Bạn đang phải chỉnh sửa lại quy trình tác nhân AI lần thứ mười trong ngày—lại một tích hợp API dễ hỏng, lại phải truyền ngữ cảnh thủ công chỉ để mọi thứ không bị lỗi. Mã hóa cứng luồng xác thực, chuẩn hóa phản hồi API, ghép nối các endpoint—đây không phải là phát triển AI; đây là địa ngục tích hợp.
Xây dựng tác nhân AI có thể lấy dữ liệu từ nhiều nguồn một cách liền mạch lẽ ra phải đơn giản, nhưng thực tế hiện nay lại rời rạc, lặp đi lặp lại và khó mở rộng. Mỗi công cụ lại dùng một ngôn ngữ riêng, buộc bạn phải tự chế các giải pháp tạm thời thay vì tạo ra tự động hóa thực sự.
Anthropic đang cố gắng thay đổi điều đó với Model Context Protocol (MCP)—một cách tiêu chuẩn hóa để tác nhân AI truy xuất và sử dụng dữ liệu bên ngoài mà không còn cảnh tích hợp bất tận. Nhưng liệu nó có giải quyết được vấn đề? Hãy cùng phân tích.
Giao thức là gì?
Giao thức là tập hợp các quy tắc và quy ước xác định cách các hệ thống giao tiếp và trao đổi dữ liệu. Khác với API—một giao diện phụ thuộc vào từng triển khai—giao thức thiết lập một tiêu chuẩn chung cho các tương tác. Một số ví dụ nổi bật gồm:
- HTTP (Hypertext Transfer Protocol) – Định nghĩa cách trình duyệt web và máy chủ giao tiếp với nhau.
- OAuth (Open Authorization Protocol) – Tiêu chuẩn xác thực an toàn trên nhiều nền tảng khác nhau.
Giao thức đảm bảo khả năng tương tác—thay vì mỗi hệ thống tự nghĩ ra cách trao đổi dữ liệu, giao thức sẽ chuẩn hóa quy trình, giảm phức tạp và giúp tích hợp dễ mở rộng hơn.
Dù giao thức không bắt buộc hoặc bị áp đặt, việc áp dụng giao thức theo thời gian có thể định hình nền tảng cho cách các hệ thống tương tác trên quy mô toàn cầu—chúng ta đã thấy điều này khi HTTP phát triển thành HTTPS an toàn hơn và được chấp nhận rộng rãi, thay đổi căn bản cách dữ liệu được truyền trên Internet.
Model Context Protocol (MCP) là gì?
Model Context Protocol (MCP) là một tiêu chuẩn mở do Anthropic phát triển nhằm đơn giản hóa cách các mô hình AI truy cập và tương tác với nguồn dữ liệu bên ngoài.
Thay vì yêu cầu hệ thống AI phải tích hợp API tùy chỉnh, tự cấu trúc yêu cầu và xác thực riêng cho từng dịch vụ, MCP cung cấp một khung thống nhất để tác nhân AI truy xuất, xử lý và sử dụng dữ liệu có cấu trúc theo cách chuẩn hóa.
Nói đơn giản, MCP định nghĩa cách mô hình AI nên yêu cầu và sử dụng dữ liệu bên ngoài—dù là từ cơ sở dữ liệu, API, lưu trữ đám mây hay ứng dụng doanh nghiệp—mà không cần lập trình viên phải mã hóa logic riêng cho từng nguồn.
Tại sao MCP được tạo ra?
Các mô hình AI, đặc biệt là LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) và tác nhân tự động, cần truy cập công cụ và cơ sở dữ liệu bên ngoài để tạo ra phản hồi chính xác, có ngữ cảnh. Tuy nhiên, việc tương tác AI-API hiện nay kém hiệu quả và tạo ra nhiều gánh nặng cho lập trình viên.
Hiện tại, tích hợp một tác nhân AI với hệ thống bên ngoài đòi hỏi:
- Tích hợp API tùy chỉnh cho từng công cụ (CRM, lưu trữ đám mây, hệ thống ticket, v.v.).
- Thiết lập xác thực riêng cho từng API (OAuth, khóa API, token phiên).
- Định dạng dữ liệu thủ công để phản hồi API có thể dùng được cho mô hình AI.
- Quản lý giới hạn truy cập và xử lý lỗi trên nhiều dịch vụ khác nhau.
Cách tiếp cận này không thể mở rộng. Mỗi tích hợp mới lại cần logic riêng, gỡ lỗi và bảo trì, khiến tự động hóa dựa trên AI trở nên chậm, tốn kém và dễ hỏng.
Bằng cách định nghĩa một giao thức chung, MCP giúp mô hình AI nhận biết dữ liệu tốt hơn mà không bắt lập trình viên phải xây dựng cầu nối API riêng cho từng hệ thống.
