MCP (Model Context Protocol) giải thích: Kẻ thay đổi cuộc chơi Trí tuệ nhân tạo (AI)

Giải thích về MCP (Model Context Protocol) - thay đổi cuộc chơi AI. Nguồn: CIO

Lời mở đầu

Kể từ sự nổi lên của ChatGPT, AI tạo sinh đã trở thành một yếu tố thay đổi cuộc chơi đối với các nhà phát triển. Với khả năng tạo ra mã code, tóm tắt báo cáo và thậm chí hỗ trợ trong việc gỡ lỗi, những nhiệm vụ từng mất hàng giờ hoặc cả ngày trời giờ có thể được hoàn thành trong vài phút. Ở nhiều khía cạnh, sự phấn khích này là có thật - cùng với tiềm năng to lớn của AI (trí tuệ nhân tạo) trong việc tái định nghĩa chính chu kỳ phát triển phần mềm.

Nhưng có một vấn đề: Việc tích hợp AI vào các công cụ và hệ thống thực tế vẫn vốn dĩ khó khăn. Do đó, các nhà phát triển thường bị mắc kẹt trong việc xây dựng các tích hợp tạm thời vụng về - một cách tiếp cận vừa cồng kềnh vừa tốn thời gian. Không có gì ngạc nhiên khi nghiên cứu mới của Gartner tiết lộ rằng 77% lãnh đạo kỹ thuật phần mềm xác định việc xây dựng khả năng AI vào ứng dụng như một điểm đau.

Một báo cáo riêng dự đoán rằng 85% các công ty sẽ gặp khó khăn trong việc tích hợp AI thành công, bị cản trở bởi các vấn đề như chất lượng dữ liệu kém, thiếu tích hợp đa kênh và những cơn đau đầu về bảo trì liên tục. Gần đây hơn, công ty của tôi đã tiến hành một cuộc khảo sát trong số các nhà phát triển cấp cao và phát hiện 58% đáng kể đang cân nhắc nghỉ việc do kiến trúc legacy không đủ, với - khá có ý nghĩa - 31% nêu lý do không tương thích với đổi mới, chẳng hạn như AI, là một lý do chính.

Tin tốt là có một giải pháp đầy hứa hẹn đang nổi lên. 

Model Context Protocol (MCP) thay đổi cuộc chơi bằng cách cung cấp cho các nhà phát triển một cách đơn giản, tiêu chuẩn hóa để kết nối các AI tác nhân (agent AI) với các công cụ, dữ liệu và dịch vụ - không cần hack, không cần code tay. Đã thu hút sự chú ý từ các tên tuổi lớn như Microsoft, OpenAI và Google, có sự đồng thuận rằng MCP có thể là đột phá mà các tích hợp AI đã chờ đợi từ lâu. Nhưng chính xác thì nó là gì, và tại sao các nhà phát triển và doanh nghiệp nên quan tâm?

MCP là gì và tại sao nó quan trọng?

Nói đơn giản, MCP (Model Context Protocol) là một giao thức mở cung cấp cách tiêu chuẩn hóa để cung cấp cho các mô hình AI bối cảnh chúng cần. Hãy nghĩ về nó như một cổng kết nối phổ quát cho các ứng dụng AI. Cũng như một connector (cổng kết nối) tiêu chuẩn cho phép các thiết bị khác nhau giao tiếp liền mạch, MCP cho phép các hệ thống AI truy cập và diễn giải đúng bối cảnh bằng cách liên kết chúng với các công cụ và nguồn dữ liệu đa dạng.

Điều này quan trọng vì bối cảnh là tất cả đối với các tương tác AI. Cho dù bạn đang xây dựng ứng dụng mới, chatbot hay cơ chế cho thương mại điện tử, hiệu suất của mô hình bạn phụ thuộc vào khả năng hiểu ý định, lịch sử, sở thích và môi trường của người dùng. Theo truyền thống, các tích hợp AI đã dựa vào các prompts tĩnh để cung cấp hướng dẫn và bối cảnh. Điều này có thể tốn thời gian và cồng kềnh, đồng thời làm giảm phạm vi cho độ chính xác và khả năng mở rộng.

