Trợ lý trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng thông minh hơn, nhưng bạn có bao giờ tự hỏi: Tại sao chúng không thể đọc tài liệu của bạn, duyệt email của bạn hoặc truy cập cơ sở dữ liệu doanh nghiệp để đưa ra câu trả lời phù hợp hơn với nhu cầu? Nguyên nhân là các mô hình AI hiện nay thường bị giới hạn trong các nền tảng riêng của chúng, không thể dễ dàng kết nối các nguồn dữ liệu hoặc công cụ khác nhau. Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) ra đời chính là để giải quyết vấn đề này với tiêu chuẩn mở hoàn toàn mới.
Nói ngắn gọn, MCP giống như một "giao diện chung" được tạo ra cho các trợ lý AI, cho phép các mô hình AI khác nhau kết nối an toàn và hai chiều với thông tin và dịch vụ bên ngoài mà bạn cần. Tiếp theo, chúng tôi sẽ giới thiệu định nghĩa, chức năng và ý tưởng thiết kế của MCP theo cách dễ hiểu, và sử dụng phép ẩn dụ và ví dụ để giải thích cách nó hoạt động. Hơn nữa, chúng tôi cũng sẽ chia sẻ phản ứng ban đầu của giới học thuật và cộng đồng phát triển về MCP, thảo luận về những thách thức và hạn chế mà MCP phải đối mặt, cũng như triển vọng về tiềm năng và vai trò của MCP trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tương lai.
MCP có nguồn gốc và mục tiêu: Xây dựng cầu dữ liệu cho AI
Khi trợ lý AI được áp dụng rộng rãi, các lĩnh vực đã đầu tư một lượng lớn tài nguyên để nâng cao khả năng của mô hình, nhưng khoảng cách giữa mô hình và dữ liệu đã trở thành một rào cản lớn.
Hiện tại, mỗi khi chúng ta muốn AI học các nguồn dữ liệu mới (chẳng hạn như cơ sở dữ liệu mới, tài liệu đám mây, hệ thống nội bộ doanh nghiệp), thường phải tạo ra giải pháp tích hợp tùy chỉnh cho từng nền tảng AI và từng công cụ.
Không chỉ phát triển phức tạp và khó bảo trì, mà còn dẫn đến cái gọi là "vấn đề tích hợp M×N": nếu có M loại mô hình khác nhau và N loại công cụ khác nhau, thì lý thuyết cần M×N loại tích hợp độc lập, gần như không thể mở rộng theo nhu cầu. Cách phân mảnh này dường như quay trở lại thời đại máy tính chưa được chuẩn hóa, mỗi khi tiếp nhận một thiết bị mới đều phải cài đặt driver và giao diện riêng, cực kỳ bất tiện.
MCP có mục đích chính là phá vỡ những rào cản này, cung cấp tiêu chuẩn chung và mở để kết nối hệ thống AI với các nguồn dữ liệu khác nhau. Công ty Anthropic sẽ ra mắt MCP vào tháng 11 năm 2024, với hy vọng rằng các nhà phát triển sẽ không cần phải phát triển "phích cắm" riêng cho từng nguồn dữ liệu, mà thay vào đó có thể giao tiếp tất cả thông tin bằng một giao thức tiêu chuẩn.
Một số người hình dung nó như là "giao diện USB-C" của thế giới AI: giống như USB-C đã tiêu chuẩn hóa việc kết nối các thiết bị, MCP cũng sẽ cung cấp cho các mô hình AI một "ngôn ngữ" thống nhất để truy cập dữ liệu và công cụ bên ngoài. Thông qua giao diện chung này, các mô hình AI tiên tiến nhất sẽ có thể vượt qua giới hạn của các hòn đảo thông tin, thu thập các thông tin ngữ cảnh cần thiết và tạo ra những câu trả lời có liên quan và hữu ích hơn.
MCP hoạt động như thế nào? Công cụ và dữ liệu của "người phiên dịch" chung
Để giảm thiểu rào cản kỹ thuật, MCP đã áp dụng kiến trúc Client-Server (khách hàng-máy chủ) trực quan.
Có thể hình dung MCP như một "thông dịch viên" trung gian: một đầu là ứng dụng AI (Client, phía người dùng), chẳng hạn như chatbot, trình biên tập thông minh hoặc bất kỳ phần mềm nào cần sự trợ giúp của AI; đầu còn lại là dữ liệu hoặc dịch vụ (Server, máy chủ), chẳng hạn như cơ sở dữ liệu của công ty, ổ đĩa đám mây, dịch vụ email hoặc bất kỳ công cụ bên ngoài nào.
Nhà phát triển có thể viết một máy chủ MCP (một chương trình nhẹ) cho một nguồn dữ liệu cụ thể, cho phép nó cung cấp dữ liệu hoặc chức năng đó theo định dạng tiêu chuẩn; đồng thời, khách hàng MCP được tích hợp sẵn trong ứng dụng AI có thể giao tiếp với máy chủ theo giao thức.
Điểm tuyệt vời của thiết kế này là: Mô hình AI bản thân không cần phải gọi trực tiếp các API hoặc cơ sở dữ liệu khác nhau, nó chỉ cần gửi yêu cầu thông qua khách hàng MCP, máy chủ MCP sẽ đóng vai trò trung gian, chuyển đổi "ý định" của AI thành các thao tác cụ thể của dịch vụ tương ứng, sau khi thực hiện sẽ trả lại kết quả cho AI. Toàn bộ quá trình đối với người dùng là rất tự nhiên, họ chỉ cần ra lệnh cho trợ lý AI bằng ngôn ngữ hàng ngày, phần còn lại của các chi tiết giao tiếp sẽ được MCP xử lý ở phía sau.
Để đưa ra một ví dụ cụ thể: Giả sử bạn muốn trợ lý AI giúp bạn xử lý email Gmail. Đầu tiên, bạn có thể cài đặt một máy chủ MCP Gmail và thông qua quy trình ủy quyền OAuth tiêu chuẩn để cho phép máy chủ đó truy cập vào tài khoản Gmail của bạn.
Sau đó, khi trò chuyện với trợ lý AI, bạn có thể hỏi: "Giúp tôi kiểm tra những email chưa đọc mà sếp gửi về báo cáo quý là gì?" Mô hình AI nhận được câu này sẽ nhận diện đây là một nhiệm vụ truy vấn email, vì vậy nó sẽ sử dụng giao thức MCP để gửi yêu cầu tìm kiếm đến máy chủ Gmail. Máy chủ MCP sẽ sử dụng chứng thực đã lưu trước đó để truy cập API Gmail tìm kiếm email và trả kết quả về cho AI. Sau đó, AI sẽ tổ chức thông tin và trả lời bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên về tóm tắt các email tìm được. Tương tự, nếu bạn tiếp tục nói "Xin hãy xóa tất cả các email marketing của tuần trước", AI sẽ gửi lệnh đến máy chủ thông qua MCP để thực hiện thao tác xóa email.
Trong toàn bộ quy trình, bạn không cần phải mở Gmail trực tiếp, chỉ cần thông qua cuộc trò chuyện với AI để hoàn thành nhiệm vụ kiểm tra và xóa email. Đây chính là trải nghiệm mạnh mẽ mà MCP mang lại: trợ lý AI đã kết nối trực tiếp vào việc sử dụng các ứng dụng hàng ngày thông qua một "cây cầu ngữ cảnh".
Điều đáng nói là MCP hỗ trợ tương tác hai chiều, không chỉ AI có thể "đọc" dữ liệu bên ngoài mà còn thực hiện các hành động bên ngoài thông qua các công cụ (như thêm sự kiện lịch, gửi email, v.v.). Nó giống như AI không chỉ nhận được một "cuốn sách" dữ liệu, mà còn là một bộ "hộp công cụ" có thể sử dụng được. Với MCP, AI có thể tự động quyết định vào đúng thời điểm để sử dụng một công cụ để hoàn thành một nhiệm vụ, chẳng hạn như tự động gọi một công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu để lấy dữ liệu khi trả lời câu hỏi chương trình. Việc duy trì ngữ cảnh linh hoạt này cho phép AI chuyển đổi giữa các công cụ và bộ dữ liệu khác nhau trong khi vẫn ghi nhớ ngữ cảnh, tăng hiệu quả trong việc giải quyết các tác vụ phức tạp.
