MCP là gì?
MCP – viết tắt của Model Context Protocol – là một tiêu chuẩn mở được thiết kế để giúp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) dễ dàng kết nối, tương tác và làm việc với các nguồn dữ liệu, công cụ và hệ thống bên ngoài. Thay vì phải viết mã tùy chỉnh mỗi lần muốn tích hợp thêm một API hay cơ sở dữ liệu, MCP đóng vai trò như một cổng kết nối chuẩn hóa – tưởng tượng như USB-C của thế giới AI.
Giống như HTTP đã chuẩn hóa giao tiếp giữa trình duyệt và máy chủ web, MCP tiêu chuẩn hóa cách các mô hình AI "nói chuyện" với thế giới xung quanh.
MCP hoạt động như thế nào?
MCP sử dụng kiến trúc client-server đơn giản nhưng hiệu quả, gồm ba thành phần chính:
MCP Hosts (Chủ thể): Là các ứng dụng AI như trợ lý ảo, công cụ phát triển phần mềm, hoặc bất kỳ hệ thống nào muốn truy cập dữ liệu từ bên ngoài.
MCP Servers (Máy chủ): Kết nối trực tiếp với các nguồn như Google Drive, GitHub, Slack hoặc cơ sở dữ liệu, và công khai các chức năng mà nó hỗ trợ.
MCP Clients (Máy khách): Đóng vai trò trung gian, đảm bảo kết nối an toàn và quản lý luồng giao tiếp giữa các chủ thể và máy chủ.
MCP hỗ trợ giao tiếp hai chiều – nghĩa là AI không chỉ lấy thông tin mà còn có thể thực hiện hành động, ví dụ như gửi email, tạo yêu cầu pull request trên GitHub, hoặc đặt lịch họp.
Tại sao MCP quan trọng?
Trong bối cảnh tác nhân AI đang ngày càng phổ biến, MCP là chiếc cầu nối giúp các hệ thống này:
Chuẩn hóa tích hợp: Không còn mã riêng lẻ cho từng công cụ – chỉ cần tuân thủ MCP.
Mở rộng dễ dàng: Thêm nguồn dữ liệu mới bằng cách triển khai một MCP server đơn giản.
Tăng cường bảo mật: Tích hợp các chuẩn kiểm soát truy cập và bảo mật, phù hợp với cả những lĩnh vực nhạy cảm như y tế hoặc tài chính.
Tính linh hoạt cao: Cho phép AI chuyển đổi linh hoạt giữa các công cụ hoặc mô hình mà không cần cấu hình phức tạp.
MCP trong thực tế
Ra mắt bởi Anthropic vào tháng 11/2024, MCP đã nhanh chóng tạo ra làn sóng trong giới dev:
Đầu năm 2025, cộng đồng đã xây dựng hơn 1.000 MCP server để kết nối với YouTube, Gmail, các cơ sở dữ liệu học thuật…
Microsoft và OpenAI tích hợp MCP vào các nền tảng chủ lực như Azure OpenAI, Copilot Studio.
Ví dụ điển hình: Playwright-MCP server cho phép AI tự động tương tác với website, thực hiện kiểm thử UI hoặc thu thập dữ liệu.
Điểm đáng chú ý là MCP được xây dựng dựa trên JSON-RPC 2.0, cho phép triển khai mô-đun linh hoạt, giúp các nhà phát triển chỉ cần thực hiện phần họ thực sự cần.
Tác động đến AI Agents và doanh nghiệp
MCP mở ra khả năng xây dựng AI agents có thể hành động độc lập, vượt xa vai trò trợ lý đơn thuần:
Với lập trình viên: MCP giúp giảm thời gian tích hợp API, dành nhiều thời gian hơn cho sáng tạo.
Với doanh nghiệp: Khả năng tự động hóa các quy trình trong sales, lập trình, phân tích dữ liệu, giúp tiết kiệm nguồn lực và tăng tốc độ vận hành.
Chẳng hạn, một AI agent có thể sử dụng MCP để tự động hóa quy trình làm việc với GitHub: truy xuất mã nguồn, tạo pull request, hoặc thảo luận về lỗi – tất cả thông qua ngôn ngữ tự nhiên.
