCP đã phát triển nhanh chóng và thu hút sự chú ý lớn.¹² Hệ sinh thái xung quanh đang mở rộng với tốc độ cao, nhờ cả cộng đồng nguồn mở và các công ty công nghệ.¹² Hàng nghìn MCP server do cộng đồng đóng góp đã ra đời, kết nối AI với đủ loại hệ thống.⁴ Các công ty lớn và startup đang tích cực tích hợp hoặc hỗ trợ MCP.⁵ Sự xuất hiện của SDK cho nhiều ngôn ngữ (TypeScript, C#), công cụ hỗ trợ (Inspector, Smithery) và nền tảng triển khai (Cloudflare, Workato) càng thúc đẩy sự phát triển này.¹² Trong tương lai, việc cung cấp “tài liệu MCP” có thể trở thành tiêu chuẩn như tài liệu API REST/GraphQL hiện nay, cho phép AI tự động khám phá và sử dụng khả năng bên ngoài.²⁰ Xu hướng hiện tại cho thấy một hệ sinh thái sôi động và ngày càng mở rộng.

7.2. Tích hợp Trợ lý ảo Nâng cao (Agent-led Integrations)

MCP được xem là nền tảng thiết yếu cho thế hệ trợ lý AI tự trị và hiệu quả tiếp theo.⁹ Thay vì chỉ là chatbot trả lời câu hỏi, MCP cho phép trợ lý AI:

• Tự động khám phá và chọn công cụ: Dựa vào nhiệm vụ, trợ lý có thể tự xác định và chọn công cụ phù hợp từ các MCP server có sẵn.¹³
• Thực hiện quy trình phức tạp, đa bước: Trợ lý có thể điều phối việc sử dụng nhiều công cụ và nguồn dữ liệu để hoàn thành mục tiêu phức tạp, ví dụ lấy thông tin từ hệ thống A, xử lý bằng hệ thống B, và thực hiện hành động trên hệ thống C.¹²
• Hỗ trợ người dùng can thiệp: Giao thức cho phép tích hợp sự chấp thuận hoặc hướng dẫn của con người vào quy trình khi cần.¹³

MCP tạo điều kiện cho sự chuyển dịch từ trợ lý AI đơn giản sang hệ thống AI tự trị hơn, có khả năng tương tác với thế giới số một cách tinh vi và hiệu quả. Tương lai được dự đoán là “agentic” – nơi trợ lý AI đóng vai trò chủ động giải quyết vấn đề và tự động hóa công việc.²²

7.3. Hỗ trợ MCP Từ xa và Đa phương thức

Một phát triển quan trọng là hỗ trợ MCP server từ xa (remote).³ Thay vì chỉ chạy cục bộ, server từ xa có thể truy cập qua mạng (thường là HTTP/SSE).¹² Điều này mở rộng đáng kể khả năng ứng dụng:

• Cho phép client web và di động: Người dùng có thể tương tác với công cụ/dữ liệu MCP từ trình duyệt hoặc ứng dụng di động.²⁷
• Truy cập rộng rãi hơn: Dịch vụ có thể cung cấp cho nhiều người dùng hơn mà không cần cài đặt server cục bộ.²⁷
• Yêu cầu xác thực mạnh mẽ: Triển khai từ xa đòi hỏi cơ chế xác thực an toàn như OAuth.⁷

Ngoài ra, có tiềm năng MCP sẽ hỗ trợ đa phương thức (multi-modal) trong tương lai, cho phép AI tương tác không chỉ với văn bản mà còn với hình ảnh, âm thanh, video.⁹ Tính năng Resources đã có thể xử lý dữ liệu nhị phân như ảnh ²¹, tạo tiền đề cho việc này.