Bốn đặc điểm nổi bật của MCP
MCP gây chú ý vì nó tích hợp nhiều thiết kế lý tưởng như mở, tiêu chuẩn hóa, và mô-đun hóa, giúp AI tương tác với thế giới bên ngoài một cách tiến bộ hơn. Dưới đây là một số đặc điểm quan trọng của MCP:
Tiêu chuẩn mở: MCP là một đặc tả giao thức được phát hành dưới dạng mã nguồn mở. Bất cứ ai cũng có thể xem chi tiết về đặc điểm kỹ thuật của nó và thực hiện nó. Sự cởi mở này có nghĩa là nó không thuộc sở hữu của bất kỳ nhà cung cấp nào, giảm nguy cơ ràng buộc với một nền tảng cụ thể. Các nhà phát triển có thể tự tin đầu tư nguồn lực vào MCP, bởi vì một khi được thông qua, các mô hình mới được giới thiệu sẽ tiếp tục sử dụng cùng một giao diện MCP trong tương lai, ngay cả khi họ chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ hoặc mô hình AI. Nói cách khác, MCP tăng cường khả năng tương thích giữa các mô hình nhãn khác nhau, tránh bị khóa nhà cung cấp và mang lại sự linh hoạt hơn.
Một phát triển, nhiều ứng dụng: Trước đây, các plug-in hoặc tích hợp do các nhà phát triển tạo ra cho một mô hình AI không thể được áp dụng trực tiếp cho một mô hình khác; Nhưng với MCP, cùng một trình kết nối dữ liệu có thể được tái sử dụng bởi nhiều công cụ AI. Ví dụ: bạn không cần phải viết một trình tích hợp cho ChatGPT của OpenAI và Claude của Anthropic để kết nối với Google Drive, chỉ cần cung cấp một "máy chủ Google Drive" tuân thủ MCP có thể được sử dụng bởi cả hai. Điều này không chỉ tiết kiệm chi phí phát triển và bảo trì mà còn làm cho hệ sinh thái công cụ AI thịnh vượng hơn: cộng đồng có thể chia sẻ các mô-đun tích hợp MCP khác nhau và các mô hình mới có thể tận dụng trực tiếp các công cụ phong phú mà họ đã có khi đi vào hoạt động.
Bối cảnh và công cụ: MCP, được gọi là Giao thức ngữ cảnh mô hình, thực sự bao gồm nhiều hình thức cung cấp thông tin hỗ trợ AI. Theo đặc điểm kỹ thuật, máy chủ MCP có thể cung cấp ba loại "(primitive) nguyên thủy" để AI sử dụng: một là "Prompt" (dấu nhắc), có thể được hiểu là một hướng dẫn hoặc mẫu được thiết lập sẵn để hướng dẫn hoặc hạn chế hành vi của AI; Thứ hai là "Tài nguyên", đề cập đến dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như nội dung tệp, bảng dữ liệu, v.v., có thể được sử dụng trực tiếp làm ngữ cảnh của đầu vào AI; Cuối cùng, có "Công cụ", là một chức năng hoặc hành động có thể được thực thi, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu và gửi email như đã đề cập ở trên. Tương tự, hai nguyên thủy được định nghĩa ở phía máy khách AI: "root" và "sampling". Root cung cấp điểm vào của máy chủ cho hệ thống tệp của máy khách (ví dụ: cho phép máy chủ đọc và ghi vào các tệp cục bộ của người dùng), trong khi Lấy mẫu cho phép máy chủ yêu cầu tạo văn bản bổ sung từ AI cho hành vi "tự lặp mô hình" nâng cao. Mặc dù các chi tiết kỹ thuật này không yêu cầu người dùng trung bình đào sâu, thiết kế này thể hiện tư duy mô-đun của MCP: chia nhỏ các yếu tố cần thiết để AI tương tác với thế giới bên ngoài thành các loại khác nhau để mở rộng và tối ưu hóa trong tương lai. Ví dụ, nhóm Anthropic nhận thấy rằng việc chia nhỏ khái niệm truyền thống về "sử dụng công cụ" thành các loại như Prompt và Resource giúp AI phân biệt rõ ràng giữa các ý định khác nhau và sử dụng hiệu quả hơn thông tin theo ngữ cảnh.
An toàn và xem xét quyền hạn: Cấu trúc của MCP đã xem xét đầy đủ đến sự an toàn dữ liệu và kiểm soát quyền hạn. Tất cả các máy chủ MCP khi truy cập dữ liệu nhạy cảm thường cần phải có sự ủy quyền của người dùng trước (ví dụ như ví dụ Gmail đã nêu trước đó qua OAuth để lấy mã thông báo) mới có thể hoạt động. Trong quy định MCP phiên bản mới, còn giới thiệu quy trình xác thực tiêu chuẩn dựa trên OAuth 2.1 như một phần của giao thức, nhằm đảm bảo rằng giao tiếp giữa khách hàng và máy chủ đã được xác thực và ủy quyền thích hợp. Hơn nữa, đối với một số thao tác có rủi ro cao, MCP khuyến nghị giữ lại cơ chế kiểm tra của con người trong vòng lặp—tức là khi AI cố gắng thực hiện các hành động quan trọng, người dùng có cơ hội xác nhận hoặc từ chối. Những nguyên tắc thiết kế này cho thấy sự chú trọng của đội ngũ MCP đối với an toàn, mong muốn mở rộng chức năng AI trong khi tránh việc đưa vào quá nhiều điểm rủi ro mới.
Phản ứng ban đầu của giới học thuật và cộng đồng phát triển
Sau khi MCP ra đời, đã ngay lập tức kích thích cuộc thảo luận sôi nổi trong giới công nghệ và cộng đồng phát triển. Ngành công nghiệp nói chung thể hiện sự mong đợi và ủng hộ đối với tiêu chuẩn mở này.
Ví dụ, Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman đã thông báo trong một bài đăng vào tháng 3 năm 2025 rằng OpenAI sẽ thêm hỗ trợ cho tiêu chuẩn MCP của Anthropic trong các sản phẩm của mình. Điều này có nghĩa là trợ lý ChatGPT được yêu thích sẽ có thể truy cập vào nhiều nguồn dữ liệu thông qua MCP trong tương lai, cho thấy xu hướng hợp tác giữa hai phòng thí nghiệm AI để thúc đẩy các tiêu chuẩn chung. Ông nói: "Mọi người đều thích MCP, chúng tôi rất vui khi thêm hỗ trợ cho nó trong tất cả các sản phẩm."
Thực tế, OpenAI đã tích hợp MCP vào bộ công cụ phát triển Agents của mình và có kế hoạch sớm cung cấp hỗ trợ trên ứng dụng ChatGPT dành cho máy tính để bàn và API phản hồi. Tuyên bố như vậy được coi là một cột mốc quan trọng trong hệ sinh thái MCP.
Không chỉ các công ty hàng đầu quan tâm, cộng đồng nhà phát triển cũng có phản ứng tích cực với MCP. Trên diễn đàn công nghệ Hacker News, các chuỗi thảo luận liên quan đã thu hút hàng trăm bình luận trong thời gian ngắn. Nhiều nhà phát triển coi MCP là "cuối cùng đã xuất hiện giao diện plugin công cụ LLM tiêu chuẩn hóa", cho rằng nó bản thân không mang lại chức năng mới, nhưng thông qua giao diện thống nhất có thể giảm thiểu đáng kể công việc lặp lại. Một người dùng mạng đã tóm tắt một cách hình tượng: "Nói ngắn gọn, MCP cố gắng sử dụng cơ chế gọi công cụ/hàm đã có để gán cho LLM giao diện plugin chung tiêu chuẩn hóa. Nó không đưa ra khả năng mới, mà hy vọng giải quyết vấn đề tích hợp N×M, để nhiều công cụ hơn được phát triển và sử dụng." Quan điểm như vậy chỉ ra giá trị cốt lõi của MCP: nằm ở tiêu chuẩn hóa chứ không phải đổi mới chức năng, nhưng chính tiêu chuẩn hóa lại có tác động thúc đẩy lớn đến hệ sinh thái.
Đồng thời, một số nhà phát triển đã đưa ra câu hỏi và đề xuất ở giai đoạn đầu. Ví dụ, một số người đã phàn nàn rằng định nghĩa của thuật ngữ "(context) ngữ cảnh" trong các tài liệu chính thức là không đủ rõ ràng, và sẽ là mong muốn để xem các ví dụ thực tế hơn để hiểu những gì MCP có thể làm. Các kỹ sư của Anthropic cũng phản ứng tích cực trong cuộc thảo luận, giải thích, "Ý chính của MCP là mang những gì bạn quan tâm đến bất kỳ ứng dụng LLM nào với một khách hàng MCP. Bạn có thể cung cấp cấu trúc cơ sở dữ liệu cho mô hình dưới dạng tài nguyên (để nó có thể được truy nhập bất cứ lúc nào trong cuộc hội thoại) hoặc bạn có thể cung cấp một công cụ để truy vấn cơ sở dữ liệu. Điều này cho phép mô hình tự quyết định khi nào nên sử dụng công cụ để trả lời các câu hỏi." Thông qua lời giải thích này, nhiều nhà phát triển đã hiểu rõ hơn về tính hữu ích của MCP. Nhìn chung, cộng đồng lạc quan một cách thận trọng về MCP, tin rằng nó có tiềm năng trở thành mẫu số chung của ngành, mặc dù sẽ mất thời gian để thấy sự trưởng thành và lợi ích thực tế.
