MCP Là Gì
MCP Là Gì Và Tại Sao Nó Đang "Hot"?
Hôm nay chúng ta sẽ nói về MCP (Model Context Protocol), một giao thức đang được bàn tán rất nhiều trong cộng đồng AI, đặc biệt là trên ECS (Anthropic's Ecosystem).
Hiện nay, MCP đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng như Cursor, Cloud AI, và hàng loạt nền tảng khác. Mục tiêu của bài viết này là giúp bạn hiểu rõ:
-
Cách MCP hoạt động
-
Tại sao nó quan trọng trong phát triển AI agent
-
Làm thế nào để xây dựng và tích hợp MCP server
Bài Toán MCP Giải Quyết: "Tích Hợp Một Lần, Chạy Mọi Nơi"
Hãy tưởng tượng bạn đang xây dựng một AI agent có khả năng:
-
Gửi tin nhắn Slack
-
Đọc/gửi email (Gmail API)
-
Truy vấn cơ sở dữ liệu
Thông thường, bạn sẽ phải:
-
Tự code tích hợp từng API (Slack, Gmail, DB).
-
Giới hạn quyền truy cập (ví dụ: không cho agent xóa email).
-
Đóng gói thành "tools" để agent sử dụng.
Vấn đề phát sinh khi:
-
Agent của bạn thành công và người khác muốn sử dụng nó trong nhiều nền tảng khác nhau (Cursor, Windsurf, Lovable, GitHub Copilot…).
-
Mỗi nền tảng yêu cầu một phiên bản tích hợp riêng → Bạn phải viết lại code nhiều lần!
Giải Pháp: Thêm Một Lớp Trừu Tượng (Abstraction Layer)
Đây là lúc MCP xuất hiện! Thay vì phải tích hợp riêng lẻ với từng agent, bạn chỉ cần:
-
Xây dựng một MCP server chứa các chức năng (Slack, Gmail, DB…).
-
Các agent hỗ trợ MCP (Cursor, Windsurf…) sẽ tự động kết nối đến server của bạn mà không cần chỉnh sửa thêm.
Ví dụ thực tế:
-
Bạn phát triển một AI email assistant trên Cursor.
-
Nhờ MCP, nó có thể chạy ngay trên Windsurf, GitHub Copilot mà không cần viết thêm code!
MCP Giống Như Mạng Xã Hội - Càng Nhiều Người Dùng, Càng Mạnh
Tương tự Facebook, Twitter, giá trị của MCP nằm ở mạng lưới người dùng:
-
Càng nhiều MCP server & agent tương thích → Khả năng kết nối càng rộng.
-
Cộng đồng phát triển mạnh → Xuất hiện nhiều công cụ mở rộng (pre-built servers, plugins…).
MCP Hoạt Động Như Thế Nào?
(Phần tiếp theo sẽ đi sâu vào kiến trúc MCP, cách triển khai server/client và ví dụ code cụ thể!)
Tóm Lại:
-
MCP giúp giảm công sức tích hợp đa nền tảng → Tiết kiệm thời gian, tập trung vào logic chính.
-
Hỗ trợ cộng đồng rộng lớn → Dễ dàng mở rộng tính năng.
-
Phù hợp cho AI agent cần tương tác đa nền tảng (chatbot, automation, data analysis…).