MCP thay đổi điều này. Thay vì dựa vào các prompts rời rạc, các nhà phát triển giờ có thể định nghĩa và cung cấp bối cảnh một cách động, làm cho các tích hợp nhanh hơn, chính xác hơn và dễ bảo trì hơn. Bằng cách tách rời bối cảnh khỏi prompts và quản lý nó như bất kỳ thành phần nào khác, các nhà phát triển có thể, trên thực tế, xây dựng giao diện prompt cá nhân, đa lớp của riêng họ. Điều này biến đổi AI từ một hộp đen thành một phần tích hợp của tech stack của bạn.

Sức mạnh trong đối tác: MCP và tính mô đun (modular)

Thực tế là kiến trúc mô đun (modular architecture) không còn là một xu hướng ngách - nó đang trở thành một ưu tiên chiến lược. Gartner dự đoán rằng đến năm 2027, 60% các tổ chức sẽ có tính mô đun như một tiêu chí quan trọng trong chiến lược số của họ. Ý tưởng rất đơn giản: phần mềm nên là mô-đun, có thể tương tác và được xây dựng từ các phần có thể tái sử dụng và tái kết hợp. Thuật ngữ đó có nghĩa là cung cấp cho các nhà phát triển khả năng tự giải phóng khỏi kiến trúc một khối (monolithic) để tạo ra tech stack, ứng dụng và dịch vụ được thiết kế cụ thể cho nhu cầu của họ. Nó giảm đáng kể chi phí, tăng tốc phát triển và cực kỳ linh hoạt.

MCP quan trọng vì nó mở rộng nguyên tắc này đến AI bằng cách coi bối cảnh như một thành phần mô-đun, được điều khiển bởi API có thể được tích hợp bất cứ khi nào cần. Tương tự như dịch vụ vi mô (microservices) hoặc headless frontends*, cách tiếp cận này cho phép chức năng AI được kết hợp và nhúng linh hoạt trên các lớp khác nhau của tech stack mà không tạo ra các phụ thuộc chặt chẽ. Kết quả là tính linh hoạt lớn hơn, khả năng tái sử dụng nâng cao, lặp lại nhanh hơn trong các hệ thống phân tán và khả năng mở rộng thật sự.

*"Headless frontend" trong bối cảnh các ứng dụng web và quản lý nội dung (CMS) đề cập đến việc tách biệt phần giao diện người dùng (frontend) khỏi phần xử lý dữ liệu và logic (backend).

Hãy tưởng tượng một trợ lý marketing AI tự động sử dụng API danh mục sản phẩm (thông qua MCP) để viết nội dung quảng cáo, trong khi một AI tác nhân (agent AI) khác xác thực dữ liệu giá từ API tài chính. Đây không còn là khoa học viễn tưởng - đây là tương lai của các hệ thống AI modular.

Bắt đầu với MCP

Phần tuyệt vời nhất của tất cả những điều này là MCP tương đối dễ áp dụng, đặc biệt đối với các nhà phát triển quen thuộc với API và kiến trúc ứng dụng hiện đại - không cần chuyên môn AI sâu.

Bắt đầu bằng việc xác định các yếu tố bối cảnh cốt lõi mà mô hình AI của bạn cần để cung cấp các phản hồi chính xác và phù hợp - những thứ như vai trò người dùng, dữ liệu phiên, trạng thái hệ thống và logic kinh doanh. Đảm bảo các điểm dữ liệu này được cấu trúc tốt, được duy trì nhất quán và dễ truy cập trong hệ ứng dụng (application stack) của bạn. Vì MCP là tất cả về việc cung cấp đúng bối cảnh vào đúng thời điểm, việc hiểu AI phù hợp vào trải nghiệm người dùng của bạn ở đâu và như thế nào là chìa khóa.

Vì MCP ưu tiên API, bạn có thể bắt đầu thử nghiệm với AI có nhận thức bối cảnh bằng cách sử dụng các ngôn ngữ, công cụ và khung lý thuyết (framework) mà bạn đã thoải mái. Hầu hết các nhà phát triển có thể có một tích hợp cơ bản hoạt động trong vòng chưa đến một giờ.