Đáng chú ý là, MCP đã thu hút một nhóm người dùng sớm ngay sau khi phát hành. Chẳng hạn, công ty thanh toán Block (trước đây gọi là Square) và nền tảng đa phương tiện Apollo đã tích hợp MCP vào hệ thống nội bộ của họ; các công ty công cụ phát triển như Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph cũng đã thông báo rằng họ đang hợp tác với MCP để nâng cao chức năng AI trên nền tảng của riêng họ.
CTO của Block thậm chí còn công khai ca ngợi: "Các công nghệ mở như MCP giống như xây dựng cầu nối từ AI đến các ứng dụng trong thế giới thực, làm cho sự đổi mới trở nên cởi mở và minh bạch hơn và bắt nguồn từ sự hợp tác." Có thể thấy, ngành từ start-up đến doanh nghiệp lớn đều thể hiện sự quan tâm mạnh mẽ đến MCP, hợp tác liên lĩnh vực đã dần hình thành xu hướng. Mike Krieger, Anthropic Product Officer, cũng hoan nghênh OpenAI trong một bài đăng trên cộng đồng, tiết lộ rằng "MCP là một tiêu chuẩn mở phát triển mạnh với hàng ngàn tích hợp đang được tiến hành và hệ sinh thái tiếp tục phát triển." Những phản hồi tích cực này cho thấy MCP đã đạt được một mức độ công nhận đáng kể trong giai đoạn đầu ra mắt.
Bốn thách thức và hạn chế mà MCP có thể đối mặt
Mặc dù triển vọng đầy hứa hẹn của MCP, vẫn còn một số thách thức và hạn chế cần khắc phục về mặt xúc tiến và áp dụng:
Sự phổ biến và khả năng tương thích của mô hình chéo: Để phát huy giá trị tối đa của MCP, cần có nhiều mô hình AI và ứng dụng hỗ trợ tiêu chuẩn này hơn. Hiện tại, dòng sản phẩm Anthropic Claude và một số sản phẩm của OpenAI đã tuyên bố hỗ trợ, Microsoft cũng đã công bố tích hợp liên quan cho MCP (chẳng hạn như cung cấp máy chủ MCP cho phép AI sử dụng trình duyệt). Tuy nhiên, việc các người chơi chính khác như Google, Meta và các mô hình mã nguồn mở khác có theo kịp hay không vẫn còn phải xem xét. Nếu trong tương lai tiêu chuẩn xuất hiện sự khác biệt (chẳng hạn như mỗi bên đẩy các giao thức khác nhau), thì mục tiêu ban đầu của tiêu chuẩn mở sẽ khó có thể hoàn toàn đạt được. Do đó, sự phổ biến của MCP cần có sự đồng thuận từ ngành công nghiệp, thậm chí có thể cần sự can thiệp của tổ chức tiêu chuẩn để đảm bảo sự tương thích và liên thông thực sự giữa các mô hình khác nhau.
Khó khăn trong việc triển khai và triển khai: Đối với các nhà phát triển, mặc dù MCP loại bỏ những rắc rối khi viết nhiều bộ chương trình tích hợp, việc triển khai ban đầu vẫn đòi hỏi thời gian học tập và phát triển. Viết một máy chủ MCP liên quan đến việc hiểu giao tiếp JSON-RPC, các khái niệm nguyên thủy và giao tiếp với các dịch vụ đích. Một số nhóm vừa và nhỏ có thể không có nguồn lực để tự phát triển trong một thời gian. Tuy nhiên, tin tốt là Anthropic đã cung cấp SDK và mã mẫu như Python và TypeScript để giúp các nhà phát triển dễ dàng bắt đầu nhanh chóng. Cộng đồng cũng đang tiếp tục phát hành các trình kết nối MCP được xây dựng sẵn, bao gồm các công cụ phổ biến như Google Drive, Slack, GitHub, v.v. Thậm chí có các dịch vụ đám mây (như Cloudflare) cung cấp triển khai máy chủ MCP bằng một cú nhấp chuột, đơn giản hóa quá trình thiết lập MCP trên các máy chủ từ xa. Do đó, khi chuỗi công cụ trưởng thành, ngưỡng thực hiện MCP dự kiến sẽ giảm dần. Tuy nhiên, trong giai đoạn chuyển đổi hiện nay, doanh nghiệp vẫn cần cân nhắc chi phí phát triển, tính tương thích của hệ thống và các yếu tố khác khi giới thiệu MCP.
Kiểm soát bảo mật và quyền: Cho phép các mô hình AI tự do gọi dữ liệu bên ngoài và các công cụ vận hành đi kèm với các rủi ro bảo mật mới. Đầu tiên là bảo mật thông tin đăng nhập truy cập: Các máy chủ MCP thường cần lưu thông tin đăng nhập cho các dịch vụ khác nhau (chẳng hạn như mã thông báo OAuth) để thực hiện các hoạt động thay mặt cho người dùng. Nếu những thông tin đăng nhập này bị đánh cắp bởi những người vô đạo đức, kẻ tấn công có thể thiết lập máy chủ MCP của riêng họ để mạo danh người dùng, và sau đó có quyền truy cập vào tất cả dữ liệu của người dùng, chẳng hạn như đọc tất cả email, gửi tin nhắn và đánh cắp thông tin nhạy cảm theo lô. Vì cuộc tấn công này khai thác một kênh API hợp pháp, nó thậm chí có thể bỏ qua các cảnh báo đăng nhập từ xa truyền thống mà không bị phát hiện. Thứ hai là bảo vệ chính máy chủ MCP: là một trung gian tổng hợp nhiều khóa dịch vụ, một khi máy chủ MCP bị xâm phạm, kẻ tấn công có thể truy cập vào tất cả các dịch vụ được kết nối, với những hậu quả không thể tưởng tượng được. Điều này đã được mô tả là "đánh cắp chìa khóa cho toàn bộ vương quốc chỉ bằng một cú nhấp chuột", đặc biệt là trong môi trường doanh nghiệp, nơi một điểm thất bại duy nhất có thể cho phép kẻ tấn công lái xe thẳng vào nhiều hệ thống nội bộ. Ngoài ra còn có một mối đe dọa mới của các cuộc tấn công tiêm nhanh chóng: những kẻ tấn công có thể lừa AI vô tình thực hiện các hành động độc hại bằng cách ẩn các hướng dẫn đặc biệt trong các tệp hoặc tin nhắn. Ví dụ: một email dường như bình thường chứa một lệnh ẩn và khi trợ lý AI đọc nội dung của email, lệnh ẩn được cấy ghép sẽ được kích hoạt, cho phép AI thực hiện các hành động trái phép thông qua MCP (chẳng hạn như bí mật truyền tài liệu mật). Vì người dùng thường không biết về sự tồn tại của các hướng dẫn khó hiểu như vậy, ranh giới bảo mật truyền thống giữa "đọc nội dung" và "thực hiện hành động" bị xóa ở đây, tạo ra rủi ro tiềm ẩn. Cuối cùng, phạm vi quyền rộng cũng là một mối quan tâm: để làm cho AI linh hoạt để hoàn thành nhiều tác vụ khác nhau, các máy chủ MCP thường yêu cầu ủy quyền rộng rãi (chẳng hạn như quyết định đọc-ghi đối với tin nhắn, thay vì chỉ truy vấn). Cùng với thực tế là MCP quản lý tập trung các lượt truy cập vào nhiều dịch vụ, trong trường hợp vi phạm dữ liệu, kẻ tấn công có thể phân tích chéo dữ liệu từ nhiều nguồn để bảo mật người dùng toàn diện hơn hoặc thậm chí các nhà khai thác MCP hợp pháp có thể lạm dụng dữ liệu dịch vụ chéo để xây dựng hồ sơ người dùng hoàn chỉnh. Nói chung, MCP mang lại sự tiện lợi trong khi định hình lại mô hình bảo mật ban đầu, đòi hỏi cả nhà phát triển và người dùng phải nhận thức rõ hơn về rủi ro. Trong quá trình thúc đẩy MCP, làm thế nào để phát triển các thực tiễn tốt nhất về bảo mật hợp lý (như kiểm soát quyền chi tiết hơn, tăng cường bảo vệ thông tin xác thực, cơ chế giám sát hành vi AI, v.v.) sẽ là một vấn đề quan trọng.