MCP hoạt động như thế nào?
Hiện nay, tác nhân AI dựa vào các cuộc gọi API tùy chỉnh, xác thực riêng cho từng dịch vụ và tự phân tích phản hồi, tạo ra mạng lưới tích hợp dễ hỏng và khó mở rộng.
Thay vì buộc tác nhân AI tương tác với từng API riêng lẻ, MCP thiết lập một giao thức thống nhất, trừu tượng hóa sự phức tạp của xác thực, thực thi yêu cầu và định dạng dữ liệu—giúp hệ thống AI tập trung vào suy luận thay vì logic tích hợp cấp thấp.
Kiến trúc Client-Server của MCP
MCP được xây dựng trên mô hình client-server, tổ chức cách mô hình AI truy xuất và tương tác với nguồn dữ liệu bên ngoài.
- Client MCP là các tác nhân AI, ứng dụng hoặc bất kỳ hệ thống nào yêu cầu dữ liệu có cấu trúc.
- Server MCP đóng vai trò trung gian, lấy dữ liệu từ nhiều API, cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống doanh nghiệp và trả về theo định dạng nhất quán.
Thay vì mô hình AI gửi yêu cầu trực tiếp đến từng API, server MCP sẽ xử lý toàn bộ quá trình xác thực, truy xuất dữ liệu và chuẩn hóa phản hồi. Điều này giúp tác nhân AI không còn phải quản lý nhiều thông tin xác thực API, định dạng yêu cầu khác nhau hay cấu trúc phản hồi không đồng nhất.
Ví dụ, nếu một mô hình AI cần lấy thông tin từ nhiều dịch vụ như Google Drive, Slack và một cơ sở dữ liệu, nó không cần truy vấn từng API riêng lẻ. Thay vào đó, nó gửi một yêu cầu có cấu trúc đến server MCP, server này sẽ xử lý, tổng hợp dữ liệu từ các nguồn cần thiết và trả về phản hồi được tổ chức rõ ràng.
Chu trình Yêu cầu - Phản hồi của MCP
Một tương tác MCP điển hình tuân theo chu trình yêu cầu-phản hồi có cấu trúc, loại bỏ các cuộc gọi API dư thừa và chuẩn hóa việc truy xuất dữ liệu.
1. Tác nhân AI gửi một yêu cầu có cấu trúc đến server MCP. Thay vì tạo từng yêu cầu API riêng lẻ, tác nhân chỉ cần xác định dữ liệu cần lấy theo định dạng thống nhất.
{
"request_id": "xyz-987",
"queries": [
{
"source": "github",
"action": "get_recent_commits",
"repo": "company/project"
},
{
"source": "slack",
"action": "fetch_unread_messages",
"channel": "engineering"
}
]
}
2. Server MCP xử lý yêu cầu bằng cách xác thực, kiểm tra quyền truy cập và xác định hệ thống bên ngoài nào cần truy vấn.
3. Các truy vấn được thực hiện song song, nghĩa là dữ liệu từ nhiều dịch vụ sẽ được lấy cùng lúc thay vì tuần tự, giúp giảm độ trễ tổng thể.
4. Phản hồi từ các nguồn khác nhau được chuẩn hóa thành một định dạng có cấu trúc mà mô hình AI dễ dàng xử lý.
{
"github": {
"recent_commits": [
{
"author": "Alice",
"message": "Refactored AI pipeline",
"timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"
}
]
},
"slack": {
"unread_messages": [
{
"user": "Bob",
"text": "Hey, can you review the PR?",
"timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"
}
]
}
}
Khác với phản hồi API thô cần phân tích thủ công, MCP đảm bảo tất cả dữ liệu truy xuất đều theo định dạng có cấu trúc, nhất quán, giúp mô hình AI dễ hiểu và sử dụng hơn.
Thực thi truy vấn và tổng hợp phản hồi
MCP được thiết kế để tối ưu hóa cách mô hình AI tương tác với hệ thống bên ngoài bằng quy trình thực thi có cấu trúc.
- Xác thực yêu cầu đảm bảo mô hình AI có đủ quyền trước khi truy xuất dữ liệu.
- Định tuyến truy vấn xác định dịch vụ bên ngoài nào cần được truy cập.
- Thực thi song song giúp lấy dữ liệu từ nhiều nguồn cùng lúc, giảm độ trễ do phải gọi API tuần tự.
- Tổng hợp phản hồi hợp nhất dữ liệu có cấu trúc thành một phản hồi duy nhất, loại bỏ việc mô hình AI phải tự xử lý nhiều phản hồi API thô.