7.4. Tác động đến Kiến trúc AI và Phát triển Ứng dụng

MCP có tiềm năng thay đổi cách các ứng dụng AI được thiết kế và xây dựng:

• Chuyển từ Tích hợp Phân mảnh sang Hệ sinh thái Chuẩn hóa: MCP thúc đẩy việc chuyển đổi khỏi các giải pháp ad-hoc sang một hệ sinh thái mở, chuẩn hóa, nơi các thành phần tương tác dễ dàng hơn.⁴
• Thúc đẩy Kiến trúc Mô-đun: Bằng cách cung cấp giao diện chuẩn, MCP khuyến khích xây dựng hệ thống AI từ các thành phần nhỏ hơn, chuyên biệt, có thể tái sử dụng và kết hợp linh hoạt.¹²
• Đơn giản hóa và Tăng tốc Phát triển: Giảm gánh nặng tích hợp giúp nhóm phát triển tập trung vào tính năng cốt lõi và mang lại giá trị nhanh hơn.¹²
• Trở thành Tiêu chuẩn Thực tế: Với sự chấp nhận ngày càng tăng, MCP có thể trở thành tiêu chuẩn thực tế cho tương tác giữa trợ lý và công cụ.¹²
• Kích hoạt Nền tảng AI-Native: MCP cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết cho các nền tảng được thiết kế từ đầu để tận dụng AI.²⁶

Nhìn chung, MCP không chỉ là cải tiến kỹ thuật mà còn là yếu tố thúc đẩy thay đổi kiến trúc, hướng tới hệ thống AI kết nối hơn, có năng lực hơn và dễ phát triển hơn.

7.5. Tầm nhìn Dài hạn và Quản trị

Để MCP phát huy hết tiềm năng, cần giải quyết thách thức hiện tại và định hướng tương lai:

• Tăng cường Bảo mật và Quyền hạn: Tiếp tục phát triển mô hình bảo mật và quyền hạn tinh vi hơn để giải quyết các mối đe dọa phức tạp, đặc biệt trong môi trường server từ xa.²⁴
• Hỗ trợ Quy trình Đa Tác tử Phức tạp: Phát triển cơ chế hỗ trợ phối hợp và giao tiếp giữa nhiều trợ lý AI, có thể dẫn đến khái niệm “Đồ thị Tác tử” (Agent Graphs).²⁴
• Thiết lập Quản trị Chính thức: Xây dựng cấu trúc quản trị và quy trình chuẩn hóa chính thức hơn cho hệ sinh thái MCP, bao gồm kiểm tra, xác thực và quản lý vòng đời server.²⁴
• Giải quyết Thách thức Hệ sinh thái: Tập trung giải quyết các vấn đề còn tồn tại như bảo mật, khả năng khám phá công cụ, gỡ lỗi và giám sát.¹³

Khả năng kết hợp của MCP, nơi một server có thể là client của server khác ¹², cùng tầm nhìn về “Agent Graphs” ²⁴, gợi ý về một kiến trúc tương lai thú vị. Thay vì các trợ lý AI đơn lẻ, chúng ta có thể thấy sự xuất hiện của mạng lưới các thành phần AI chuyên biệt (trợ lý, công cụ, dữ liệu) được kết nối và phối hợp động qua MCP. Giao thức này cung cấp xương sống giao tiếp cần thiết.¹ Việc chuẩn hóa giao tiếp tạo điều kiện xây dựng hệ thống từ các phần nhỏ hơn, chuyên biệt và tương tác.³¹ Do đó, MCP không chỉ kết nối một trợ lý với công cụ, mà còn có tiềm năng kích hoạt các mạng lưới phức tạp gồm các thành phần AI tương tác.

Sự thành công lâu dài của MCP sẽ phụ thuộc vào khả năng giải quyết các hạn chế hiện tại, đặc biệt là bảo mật và quản trị, và tiếp tục phát triển tiêu chuẩn để đáp ứng nhu cầu của các hệ thống AI ngày càng phức tạp.

8.1. Tóm tắt những điểm chính

Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) đã nổi lên như một chuẩn mở quan trọng, được thiết kế để thay đổi cách các hệ thống AI (đặc biệt là LLM) tương tác với thế giới bên ngoài. Bằng cách cung cấp một “cổng kết nối chung”, MCP cho phép AI truy cập dữ liệu và sử dụng công cụ một cách liền mạch và an toàn.