Specification Evolution and Governance: Là một tiêu chuẩn mới nổi, các chi tiết đặc điểm kỹ thuật của MCP có thể được điều chỉnh và nâng cấp dưới dạng phản hồi từ các ứng dụng trong thế giới thực. Trên thực tế, Anthropic đã phát hành phiên bản cập nhật của đặc tả MCP vào tháng 3 năm 2025, giới thiệu các cải tiến như xác thực tiêu chuẩn OAuth nói trên, giao tiếp hai chiều tức thì, yêu cầu hàng loạt, v.v. để tăng cường bảo mật và khả năng tương thích. Trong tương lai, các mô-đun chức năng mới có thể được mở rộng khi có nhiều người tham gia hơn. Làm thế nào để phối hợp sự phát triển của các chuẩn mực trong cộng đồng mở cũng là một thách thức: cần có cơ chế quản trị rõ ràng để xác định hướng của các tiêu chuẩn, duy trì tính tương thích ngược và đáp ứng các yêu cầu mới. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng nên chú ý đến tính nhất quán của phiên bản khi áp dụng MCP để đảm bảo rằng máy khách và máy chủ tuân theo cùng một phiên bản của giao thức, nếu không giao tiếp kém có thể xảy ra. Tuy nhiên, sự phát triển của các giao thức được tiêu chuẩn hóa như vậy có thể tham khảo lịch sử phát triển của các tiêu chuẩn Internet và dần dần được cải thiện dưới sự đồng thuận của cộng đồng. Khi MCP trưởng thành, chúng ta có cơ hội thấy các nhóm làm việc chuyên dụng hoặc các tổ chức tiêu chuẩn dẫn đầu việc bảo trì lâu dài của họ, đảm bảo rằng tiêu chuẩn mở này luôn phục vụ lợi ích chung của toàn bộ hệ sinh thái AI.
Tiềm năng và triển vọng ứng dụng của MCP
Nhìn về tương lai, Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) có thể đóng vai trò cơ bản quan trọng trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo, mang lại nhiều ảnh hưởng khác nhau:
Hợp tác đa mô hình và AI mô-đun: Với sự phổ biến của MCP, chúng ta có thể thấy sự hợp tác giữa các mô hình AI khác nhau trở nên trơn tru hơn. Thông qua MCP, một trợ lý AI có thể dễ dàng sử dụng dịch vụ được cung cấp bởi một hệ thống AI khác. Ví dụ, một mô hình đối thoại văn bản có thể gọi khả năng của một mô hình nhận diện hình ảnh thông qua MCP (chỉ cần đóng gói mô hình sau thành công cụ MCP), thực hiện sự bổ sung lợi thế giữa các mô hình. Các ứng dụng AI trong tương lai có thể không còn là những mô hình đơn lẻ tự đứng vững, mà là nhiều agent AI với chuyên môn khác nhau phối hợp với nhau thông qua các giao thức chuẩn hóa. Điều này có phần giống với kiến trúc microservices trong kỹ thuật phần mềm: mỗi dịch vụ (mô hình) thực hiện nhiệm vụ của mình, giao tiếp và hợp tác qua các giao diện chuẩn, tạo thành một tổng thể mạnh mẽ hơn.
Hệ sinh thái công cụ phát triển mạnh: MCP đã thiết lập một "khe cắm" chung cho các công cụ AI, dự kiến sẽ sinh ra một hệ sinh thái công cụ của bên thứ ba phát triển mạnh. Cộng đồng nhà phát triển đã bắt đầu đóng góp các trình kết nối MCP khác nhau và ngay khi các dịch vụ kỹ thuật số mới xuất hiện, ai đó có thể sớm phát triển một mô-đun MCP tương ứng. Trong tương lai, người dùng muốn trợ lý AI hỗ trợ một tính năng mới có thể chỉ cần tải xuống hoặc kích hoạt trình cắm MCP có sẵn mà không cần chờ hỗ trợ phát triển chính thức từ nhà cung cấp AI. Mô hình sinh thái này hơi giống App Store dành cho điện thoại thông minh, ngoại trừ việc "ứng dụng" ở đây là một công cụ hoặc nguồn dữ liệu để AI sử dụng. Đối với doanh nghiệp, họ cũng có thể thiết lập thư viện công cụ MCP nội bộ của riêng mình để các ứng dụng AI được chia sẻ bởi các bộ phận khác nhau và dần hình thành một hệ sinh thái AI cấp tổ chức. Về lâu dài, với sự đầu tư của một số lượng lớn các nhà phát triển, sự phong phú của hệ sinh thái MCP sẽ cải thiện đáng kể ranh giới ứng dụng của trợ lý AI, cho phép AI thực sự được tích hợp vào các kịch bản kinh doanh và cuộc sống hàng ngày đa dạng hơn.
Hợp tác chuẩn hóa hình thái mới: Kinh nghiệm lịch sử cho chúng ta thấy rằng, các tiêu chuẩn thống nhất thường có thể thúc đẩy đổi mới bùng nổ - giống như internet đã kết nối mọi thứ nhờ vào các giao thức TCP/IP, HTTP, v.v. MCP, như một trong những giao thức quan trọng của thời đại AI, có tiềm năng thúc đẩy sự hợp tác chung trong ngành công nghiệp về việc kết nối các công cụ AI. Đáng chú ý là, Anthropic đã áp dụng cách hợp tác mã nguồn mở để quảng bá MCP, đồng thời khuyến khích các nhà phát triển cùng cải tiến giao thức. Trong tương lai, chúng ta có thể sẽ thấy nhiều công ty và tổ chức nghiên cứu tham gia vào việc xây dựng tiêu chuẩn MCP, làm cho nó hoàn thiện hơn. Đồng thời, việc chuẩn hóa cũng đã giảm bớt rào cản gia nhập thị trường công cụ AI cho các đội ngũ khởi nghiệp: Các công ty khởi nghiệp có thể tập trung vào việc tạo ra các công cụ sáng tạo, vì thông qua MCP, sản phẩm của họ tự nhiên có thể được các trợ lý AI khác nhau gọi đến, không cần phải điều chỉnh cho nhiều nền tảng khác nhau. Điều này sẽ thúc đẩy nhanh chóng sự phát triển phong phú của các công cụ AI, tạo thành một vòng lặp tích cực.
Sự bùng nổ khả năng của trợ lý AI: Tóm lại, MCP mang lại một bước nâng cấp cho khả năng của trợ lý AI. Thông qua giao thức ngữ cảnh cắm và chạy, trong tương lai, trợ lý AI sẽ có thể truy cập tất cả các tài nguyên kỹ thuật số mà người dùng đã có, từ thiết bị cá nhân đến dịch vụ đám mây, từ phần mềm văn phòng đến công cụ phát triển. Điều này có nghĩa là AI có thể hiểu sâu hơn về tình huống hiện tại của người dùng, dữ liệu có sẵn, từ đó cung cấp sự hỗ trợ phù hợp hơn. Ví dụ, trợ lý phân tích kinh doanh có thể kết nối đồng thời với hệ thống tài chính, lịch công tác và email, tổng hợp thông tin để nhắc nhở bạn về những thay đổi quan trọng; hoặc, AI lập trình cho nhà phát triển không chỉ hiểu mã nguồn mà còn có thể kết nối với công cụ quản lý dự án, ghi chép thảo luận, trở thành một người bạn thông minh thực sự hiểu biết về toàn bộ bối cảnh phát triển. Trợ lý AI đa năng sẽ không còn chỉ là người trả lời câu hỏi qua trò chuyện, mà có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, kết nối nhiều dịch vụ khác nhau, trở thành một trợ thủ không thể thiếu trong công việc và cuộc sống của chúng ta.
Nhìn chung, Model Context Protocol (MCP), một tiêu chuẩn mở mới nổi, đang thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình AI và thế giới bên ngoài. Nó cho phép chúng ta thấy một xu hướng: trợ lý AI sẽ chuyển từ silo sang một hệ sinh thái hợp tác mạng. Tất nhiên, việc thực hiện các công nghệ mới không bao giờ là thất bại một lần, MCP vẫn cần thời gian để xác minh tính ổn định và an ninh của nó, và tất cả các bên cần phải làm việc cùng nhau để phát triển các thực tiễn tốt nhất. Tuy nhiên, điều chắc chắn là tiêu chuẩn hóa và hợp tác là một trong những hướng đi tất yếu của phát triển AI. Trong tương lai gần, khi chúng ta sử dụng trợ lý AI cho các tác vụ phức tạp, chúng ta có thể hiếm khi nhận thấy sự tồn tại của MCP — cũng như chúng ta không cần phải hiểu HTTP hoạt động như thế nào khi chúng ta trực tuyến ngày nay. Nhưng chính những thỏa thuận như vậy được ẩn đằng sau hậu trường đã định hình và hỗ trợ sự thịnh vượng của toàn bộ hệ sinh thái. Triết lý được đại diện bởi MCP sẽ thúc đẩy AI được tích hợp chặt chẽ hơn vào cuộc sống kỹ thuật số của con người, mở ra một chương mới trong các ứng dụng AI.
