MCP

MCP được Anthropic giới thiệu cuối năm 2024 và từ đó được áp dụng rộng khắp nhiều công cụ AI. Khi các hệ thống AI chuyển từ trả lời câu hỏi sang làm việc, chúng cần một cách đáng tin cậy để cắm vào dữ liệu và công cụ nơi công việc thật diễn ra, và MCP là chuẩn ra đời để cung cấp điều đó.

MCP giải quyết vấn đề gì?

Trước khi có một chuẩn chung, việc nối mô hình AI với công cụ là một mớ hỗn độn. Mỗi mô hình cần một connector riêng cho mỗi công cụ, và điều này phình thành bài toán tổ hợp khi cả hai phía tăng lên. MCP thay các connector rời rạc đó bằng một giao thức duy nhất: bất kỳ công cụ nào nói MCP đều có thể được dùng bởi bất kỳ ứng dụng AI nào nói MCP, giống như một cổng chung cho phép nhiều thiết bị kết nối mà không cần cáp riêng.

MCP hoạt động thế nào?

MCP dùng mô hình client-server. Một ứng dụng AI, gọi là host, chạy một MCP client kết nối tới một hoặc nhiều MCP server. Mỗi server cung cấp các năng lực cụ thể, như đọc một tập tài liệu, truy vấn cơ sở dữ liệu, hay gọi một API. Khi mô hình cần thông tin hoặc một hành động, nó đi qua client tới server phù hợp, và server trả kết quả về theo một định dạng chuẩn mà mô hình dùng được.

Vì sao MCP quan trọng?

• Nó làm AI agent mạnh hơn khi cho chúng một cách chuẩn để tiếp cận công cụ và dữ liệu thật.
• Nó giảm công tích hợp, vì một công cụ xây một lần cho MCP dùng được trên nhiều ứng dụng AI.
• Nó hỗ trợ truy xuất, giúp mô hình nối đất câu trả lời vào nguồn cụ thể, cập nhật thay vì chỉ dựa vào trí nhớ, liên quan tới RAG.
• Nó là chuẩn mở, nên bên xây công cụ và bên làm mô hình đều áp dụng được mà không phụ thuộc một công ty duy nhất.

MCP liên quan tới AI agent thế nào?

Agent chỉ hữu ích bằng đúng các công cụ nó chạm tới được, và MCP là một trong những cách chính để chạm tới. Một agent lập kế hoạch cho tác vụ có thể dùng các MCP server để thu thập dữ liệu và thực hiện hành động ở từng bước, đó là lý do giao thức này trở thành trung tâm của việc phát triển agent. Việc điều phối các kết nối và bước đó một cách đáng tin cậy giao thoa với orchestration.