Kiến trúc client-server, cùng các tính năng như Tools, Resources, Prompts, Sampling, tạo thành một khuôn khổ linh hoạt. MCP giải quyết vấn đề của các phương pháp tích hợp rời rạc trước đây, giúp giảm độ phức tạp, tăng hiệu quả phát triển và cải thiện khả năng tương tác.

Lợi ích chính bao gồm chuẩn hóa, tăng cường khả năng của AI thành các trợ lý tự động hiệu quả, cải thiện tính linh hoạt, khả năng mở rộng và cung cấp nền tảng bảo mật tốt hơn. Hệ sinh thái MCP đang phát triển nhanh chóng với sự tham gia của cộng đồng và các công ty lớn.

Tuy nhiên, MCP cũng có thách thức. Là công nghệ mới, nó đối mặt với vấn đề về sự trưởng thành của hệ sinh thái và đặc biệt là rủi ro bảo mật. Quản trị, giám sát và đảm bảo sự đồng thuận của người dùng cũng rất quan trọng.

Nhìn về tương lai, MCP có tiềm năng trở thành tiêu chuẩn thực tế, thúc đẩy sự phát triển của trợ lý AI tự trị phức tạp và các hệ thống AI phân tán. Hỗ trợ server từ xa và tiềm năng đa phương thức sẽ tiếp tục mở rộng ảnh hưởng của nó.

8.2. Lời khuyên cho doanh nghiệp

Nếu doanh nghiệp của bạn đang xem xét hoặc đầu tư vào AI, MCP là một công nghệ đáng quan tâm. Dưới đây là một số lời khuyên:

1. Tìm hiểu và Thử nghiệm: Bắt đầu khám phá MCP, đặc biệt nếu bạn đang xây dựng hoặc sử dụng trợ lý AI cần tích hợp với dữ liệu/công cụ.⁵ Bắt đầu với các trường hợp sử dụng đơn giản hoặc công cụ nội bộ. Tận dụng server có sẵn và SDK để giảm nỗ lực ban đầu.⁵
2. Ưu tiên Bảo mật Tuyệt đối: Bảo mật phải là ưu tiên hàng đầu.¹⁹ Triển khai các biện pháp xác thực và phân quyền mạnh mẽ (OAuth cho server từ xa), thực thi nghiêm ngặt sự đồng ý của người dùng, thẩm định kỹ lưỡng công cụ/server (đặc biệt từ bên thứ ba), và tích hợp giám sát bảo mật.¹⁹
3. Thiết lập Quản trị Rõ ràng: Xây dựng chính sách và quy trình quản trị nội bộ cho việc phát triển, triển khai, phê duyệt, giám sát và quản lý vòng đời của MCP server.²⁶ Xác định rõ vai trò và trách nhiệm.
4. Đánh giá Sự Phù hợp Chiến lược: Xem xét MCP phù hợp như thế nào với chiến lược AI tổng thể. Xác định các lĩnh vực cụ thể mà MCP có thể mang lại giá trị (tự động hóa quy trình, cải thiện trải nghiệm khách hàng,…). Hãy nhớ MCP là công nghệ hỗ trợ, không phải giải pháp toàn diện.²⁶
5. Tham gia và Đóng góp (Nếu phù hợp): Nếu bạn phát triển server tùy chỉnh hữu ích, hãy cân nhắc đóng góp cho cộng đồng nguồn mở.⁵ Đồng thời, liên tục cập nhật các phát triển mới nhất, kinh nghiệm tốt nhất và các mối đe dọa bảo mật mới.

Tóm lại, MCP là một công nghệ đầy hứa hẹn với tiềm năng định hình lại cách AI tương tác với thế giới số. Bằng cách tiếp cận thận trọng, ưu tiên bảo mật và quản trị, doanh nghiệp có thể bắt đầu khai thác sức mạnh của MCP để xây dựng các ứng dụng AI thông minh hơn, kết nối hơn và hiệu quả hơn.