Bài viết này về giao diện USB-C trong thế giới AI: Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) là gì? Giải thích về giao thức ngữ cảnh chung của trợ lý AI lần đầu tiên xuất hiện trên Chain News ABMedia.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Giao diện USB-C của thế giới AI: Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) là gì? Giải thích về giao thức ngữ cảnh chung của trợ lý AI
Trợ lý trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng thông minh hơn, nhưng bạn có bao giờ tự hỏi: Tại sao chúng không thể đọc tài liệu của bạn, duyệt email của bạn hoặc truy cập cơ sở dữ liệu doanh nghiệp để đưa ra câu trả lời phù hợp hơn với nhu cầu? Nguyên nhân là các mô hình AI hiện nay thường bị giới hạn trong các nền tảng riêng của chúng, không thể dễ dàng kết nối các nguồn dữ liệu hoặc công cụ khác nhau. Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) ra đời chính là để giải quyết vấn đề này với tiêu chuẩn mở hoàn toàn mới.
Nói ngắn gọn, MCP giống như một "giao diện chung" được tạo ra cho các trợ lý AI, cho phép các mô hình AI khác nhau kết nối an toàn và hai chiều với thông tin và dịch vụ bên ngoài mà bạn cần. Tiếp theo, chúng tôi sẽ giới thiệu định nghĩa, chức năng và ý tưởng thiết kế của MCP theo cách dễ hiểu, và sử dụng phép ẩn dụ và ví dụ để giải thích cách nó hoạt động. Hơn nữa, chúng tôi cũng sẽ chia sẻ phản ứng ban đầu của giới học thuật và cộng đồng phát triển về MCP, thảo luận về những thách thức và hạn chế mà MCP phải đối mặt, cũng như triển vọng về tiềm năng và vai trò của MCP trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tương lai.
MCP có nguồn gốc và mục tiêu: Xây dựng cầu dữ liệu cho AI
Khi trợ lý AI được áp dụng rộng rãi, các lĩnh vực đã đầu tư một lượng lớn tài nguyên để nâng cao khả năng của mô hình, nhưng khoảng cách giữa mô hình và dữ liệu đã trở thành một rào cản lớn.
Hiện tại, mỗi khi chúng ta muốn AI học các nguồn dữ liệu mới (chẳng hạn như cơ sở dữ liệu mới, tài liệu đám mây, hệ thống nội bộ doanh nghiệp), thường phải tạo ra giải pháp tích hợp tùy chỉnh cho từng nền tảng AI và từng công cụ.
Không chỉ phát triển phức tạp và khó bảo trì, mà còn dẫn đến cái gọi là "vấn đề tích hợp M×N": nếu có M loại mô hình khác nhau và N loại công cụ khác nhau, thì lý thuyết cần M×N loại tích hợp độc lập, gần như không thể mở rộng theo nhu cầu. Cách phân mảnh này dường như quay trở lại thời đại máy tính chưa được chuẩn hóa, mỗi khi tiếp nhận một thiết bị mới đều phải cài đặt driver và giao diện riêng, cực kỳ bất tiện.
MCP có mục đích chính là phá vỡ những rào cản này, cung cấp tiêu chuẩn chung và mở để kết nối hệ thống AI với các nguồn dữ liệu khác nhau. Công ty Anthropic sẽ ra mắt MCP vào tháng 11 năm 2024, với hy vọng rằng các nhà phát triển sẽ không cần phải phát triển "phích cắm" riêng cho từng nguồn dữ liệu, mà thay vào đó có thể giao tiếp tất cả thông tin bằng một giao thức tiêu chuẩn.
Một số người hình dung nó như là "giao diện USB-C" của thế giới AI: giống như USB-C đã tiêu chuẩn hóa việc kết nối các thiết bị, MCP cũng sẽ cung cấp cho các mô hình AI một "ngôn ngữ" thống nhất để truy cập dữ liệu và công cụ bên ngoài. Thông qua giao diện chung này, các mô hình AI tiên tiến nhất sẽ có thể vượt qua giới hạn của các hòn đảo thông tin, thu thập các thông tin ngữ cảnh cần thiết và tạo ra những câu trả lời có liên quan và hữu ích hơn.
MCP hoạt động như thế nào? Công cụ và dữ liệu của "người phiên dịch" chung
Để giảm thiểu rào cản kỹ thuật, MCP đã áp dụng kiến trúc Client-Server (khách hàng-máy chủ) trực quan.
Có thể hình dung MCP như một "thông dịch viên" trung gian: một đầu là ứng dụng AI (Client, phía người dùng), chẳng hạn như chatbot, trình biên tập thông minh hoặc bất kỳ phần mềm nào cần sự trợ giúp của AI; đầu còn lại là dữ liệu hoặc dịch vụ (Server, máy chủ), chẳng hạn như cơ sở dữ liệu của công ty, ổ đĩa đám mây, dịch vụ email hoặc bất kỳ công cụ bên ngoài nào.
Nhà phát triển có thể viết một máy chủ MCP (một chương trình nhẹ) cho một nguồn dữ liệu cụ thể, cho phép nó cung cấp dữ liệu hoặc chức năng đó theo định dạng tiêu chuẩn; đồng thời, khách hàng MCP được tích hợp sẵn trong ứng dụng AI có thể giao tiếp với máy chủ theo giao thức.
Điểm tuyệt vời của thiết kế này là: Mô hình AI bản thân không cần phải gọi trực tiếp các API hoặc cơ sở dữ liệu khác nhau, nó chỉ cần gửi yêu cầu thông qua khách hàng MCP, máy chủ MCP sẽ đóng vai trò trung gian, chuyển đổi "ý định" của AI thành các thao tác cụ thể của dịch vụ tương ứng, sau khi thực hiện sẽ trả lại kết quả cho AI. Toàn bộ quá trình đối với người dùng là rất tự nhiên, họ chỉ cần ra lệnh cho trợ lý AI bằng ngôn ngữ hàng ngày, phần còn lại của các chi tiết giao tiếp sẽ được MCP xử lý ở phía sau.
Để đưa ra một ví dụ cụ thể: Giả sử bạn muốn trợ lý AI giúp bạn xử lý email Gmail. Đầu tiên, bạn có thể cài đặt một máy chủ MCP Gmail và thông qua quy trình ủy quyền OAuth tiêu chuẩn để cho phép máy chủ đó truy cập vào tài khoản Gmail của bạn.
Sau đó, khi trò chuyện với trợ lý AI, bạn có thể hỏi: "Giúp tôi kiểm tra những email chưa đọc mà sếp gửi về báo cáo quý là gì?" Mô hình AI nhận được câu này sẽ nhận diện đây là một nhiệm vụ truy vấn email, vì vậy nó sẽ sử dụng giao thức MCP để gửi yêu cầu tìm kiếm đến máy chủ Gmail. Máy chủ MCP sẽ sử dụng chứng thực đã lưu trước đó để truy cập API Gmail tìm kiếm email và trả kết quả về cho AI. Sau đó, AI sẽ tổ chức thông tin và trả lời bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên về tóm tắt các email tìm được. Tương tự, nếu bạn tiếp tục nói "Xin hãy xóa tất cả các email marketing của tuần trước", AI sẽ gửi lệnh đến máy chủ thông qua MCP để thực hiện thao tác xóa email.
Trong toàn bộ quy trình, bạn không cần phải mở Gmail trực tiếp, chỉ cần thông qua cuộc trò chuyện với AI để hoàn thành nhiệm vụ kiểm tra và xóa email. Đây chính là trải nghiệm mạnh mẽ mà MCP mang lại: trợ lý AI đã kết nối trực tiếp vào việc sử dụng các ứng dụng hàng ngày thông qua một "cây cầu ngữ cảnh".
Điều đáng nói là MCP hỗ trợ tương tác hai chiều, không chỉ AI có thể "đọc" dữ liệu bên ngoài mà còn thực hiện các hành động bên ngoài thông qua các công cụ (như thêm sự kiện lịch, gửi email, v.v.). Nó giống như AI không chỉ nhận được một "cuốn sách" dữ liệu, mà còn là một bộ "hộp công cụ" có thể sử dụng được. Với MCP, AI có thể tự động quyết định vào đúng thời điểm để sử dụng một công cụ để hoàn thành một nhiệm vụ, chẳng hạn như tự động gọi một công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu để lấy dữ liệu khi trả lời câu hỏi chương trình. Việc duy trì ngữ cảnh linh hoạt này cho phép AI chuyển đổi giữa các công cụ và bộ dữ liệu khác nhau trong khi vẫn ghi nhớ ngữ cảnh, tăng hiệu quả trong việc giải quyết các tác vụ phức tạp.