Bằng cách giảm yêu cầu dư thừa, chuẩn hóa phản hồi và xử lý xác thực tập trung, MCP loại bỏ gánh nặng API không cần thiết và giúp tự động hóa dựa trên AI dễ mở rộng hơn.
Hạn chế của MCP
Model Context Protocol (MCP) là một bước tiến quan trọng giúp mô hình AI tương tác với hệ thống bên ngoài theo cách có cấu trúc và dễ mở rộng hơn. Tuy nhiên, giống như mọi công nghệ mới nổi, nó vẫn còn những hạn chế cần khắc phục trước khi được áp dụng rộng rãi.
Thách thức về xác thực
Một trong những hứa hẹn lớn nhất của MCP là giúp tác nhân AI bớt phụ thuộc vào tích hợp API riêng lẻ. Tuy nhiên, xác thực (AuthN) vẫn là một thách thức lớn.
Hiện nay, xác thực API là một quy trình rời rạc—một số dịch vụ sử dụng OAuth, số khác dựa vào khóa API, và có nơi lại yêu cầu xác thực dựa trên phiên. Sự thiếu nhất quán này khiến việc tích hợp API mới trở nên tốn thời gian, và hiện tại MCP chưa có khung xác thực tích hợp sẵn để xử lý sự phức tạp này.
MCP vẫn cần một cơ chế bên ngoài để xác thực các yêu cầu API, nghĩa là các tác nhân AI sử dụng MCP phải dựa vào các giải pháp bổ sung, như Composio, để quản lý thông tin xác thực API. Xác thực đã nằm trong lộ trình phát triển của MCP, nhưng cho đến khi được triển khai đầy đủ, các nhà phát triển vẫn cần các giải pháp tạm thời để xử lý xác thực trên nhiều hệ thống khác nhau.
Quản lý danh tính chưa rõ ràng
Một vấn đề khác chưa được giải quyết là quản lý danh tính—hệ thống bên ngoài sẽ nhận diện ai khi một tác nhân AI gửi yêu cầu thông qua MCP?
Ví dụ, nếu một trợ lý AI truy vấn Slack qua MCP, Slack nên nhận diện yêu cầu này là từ:
- Người dùng cuối? (Tức là AI đang hành động thay mặt cho một con người.)
- Bản thân tác nhân AI? (Điều này sẽ yêu cầu Slack xử lý các tương tác dựa trên AI một cách riêng biệt.)
- Một tài khoản hệ thống dùng chung? (Điều này có thể gây ra các vấn đề về bảo mật và kiểm soát truy cập.)
Vấn đề này càng phức tạp hơn trong môi trường doanh nghiệp, nơi các chính sách kiểm soát truy cập quyết định ai được phép truy xuất dữ liệu nào. Nếu không có ánh xạ danh tính rõ ràng, các tích hợp MCP có thể gặp hạn chế truy cập, rủi ro bảo mật hoặc sự không nhất quán giữa các nền tảng.
MCP dự kiến sẽ hỗ trợ OAuth, điều này có thể giúp làm rõ cách xử lý danh tính, nhưng cho đến khi được triển khai đầy đủ, các mô hình AI có thể gặp khó khăn với quyền truy cập dựa trên phân quyền vào các dịch vụ bên thứ ba.
Ràng buộc nhà cung cấp và phân mảnh hệ sinh thái
Hiện tại, MCP là một sáng kiến do Anthropic dẫn dắt, điều này đặt ra câu hỏi về việc chuẩn hóa lâu dài. Khi hệ sinh thái AI phát triển, rất có thể các bên lớn khác—như OpenAI hoặc DeepSeek—sẽ phát triển giao thức riêng cho việc tương tác giữa AI và hệ thống.
Nếu xuất hiện nhiều tiêu chuẩn cạnh tranh, ngành công nghiệp có thể bị phân mảnh, buộc các nhà phát triển phải lựa chọn giữa các phương pháp không tương thích. Liệu MCP có duy trì vị thế chủ đạo hay chỉ trở thành một trong nhiều lựa chọn cạnh tranh vẫn còn là câu hỏi bỏ ngỏ.
Các nhà cung cấp AI có chuẩn hóa theo MCP không?
MCP cung cấp một khung thống nhất để giảm sự phân mảnh trong tích hợp AI, nơi mỗi kết nối hiện nay đều cần giải pháp tùy chỉnh, làm tăng độ phức tạp.
Để MCP trở thành tiêu chuẩn được chấp nhận rộng rãi, các nhà cung cấp AI lớn cần áp dụng nó. Các công ty như OpenAI, Google DeepMind và Meta vẫn chưa cam kết, khiến tương lai lâu dài của MCP chưa chắc chắn. Nếu không có sự hợp tác toàn ngành, nguy cơ xuất hiện nhiều giao thức cạnh tranh vẫn rất cao.