Khi bạn mở rộng quy mô, hãy nhắm tích hợp MCP dần dần vào các luồng công việc (workflow) hiện tại của bạn. Chạy các bài kiểm tra thực tế để quan sát cách các tín hiệu bối cảnh khác nhau định hình hành vi mô hình. Và quan trọng nhất, hãy coi bối cảnh như một lớp động của hệ thống - thứ để giám sát, tinh chỉnh và phát triển dựa trên cách người dùng tương tác với sản phẩm của bạn.

Những lỗi thường gặp cần tránh

Như với bất kỳ sự gián đoạn thú vị nào, cơ hội mà MCP mang lại đi kèm với bộ thách thức riêng của nó. Chủ yếu trong số đó là bối cảnh được định nghĩa kém. Một trong những lỗi phổ biến nhất là hardcode các giá trị tĩnh - thay vào đó, bối cảnh nên động và phản ánh trạng thái hệ thống thời gian thực. Quá tải mô hình với quá nhiều, quá ít hoặc dữ liệu không liên quan là một cạm bẫy khác, thường dẫn đến hiệu suất suy giảm và đầu ra không thể đoán trước. Thất bại trong việc bảo vệ đúng cách thông tin bối cảnh nhạy cảm cũng có thể mở cửa cho các rủi ro về quyền riêng tư và tuân thủ, vì vậy việc luôn thực thi các biện pháp kiểm soát truy cập mạnh mẽ và bảo vệ dữ liệu là rất quan trọng. Cuối cùng, hiệu quả của bất kỳ mô hình AI nào sử dụng MCP phụ thuộc vào chất lượng, độ rõ ràng và mức độ liên quan của bối cảnh mà nó nhận được.

Coi MCP như một giải pháp cắm và chạy mà không điều chỉnh nó cho domain độc đáo của ứng dụng của bạn là một cạm bẫy phổ biến khác. Trong khi MCP được xây dựng cho tính linh hoạt và tính mô-đun, việc tận dụng tối đa nó dựa vào việc cấu trúc cẩn thận bối cảnh để phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.

Tiếp theo với MCP là gì?

Mặc dù tiềm năng biến đổi của AI là không thể phủ nhận, tích hợp từ lâu đã là rào cản lớn nhất để mở khóa hoàn toàn nó. MCP thay đổi cuộc chơi bằng cách cung cấp một con đường rõ ràng, tiêu chuẩn hóa để kết nối AI với các hệ thống thực tế.

Mặc dù vẫn ở giai đoạn sơ khai, sự đồng thuận rõ ràng là MCP đã vượt qua điểm chuyển mình và hướng tới việc áp dụng chủ đạo trong năm tới. Và đây chỉ mới là khởi đầu. Khi nó phát triển để hỗ trợ dữ liệu phức tạp và đầu ra đa phương thức, MCP sẽ mở khóa những khả năng mới trong IoT, thực tế tăng cường và AI cộng tác — làm cho việc chuyển đổi sang MCP ít là một câu hỏi về "liệu có", và nhiều hơn về "khi nào".

Về tác giả 


Bài viết của tác giả Facundo Giuliani đăng trên CIO.

Facundo Giuliani là quản lý nhóm kỹ thuật giải pháp tại Storyblok. Trong vai trò này, ông lãnh đạo một đội ngũ phân tán toàn cầu, chịu trách nhiệm hỗ trợ các tổ chức áp dụng và triển khai hiệu quả các giải pháp CMS không đầu. Với hơn một thập kỷ kinh nghiệm kết nối chuyên môn kỹ thuật và giao tiếp, Facundo tâm huyết với việc hỗ trợ các đội nhóm và giải quyết những thách thức phức tạp. Là một thành viên tích cực của Nhóm Lãnh đạo Tiền Bán hàng (PreSales Leadership Collective) và đồng tổ chức React Buenos Aires, ông đóng góp cho cộng đồng chuyên nghiệp bằng cách chia sẻ hiểu biết sâu sắc và thúc đẩy hợp tác. Sứ mệnh của ông là tạo ra những kết quả có tác động thông qua sự liên kết chiến lược, hỗ trợ kỹ thuật và phương pháp tiếp cận lấy khách hàng làm trọng tâm.

* Bài viết được chuyển ngữ với sự hỗ trợ của Claude AI. 


Nguồn tham khảo: 

• MCP explained: The AI gamechanger: https://www.cio.com/article/4035003/mcp-explained-the-ai-gamechanger.html