Bốn đặc điểm nổi bật của MCP
MCP gây chú ý vì nó tích hợp nhiều thiết kế lý tưởng như mở, tiêu chuẩn hóa, và mô-đun hóa, giúp AI tương tác với thế giới bên ngoài một cách tiến bộ hơn. Dưới đây là một số đặc điểm quan trọng của MCP:
Tiêu chuẩn mở: MCP là một đặc tả giao thức được phát hành dưới dạng mã nguồn mở. Bất cứ ai cũng có thể xem chi tiết về đặc điểm kỹ thuật của nó và thực hiện nó. Sự cởi mở này có nghĩa là nó không thuộc sở hữu của bất kỳ nhà cung cấp nào, giảm nguy cơ ràng buộc với một nền tảng cụ thể. Các nhà phát triển có thể tự tin đầu tư nguồn lực vào MCP, bởi vì một khi được thông qua, các mô hình mới được giới thiệu sẽ tiếp tục sử dụng cùng một giao diện MCP trong tương lai, ngay cả khi họ chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ hoặc mô hình AI. Nói cách khác, MCP tăng cường khả năng tương thích giữa các mô hình nhãn khác nhau, tránh bị khóa nhà cung cấp và mang lại sự linh hoạt hơn.
Một phát triển, nhiều ứng dụng: Trước đây, các plug-in hoặc tích hợp do các nhà phát triển tạo ra cho một mô hình AI không thể được áp dụng trực tiếp cho một mô hình khác; Nhưng với MCP, cùng một trình kết nối dữ liệu có thể được tái sử dụng bởi nhiều công cụ AI. Ví dụ: bạn không cần phải viết một trình tích hợp cho ChatGPT của OpenAI và Claude của Anthropic để kết nối với Google Drive, chỉ cần cung cấp một "máy chủ Google Drive" tuân thủ MCP có thể được sử dụng bởi cả hai. Điều này không chỉ tiết kiệm chi phí phát triển và bảo trì mà còn làm cho hệ sinh thái công cụ AI thịnh vượng hơn: cộng đồng có thể chia sẻ các mô-đun tích hợp MCP khác nhau và các mô hình mới có thể tận dụng trực tiếp các công cụ phong phú mà họ đã có khi đi vào hoạt động.
Bối cảnh và công cụ: MCP, được gọi là Giao thức ngữ cảnh mô hình, thực sự bao gồm nhiều hình thức cung cấp thông tin hỗ trợ AI. Theo đặc điểm kỹ thuật, máy chủ MCP có thể cung cấp ba loại "(primitive) nguyên thủy" để AI sử dụng: một là "Prompt" (dấu nhắc), có thể được hiểu là một hướng dẫn hoặc mẫu được thiết lập sẵn để hướng dẫn hoặc hạn chế hành vi của AI; Thứ hai là "Tài nguyên", đề cập đến dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như nội dung tệp, bảng dữ liệu, v.v., có thể được sử dụng trực tiếp làm ngữ cảnh của đầu vào AI; Cuối cùng, có "Công cụ", là một chức năng hoặc hành động có thể được thực thi, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu và gửi email như đã đề cập ở trên. Tương tự, hai nguyên thủy được định nghĩa ở phía máy khách AI: "root" và "sampling". Root cung cấp điểm vào của máy chủ cho hệ thống tệp của máy khách (ví dụ: cho phép máy chủ đọc và ghi vào các tệp cục bộ của người dùng), trong khi Lấy mẫu cho phép máy chủ yêu cầu tạo văn bản bổ sung từ AI cho hành vi "tự lặp mô hình" nâng cao. Mặc dù các chi tiết kỹ thuật này không yêu cầu người dùng trung bình đào sâu, thiết kế này thể hiện tư duy mô-đun của MCP: chia nhỏ các yếu tố cần thiết để AI tương tác với thế giới bên ngoài thành các loại khác nhau để mở rộng và tối ưu hóa trong tương lai. Ví dụ, nhóm Anthropic nhận thấy rằng việc chia nhỏ khái niệm truyền thống về "sử dụng công cụ" thành các loại như Prompt và Resource giúp AI phân biệt rõ ràng giữa các ý định khác nhau và sử dụng hiệu quả hơn thông tin theo ngữ cảnh.
An toàn và xem xét quyền hạn: Cấu trúc của MCP đã xem xét đầy đủ đến sự an toàn dữ liệu và kiểm soát quyền hạn. Tất cả các máy chủ MCP khi truy cập dữ liệu nhạy cảm thường cần phải có sự ủy quyền của người dùng trước (ví dụ như ví dụ Gmail đã nêu trước đó qua OAuth để lấy mã thông báo) mới có thể hoạt động. Trong quy định MCP phiên bản mới, còn giới thiệu quy trình xác thực tiêu chuẩn dựa trên OAuth 2.1 như một phần của giao thức, nhằm đảm bảo rằng giao tiếp giữa khách hàng và máy chủ đã được xác thực và ủy quyền thích hợp. Hơn nữa, đối với một số thao tác có rủi ro cao, MCP khuyến nghị giữ lại cơ chế kiểm tra của con người trong vòng lặp—tức là khi AI cố gắng thực hiện các hành động quan trọng, người dùng có cơ hội xác nhận hoặc từ chối. Những nguyên tắc thiết kế này cho thấy sự chú trọng của đội ngũ MCP đối với an toàn, mong muốn mở rộng chức năng AI trong khi tránh việc đưa vào quá nhiều điểm rủi ro mới.
Phản ứng ban đầu của giới học thuật và cộng đồng phát triển
Sau khi MCP ra đời, đã ngay lập tức kích thích cuộc thảo luận sôi nổi trong giới công nghệ và cộng đồng phát triển. Ngành công nghiệp nói chung thể hiện sự mong đợi và ủng hộ đối với tiêu chuẩn mở này.
Ví dụ, Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman đã thông báo trong một bài đăng vào tháng 3 năm 2025 rằng OpenAI sẽ thêm hỗ trợ cho tiêu chuẩn MCP của Anthropic trong các sản phẩm của mình. Điều này có nghĩa là trợ lý ChatGPT được yêu thích sẽ có thể truy cập vào nhiều nguồn dữ liệu thông qua MCP trong tương lai, cho thấy xu hướng hợp tác giữa hai phòng thí nghiệm AI để thúc đẩy các tiêu chuẩn chung. Ông nói: "Mọi người đều thích MCP, chúng tôi rất vui khi thêm hỗ trợ cho nó trong tất cả các sản phẩm."
Thực tế, OpenAI đã tích hợp MCP vào bộ công cụ phát triển Agents của mình và có kế hoạch sớm cung cấp hỗ trợ trên ứng dụng ChatGPT dành cho máy tính để bàn và API phản hồi. Tuyên bố như vậy được coi là một cột mốc quan trọng trong hệ sinh thái MCP.
Không chỉ các công ty hàng đầu quan tâm, cộng đồng nhà phát triển cũng có phản ứng tích cực với MCP. Trên diễn đàn công nghệ Hacker News, các chuỗi thảo luận liên quan đã thu hút hàng trăm bình luận trong thời gian ngắn. Nhiều nhà phát triển coi MCP là "cuối cùng đã xuất hiện giao diện plugin công cụ LLM tiêu chuẩn hóa", cho rằng nó bản thân không mang lại chức năng mới, nhưng thông qua giao diện thống nhất có thể giảm thiểu đáng kể công việc lặp lại. Một người dùng mạng đã tóm tắt một cách hình tượng: "Nói ngắn gọn, MCP cố gắng sử dụng cơ chế gọi công cụ/hàm đã có để gán cho LLM giao diện plugin chung tiêu chuẩn hóa. Nó không đưa ra khả năng mới, mà hy vọng giải quyết vấn đề tích hợp N×M, để nhiều công cụ hơn được phát triển và sử dụng." Quan điểm như vậy chỉ ra giá trị cốt lõi của MCP: nằm ở tiêu chuẩn hóa chứ không phải đổi mới chức năng, nhưng chính tiêu chuẩn hóa lại có tác động thúc đẩy lớn đến hệ sinh thái.
Đồng thời, một số nhà phát triển đã đưa ra câu hỏi và đề xuất ở giai đoạn đầu. Ví dụ, một số người đã phàn nàn rằng định nghĩa của thuật ngữ "(context) ngữ cảnh" trong các tài liệu chính thức là không đủ rõ ràng, và sẽ là mong muốn để xem các ví dụ thực tế hơn để hiểu những gì MCP có thể làm. Các kỹ sư của Anthropic cũng phản ứng tích cực trong cuộc thảo luận, giải thích, "Ý chính của MCP là mang những gì bạn quan tâm đến bất kỳ ứng dụng LLM nào với một khách hàng MCP. Bạn có thể cung cấp cấu trúc cơ sở dữ liệu cho mô hình dưới dạng tài nguyên (để nó có thể được truy nhập bất cứ lúc nào trong cuộc hội thoại) hoặc bạn có thể cung cấp một công cụ để truy vấn cơ sở dữ liệu. Điều này cho phép mô hình tự quyết định khi nào nên sử dụng công cụ để trả lời các câu hỏi." Thông qua lời giải thích này, nhiều nhà phát triển đã hiểu rõ hơn về tính hữu ích của MCP. Nhìn chung, cộng đồng lạc quan một cách thận trọng về MCP, tin rằng nó có tiềm năng trở thành mẫu số chung của ngành, mặc dù sẽ mất thời gian để thấy sự trưởng thành và lợi ích thực tế.