Một số công ty đã bắt đầu sử dụng MCP. Replit, Codeium và Sourcegraph đã tích hợp MCP để đơn giản hóa cách các tác nhân AI của họ tương tác với dữ liệu có cấu trúc. Tuy nhiên, MCP cần được áp dụng rộng rãi hơn để vượt qua giai đoạn thử nghiệm ban đầu.
Bên cạnh các công ty AI, các nỗ lực chuẩn hóa toàn cầu cũng có thể ảnh hưởng đến tương lai của MCP. Các tổ chức như ISO/IEC JTC 1/SC 42 đang xây dựng khung tích hợp AI. Các sáng kiến quốc gia, như ủy ban tiêu chuẩn AI của Trung Quốc, cho thấy cuộc đua định hình thế hệ giao thức AI tiếp theo đang diễn ra.
MCP vẫn đang phát triển. Nếu ngành công nghiệp cùng hướng về MCP, việc tích hợp AI có thể trở nên linh hoạt và mở rộng hơn. Tuy nhiên, nếu xuất hiện các tiêu chuẩn cạnh tranh, các nhà phát triển có thể phải đối mặt với một hệ sinh thái phân mảnh thay vì một giải pháp thống nhất.
Xây dựng tác nhân AI tích hợp với API
MCP đơn giản hóa tương tác AI, nhưng xác thực và truy cập API có cấu trúc vẫn là những thách thức chính. Botpress hỗ trợ OAuth và JWT, cho phép tác nhân AI xác thực an toàn và kết nối với Slack, Google Calendar, Notion và nhiều dịch vụ khác.
Với Autonomous Node, các tác nhân AI có thể đưa ra quyết định dựa trên LLM và thực thi nhiệm vụ một cách linh hoạt. Botpress cung cấp phương pháp có cấu trúc để xây dựng tác nhân AI kết nối với nhiều hệ thống khác nhau.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay—Miễn phí.
Câu hỏi thường gặp
1. MCP có thể được cấu hình để tuân thủ các tiêu chuẩn SOC 2, HIPAA hoặc GDPR không?
Có, MCP có thể được cấu hình để tuân thủ các tiêu chuẩn SOC 2, HIPAA hoặc GDPR, nhưng việc tuân thủ phụ thuộc vào cách triển khai và lưu trữ máy chủ MCP. Bạn cần đảm bảo xử lý dữ liệu an toàn thông qua mã hóa (khi lưu trữ và truyền tải), kiểm soát truy cập nghiêm ngặt, giảm thiểu dữ liệu và ghi nhật ký kiểm toán.
2. Các tác nhân AI xác định khi nào nên kích hoạt MCP thay vì dựa vào bộ nhớ nội bộ như thế nào?
Tác nhân AI sẽ kích hoạt MCP khi truy vấn cần thông tin cập nhật hoặc dữ liệu bên ngoài không có trong bộ nhớ nội bộ của tác nhân. Quyết định này dựa trên kỹ thuật prompt hoặc các quy tắc logic, như cờ truy xuất hoặc ý định cụ thể yêu cầu lấy dữ liệu có cấu trúc.
3. MCP có tương thích với các kiến trúc RAG (truy xuất tăng cường sinh) hiện có không?
Có, MCP tương thích với kiến trúc RAG vì nó cung cấp cách có cấu trúc để tác nhân truy xuất thông tin bên ngoài. Thay vì phải lập trình thủ công các lệnh gọi API, MCP cho phép tác nhân AI thực hiện truy vấn theo ngữ cảnh trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
4. Những loại quy trình kinh doanh nào hưởng lợi nhiều nhất từ việc tích hợp MCP?
Các quy trình kinh doanh có nhiều hệ thống rời rạc—như hỗ trợ khách hàng, thúc đẩy bán hàng, vận hành CNTT và quản lý tri thức nội bộ—là những lĩnh vực hưởng lợi nhiều nhất từ tích hợp MCP. MCP giúp truy cập dữ liệu xuyên suốt các silo, cho phép tác nhân AI lấy thông tin cần thiết hoặc thực hiện hành động mà không cần tích hợp riêng cho từng công cụ.
5. Các startup có thể áp dụng MCP mà không cần thay đổi toàn bộ kiến trúc dữ liệu như thế nào?
Các startup có thể áp dụng MCP từng bước bằng cách triển khai cho các công cụ quan trọng như Slack, HubSpot hoặc Notion thông qua các kết nối sẵn có hoặc trình xử lý tùy chỉnh đơn giản. Vì MCP tách biệt lớp tích hợp, các nhóm có thể đưa MCP vào mà không cần chỉnh sửa lại hệ thống backend.
.webp)