Đáng chú ý là, MCP đã thu hút một nhóm người dùng sớm ngay sau khi phát hành. Chẳng hạn, công ty thanh toán Block (trước đây gọi là Square) và nền tảng đa phương tiện Apollo đã tích hợp MCP vào hệ thống nội bộ của họ; các công ty công cụ phát triển như Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph cũng đã thông báo rằng họ đang hợp tác với MCP để nâng cao chức năng AI trên nền tảng của riêng họ.
CTO của Block thậm chí còn công khai ca ngợi: "Các công nghệ mở như MCP giống như xây dựng cầu nối từ AI đến các ứng dụng trong thế giới thực, làm cho sự đổi mới trở nên cởi mở và minh bạch hơn và bắt nguồn từ sự hợp tác." Có thể thấy, ngành từ start-up đến doanh nghiệp lớn đều thể hiện sự quan tâm mạnh mẽ đến MCP, hợp tác liên lĩnh vực đã dần hình thành xu hướng. Mike Krieger, Anthropic Product Officer, cũng hoan nghênh OpenAI trong một bài đăng trên cộng đồng, tiết lộ rằng "MCP là một tiêu chuẩn mở phát triển mạnh với hàng ngàn tích hợp đang được tiến hành và hệ sinh thái tiếp tục phát triển." Những phản hồi tích cực này cho thấy MCP đã đạt được một mức độ công nhận đáng kể trong giai đoạn đầu ra mắt.
Bốn thách thức và hạn chế mà MCP có thể đối mặt
Mặc dù triển vọng đầy hứa hẹn của MCP, vẫn còn một số thách thức và hạn chế cần khắc phục về mặt xúc tiến và áp dụng:
Sự phổ biến và khả năng tương thích của mô hình chéo: Để phát huy giá trị tối đa của MCP, cần có nhiều mô hình AI và ứng dụng hỗ trợ tiêu chuẩn này hơn. Hiện tại, dòng sản phẩm Anthropic Claude và một số sản phẩm của OpenAI đã tuyên bố hỗ trợ, Microsoft cũng đã công bố tích hợp liên quan cho MCP (chẳng hạn như cung cấp máy chủ MCP cho phép AI sử dụng trình duyệt). Tuy nhiên, việc các người chơi chính khác như Google, Meta và các mô hình mã nguồn mở khác có theo kịp hay không vẫn còn phải xem xét. Nếu trong tương lai tiêu chuẩn xuất hiện sự khác biệt (chẳng hạn như mỗi bên đẩy các giao thức khác nhau), thì mục tiêu ban đầu của tiêu chuẩn mở sẽ khó có thể hoàn toàn đạt được. Do đó, sự phổ biến của MCP cần có sự đồng thuận từ ngành công nghiệp, thậm chí có thể cần sự can thiệp của tổ chức tiêu chuẩn để đảm bảo sự tương thích và liên thông thực sự giữa các mô hình khác nhau.
Khó khăn trong việc triển khai và triển khai: Đối với các nhà phát triển, mặc dù MCP loại bỏ những rắc rối khi viết nhiều bộ chương trình tích hợp, việc triển khai ban đầu vẫn đòi hỏi thời gian học tập và phát triển. Viết một máy chủ MCP liên quan đến việc hiểu giao tiếp JSON-RPC, các khái niệm nguyên thủy và giao tiếp với các dịch vụ đích. Một số nhóm vừa và nhỏ có thể không có nguồn lực để tự phát triển trong một thời gian. Tuy nhiên, tin tốt là Anthropic đã cung cấp SDK và mã mẫu như Python và TypeScript để giúp các nhà phát triển dễ dàng bắt đầu nhanh chóng. Cộng đồng cũng đang tiếp tục phát hành các trình kết nối MCP được xây dựng sẵn, bao gồm các công cụ phổ biến như Google Drive, Slack, GitHub, v.v. Thậm chí có các dịch vụ đám mây (như Cloudflare) cung cấp triển khai máy chủ MCP bằng một cú nhấp chuột, đơn giản hóa quá trình thiết lập MCP trên các máy chủ từ xa. Do đó, khi chuỗi công cụ trưởng thành, ngưỡng thực hiện MCP dự kiến sẽ giảm dần. Tuy nhiên, trong giai đoạn chuyển đổi hiện nay, doanh nghiệp vẫn cần cân nhắc chi phí phát triển, tính tương thích của hệ thống và các yếu tố khác khi giới thiệu MCP.
Kiểm soát bảo mật và quyền: Cho phép các mô hình AI tự do gọi dữ liệu bên ngoài và các công cụ vận hành đi kèm với các rủi ro bảo mật mới. Đầu tiên là bảo mật thông tin đăng nhập truy cập: Các máy chủ MCP thường cần lưu thông tin đăng nhập cho các dịch vụ khác nhau (chẳng hạn như mã thông báo OAuth) để thực hiện các hoạt động thay mặt cho người dùng. Nếu những thông tin đăng nhập này bị đánh cắp bởi những người vô đạo đức, kẻ tấn công có thể thiết lập máy chủ MCP của riêng họ để mạo danh người dùng, và sau đó có quyền truy cập vào tất cả dữ liệu của người dùng, chẳng hạn như đọc tất cả email, gửi tin nhắn và đánh cắp thông tin nhạy cảm theo lô. Vì cuộc tấn công này khai thác một kênh API hợp pháp, nó thậm chí có thể bỏ qua các cảnh báo đăng nhập từ xa truyền thống mà không bị phát hiện. Thứ hai là bảo vệ chính máy chủ MCP: là một trung gian tổng hợp nhiều khóa dịch vụ, một khi máy chủ MCP bị xâm phạm, kẻ tấn công có thể truy cập vào tất cả các dịch vụ được kết nối, với những hậu quả không thể tưởng tượng được. Điều này đã được mô tả là "đánh cắp chìa khóa cho toàn bộ vương quốc chỉ bằng một cú nhấp chuột", đặc biệt là trong môi trường doanh nghiệp, nơi một điểm thất bại duy nhất có thể cho phép kẻ tấn công lái xe thẳng vào nhiều hệ thống nội bộ. Ngoài ra còn có một mối đe dọa mới của các cuộc tấn công tiêm nhanh chóng: những kẻ tấn công có thể lừa AI vô tình thực hiện các hành động độc hại bằng cách ẩn các hướng dẫn đặc biệt trong các tệp hoặc tin nhắn. Ví dụ: một email dường như bình thường chứa một lệnh ẩn và khi trợ lý AI đọc nội dung của email, lệnh ẩn được cấy ghép sẽ được kích hoạt, cho phép AI thực hiện các hành động trái phép thông qua MCP (chẳng hạn như bí mật truyền tài liệu mật). Vì người dùng thường không biết về sự tồn tại của các hướng dẫn khó hiểu như vậy, ranh giới bảo mật truyền thống giữa "đọc nội dung" và "thực hiện hành động" bị xóa ở đây, tạo ra rủi ro tiềm ẩn. Cuối cùng, phạm vi quyền rộng cũng là một mối quan tâm: để làm cho AI linh hoạt để hoàn thành nhiều tác vụ khác nhau, các máy chủ MCP thường yêu cầu ủy quyền rộng rãi (chẳng hạn như quyết định đọc-ghi đối với tin nhắn, thay vì chỉ truy vấn). Cùng với thực tế là MCP quản lý tập trung các lượt truy cập vào nhiều dịch vụ, trong trường hợp vi phạm dữ liệu, kẻ tấn công có thể phân tích chéo dữ liệu từ nhiều nguồn để bảo mật người dùng toàn diện hơn hoặc thậm chí các nhà khai thác MCP hợp pháp có thể lạm dụng dữ liệu dịch vụ chéo để xây dựng hồ sơ người dùng hoàn chỉnh. Nói chung, MCP mang lại sự tiện lợi trong khi định hình lại mô hình bảo mật ban đầu, đòi hỏi cả nhà phát triển và người dùng phải nhận thức rõ hơn về rủi ro. Trong quá trình thúc đẩy MCP, làm thế nào để phát triển các thực tiễn tốt nhất về bảo mật hợp lý (như kiểm soát quyền chi tiết hơn, tăng cường bảo vệ thông tin xác thực, cơ chế giám sát hành vi AI, v.v.) sẽ là một vấn đề quan trọng.
Specification Evolution and Governance: Là một tiêu chuẩn mới nổi, các chi tiết đặc điểm kỹ thuật của MCP có thể được điều chỉnh và nâng cấp dưới dạng phản hồi từ các ứng dụng trong thế giới thực. Trên thực tế, Anthropic đã phát hành phiên bản cập nhật của đặc tả MCP vào tháng 3 năm 2025, giới thiệu các cải tiến như xác thực tiêu chuẩn OAuth nói trên, giao tiếp hai chiều tức thì, yêu cầu hàng loạt, v.v. để tăng cường bảo mật và khả năng tương thích. Trong tương lai, các mô-đun chức năng mới có thể được mở rộng khi có nhiều người tham gia hơn. Làm thế nào để phối hợp sự phát triển của các chuẩn mực trong cộng đồng mở cũng là một thách thức: cần có cơ chế quản trị rõ ràng để xác định hướng của các tiêu chuẩn, duy trì tính tương thích ngược và đáp ứng các yêu cầu mới. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng nên chú ý đến tính nhất quán của phiên bản khi áp dụng MCP để đảm bảo rằng máy khách và máy chủ tuân theo cùng một phiên bản của giao thức, nếu không giao tiếp kém có thể xảy ra. Tuy nhiên, sự phát triển của các giao thức được tiêu chuẩn hóa như vậy có thể tham khảo lịch sử phát triển của các tiêu chuẩn Internet và dần dần được cải thiện dưới sự đồng thuận của cộng đồng. Khi MCP trưởng thành, chúng ta có cơ hội thấy các nhóm làm việc chuyên dụng hoặc các tổ chức tiêu chuẩn dẫn đầu việc bảo trì lâu dài của họ, đảm bảo rằng tiêu chuẩn mở này luôn phục vụ lợi ích chung của toàn bộ hệ sinh thái AI.
Tiềm năng và triển vọng ứng dụng của MCP
Nhìn về tương lai, Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) có thể đóng vai trò cơ bản quan trọng trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo, mang lại nhiều ảnh hưởng khác nhau:
Hợp tác đa mô hình và AI mô-đun: Với sự phổ biến của MCP, chúng ta có thể thấy sự hợp tác giữa các mô hình AI khác nhau trở nên trơn tru hơn. Thông qua MCP, một trợ lý AI có thể dễ dàng sử dụng dịch vụ được cung cấp bởi một hệ thống AI khác. Ví dụ, một mô hình đối thoại văn bản có thể gọi khả năng của một mô hình nhận diện hình ảnh thông qua MCP (chỉ cần đóng gói mô hình sau thành công cụ MCP), thực hiện sự bổ sung lợi thế giữa các mô hình. Các ứng dụng AI trong tương lai có thể không còn là những mô hình đơn lẻ tự đứng vững, mà là nhiều agent AI với chuyên môn khác nhau phối hợp với nhau thông qua các giao thức chuẩn hóa. Điều này có phần giống với kiến trúc microservices trong kỹ thuật phần mềm: mỗi dịch vụ (mô hình) thực hiện nhiệm vụ của mình, giao tiếp và hợp tác qua các giao diện chuẩn, tạo thành một tổng thể mạnh mẽ hơn.
Hệ sinh thái công cụ phát triển mạnh: MCP đã thiết lập một "khe cắm" chung cho các công cụ AI, dự kiến sẽ sinh ra một hệ sinh thái công cụ của bên thứ ba phát triển mạnh. Cộng đồng nhà phát triển đã bắt đầu đóng góp các trình kết nối MCP khác nhau và ngay khi các dịch vụ kỹ thuật số mới xuất hiện, ai đó có thể sớm phát triển một mô-đun MCP tương ứng. Trong tương lai, người dùng muốn trợ lý AI hỗ trợ một tính năng mới có thể chỉ cần tải xuống hoặc kích hoạt trình cắm MCP có sẵn mà không cần chờ hỗ trợ phát triển chính thức từ nhà cung cấp AI. Mô hình sinh thái này hơi giống App Store dành cho điện thoại thông minh, ngoại trừ việc "ứng dụng" ở đây là một công cụ hoặc nguồn dữ liệu để AI sử dụng. Đối với doanh nghiệp, họ cũng có thể thiết lập thư viện công cụ MCP nội bộ của riêng mình để các ứng dụng AI được chia sẻ bởi các bộ phận khác nhau và dần hình thành một hệ sinh thái AI cấp tổ chức. Về lâu dài, với sự đầu tư của một số lượng lớn các nhà phát triển, sự phong phú của hệ sinh thái MCP sẽ cải thiện đáng kể ranh giới ứng dụng của trợ lý AI, cho phép AI thực sự được tích hợp vào các kịch bản kinh doanh và cuộc sống hàng ngày đa dạng hơn.
Hợp tác chuẩn hóa hình thái mới: Kinh nghiệm lịch sử cho chúng ta thấy rằng, các tiêu chuẩn thống nhất thường có thể thúc đẩy đổi mới bùng nổ - giống như internet đã kết nối mọi thứ nhờ vào các giao thức TCP/IP, HTTP, v.v. MCP, như một trong những giao thức quan trọng của thời đại AI, có tiềm năng thúc đẩy sự hợp tác chung trong ngành công nghiệp về việc kết nối các công cụ AI. Đáng chú ý là, Anthropic đã áp dụng cách hợp tác mã nguồn mở để quảng bá MCP, đồng thời khuyến khích các nhà phát triển cùng cải tiến giao thức. Trong tương lai, chúng ta có thể sẽ thấy nhiều công ty và tổ chức nghiên cứu tham gia vào việc xây dựng tiêu chuẩn MCP, làm cho nó hoàn thiện hơn. Đồng thời, việc chuẩn hóa cũng đã giảm bớt rào cản gia nhập thị trường công cụ AI cho các đội ngũ khởi nghiệp: Các công ty khởi nghiệp có thể tập trung vào việc tạo ra các công cụ sáng tạo, vì thông qua MCP, sản phẩm của họ tự nhiên có thể được các trợ lý AI khác nhau gọi đến, không cần phải điều chỉnh cho nhiều nền tảng khác nhau. Điều này sẽ thúc đẩy nhanh chóng sự phát triển phong phú của các công cụ AI, tạo thành một vòng lặp tích cực.
Sự bùng nổ khả năng của trợ lý AI: Tóm lại, MCP mang lại một bước nâng cấp cho khả năng của trợ lý AI. Thông qua giao thức ngữ cảnh cắm và chạy, trong tương lai, trợ lý AI sẽ có thể truy cập tất cả các tài nguyên kỹ thuật số mà người dùng đã có, từ thiết bị cá nhân đến dịch vụ đám mây, từ phần mềm văn phòng đến công cụ phát triển. Điều này có nghĩa là AI có thể hiểu sâu hơn về tình huống hiện tại của người dùng, dữ liệu có sẵn, từ đó cung cấp sự hỗ trợ phù hợp hơn. Ví dụ, trợ lý phân tích kinh doanh có thể kết nối đồng thời với hệ thống tài chính, lịch công tác và email, tổng hợp thông tin để nhắc nhở bạn về những thay đổi quan trọng; hoặc, AI lập trình cho nhà phát triển không chỉ hiểu mã nguồn mà còn có thể kết nối với công cụ quản lý dự án, ghi chép thảo luận, trở thành một người bạn thông minh thực sự hiểu biết về toàn bộ bối cảnh phát triển. Trợ lý AI đa năng sẽ không còn chỉ là người trả lời câu hỏi qua trò chuyện, mà có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, kết nối nhiều dịch vụ khác nhau, trở thành một trợ thủ không thể thiếu trong công việc và cuộc sống của chúng ta.
Nhìn chung, Model Context Protocol (MCP), một tiêu chuẩn mở mới nổi, đang thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình AI và thế giới bên ngoài. Nó cho phép chúng ta thấy một xu hướng: trợ lý AI sẽ chuyển từ silo sang một hệ sinh thái hợp tác mạng. Tất nhiên, việc thực hiện các công nghệ mới không bao giờ là thất bại một lần, MCP vẫn cần thời gian để xác minh tính ổn định và an ninh của nó, và tất cả các bên cần phải làm việc cùng nhau để phát triển các thực tiễn tốt nhất. Tuy nhiên, điều chắc chắn là tiêu chuẩn hóa và hợp tác là một trong những hướng đi tất yếu của phát triển AI. Trong tương lai gần, khi chúng ta sử dụng trợ lý AI cho các tác vụ phức tạp, chúng ta có thể hiếm khi nhận thấy sự tồn tại của MCP — cũng như chúng ta không cần phải hiểu HTTP hoạt động như thế nào khi chúng ta trực tuyến ngày nay. Nhưng chính những thỏa thuận như vậy được ẩn đằng sau hậu trường đã định hình và hỗ trợ sự thịnh vượng của toàn bộ hệ sinh thái. Triết lý được đại diện bởi MCP sẽ thúc đẩy AI được tích hợp chặt chẽ hơn vào cuộc sống kỹ thuật số của con người, mở ra một chương mới trong các ứng dụng AI.
Bài viết này về giao diện USB-C trong thế giới AI: Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) là gì? Giải thích về giao thức ngữ cảnh chung của trợ lý AI lần đầu tiên xuất hiện trên Chain News ABMedia.