MCP là gì? MCP (Model Context Protocol) là giao thức mở để kết nối các LLM với dữ liệu và công cụ ngoài một cách chuẩn hóa và bảo mật. Giao thức này cho phép AI thực hiện truy vấn và hành động trực tiếp trên file, API hay cơ sở dữ liệu. Nhờ tính mở và tiêu chuẩn hóa, MCP hứa hẹn trở thành nền tảng chung cho các giải pháp AI trong tương lai.

1. MCP là gì?

MCP (Model Context Protocol) là “Giao thức Ngữ cảnh Mô hình”, một giao thức kết nối dành cho AI, đặc biệt là những mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), giúp dễ dàng truy cập và sử dụng dữ liệu bên ngoài.

Bạn có thể tưởng tượng MCP giống như một cổng USB‑C dành cho AI. Như USB‑C cho phép máy tính, điện thoại, ổ cứng… chia sẻ dữ liệu với nhau qua một chuẩn chung, MCP tạo ra một cổng vào duy nhất để mọi trợ lý AI (ví dụ Claude) kết nối với tệp, cơ sở dữ liệu, API hay công cụ khác.

Trước đây, mỗi khi muốn cho AI đọc file hay gọi API, lập trình viên phải viết riêng một đoạn integration để kết nối cho từng nguồn dữ liệu. Điều này vừa mất thời gian, vừa dễ gây sai sót.

Nhờ MCP, quá trình kết nối chỉ cần:

Bên cung cấp dữ liệu (MCP Server) tuân theo giao thức MCP.
Ứng dụng AI (MCP Client) cũng tuân theo MCP.
Khi kết nối là đã có thể hoạt động mà không cần tùy chỉnh thêm.

mcp la gi — MCP (Model Context Protocol) là “Giao thức Ngữ cảnh Mô hình”, một giao thức kết nối dành cho AI, đặc biệt là những mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), giúp dễ dàng truy cập và sử dụng dữ liệu bên ngoài.

2. Lịch sử hình thành và phát triển của MCP

MCP là một giao thức kết nối dành cho AI, được Anthropic giới thiệu vào cuối tháng 11 năm 2024. Ý tưởng này được lấy cảm hứng từ Language Server Protocol (LSP) – chuẩn kết nối giữa trình soạn thảo và các ngôn ngữ lập trình.

MCP do đội ngũ Anthropic khởi xướng, với đóng góp từ cộng đồng mã nguồn mở; sau đó họ tách dự án ra một tổ chức riêng trên GitHub để khuyến khích tham gia rộng rãi. Tính đến tháng 3/2025 đã có hơn 250 máy chủ (MCP Servers) được xây dựng, do Anthropic và cộng đồng cùng phát triển. Một số công ty như Block, Apollo đã tích hợp MCP vào hệ thống nội bộ.

Hiện tại, giao thức này đang phát triển theo ba hướng chính:

Hoàn thiện SDK đa ngôn ngữ cho TypeScript, Python, Java và Kotlin, giúp các lập trình viên ở nhiều hệ sinh thái khác nhau dễ dàng tích hợp và mở rộng
Mở rộng giao thức bằng cách bổ sung hỗ trợ HTTP – SSE để truyền tải dữ liệu theo kiểu streaming, đảm bảo phản hồi ngữ cảnh thời gian thực và giảm độ trễ
Mở rộng hệ sinh thái với việc ra mắt thêm nhiều client và server MCP mới, cùng chuỗi plugin cho các IDE phổ biến và các công cụ thiết kế, ví dụ như Blender, Figma, Unreal Engine hay Unity, để AI có thể hoà nhập sâu hơn vào quy trình sản xuất nội dung và phát triển phần mềm.

Giao thức này đang trong giai đoạn đầu nhưng đã cho thấy tiềm năng lớn trong việc chuẩn hóa kết nối giữa AI và dữ liệu thực.

3. Cách thức hoạt động của Model Context Protocol

MCP (Model Context Protocol) hoạt động theo mô hình máy khách – máy chủ, sử dụng JSON‑RPC 2.0 làm định dạng truyền tin và hỗ trợ cả kênh STDIO lẫn HTTP‑SSE để giao tiếp. MCP sử dụng JSON‑RPC 2.0 làm “ngôn ngữ chung” để đóng gói và trao đổi thông điệp giữa client và server. Có hai cơ chế vận hành chính:

STDIO Transport: Giao tiếp trực tiếp qua luồng nhập/xuất chuẩn dành cho các server/client chạy chung máy
HTTP/SSE Transport: Sử dụng HTTP POST/GET để gửi yêu cầu và Server‑Sent Events để stream nhiều phản hồi từ server, hỗ trợ real‑time và thông báo ngược từ server.

Quy trình cơ bản:

Host (AI) xác định nhu cầu, như đọc file, gọi API, hiển thị prompt…
Client mở kết nối JSON‑RPC đến server tương ứng.
Client gửi request (ví dụ method: “resources/read” hoặc “tools/call”) kèm param cần thiết.
Server xử lý, tương tác với nguồn dữ liệu/công cụ, rồi trả về response (kết quả hoặc lỗi).
Client nhận response, chuyển vào luồng xử lý của Host để LLM dùng tạo phản hồi hoặc thực thi bước tiếp theo.

4. Kiến trúc của MCP

4.1. MCP Hosts

Các Host là ứng dụng AI như chatbot (ví dụ Claude Desktop), IDE tích hợp AI, có nhu cầu truy cập ngữ cảnh từ bên ngoài để tạo phản hồi chính xác. Khi cần dữ liệu hay công cụ, Host sẽ sử dụng Client nội bộ để khởi tạo phiên kết nối đến Server phù hợp.

4.2. MCP Clients

MCP Client là thành phần nằm trong Host, làm “cầu nối thông minh” thiết lập một kết nối 1‑1 an toàn giữa Host và từng Server, duy trì phiên làm việc riêng biệt. Khi Host cần truy cập dữ liệu hoặc công cụ, Client sẽ gửi request theo JSON‑RPC đến Server, nhận về response rồi trả lại cho Host để xử lý tiếp, đảm bảo mọi tương tác đều bảo mật và có kiểm soát.

4.3. MCP Servers

Server là các chương trình tuân theo chuẩn MCP, cung cấp ba loại khả năng chính để AI sử dụng:

Resources: Dữ liệu thô như file, tài liệu, hình ảnh, kết quả truy vấn cơ sở dữ liệu.
Tools: Các hành động có thể thực thi như gọi API, gửi email, tạo issue GitHub (thường yêu cầu người dùng cho phép trước)
Prompts: Mẫu hội thoại hoặc workflow đã tối ưu cho từng nhiệm vụ, giúp hướng dẫn AI trong các tình huống cụ thể.

Các Server này kết nối với Local Data Sources và Remote Services để thực hiện chức năng của mình.

4.4. Local Data Sources

Bao gồm tệp trên ổ đĩa, cơ sở dữ liệu nội bộ hoặc dịch vụ mạng LAN mà Server có thể truy cập trực tiếp. Ví dụ, một File System Server cho phép AI đọc, ghi và phân tích file cục bộ của người dùng.

4.5. Remote Services

Là các API hoặc ứng dụng web trên Internet mà Server gọi đến để lấy dữ liệu hoặc thực hiện công việc. Ví dụ, GitHub Server sẽ sử dụng API của GitHub để quản lý kho mã hoặc truy vấn các issue.

5. Lợi ích của Model Context Protocol

Dưới đây là các lợi ích nổi bật của MCP:

Giảm thời gian phát triển: Lập trình viên không cần xây dựng tích hợp riêng cho từng nguồn dữ liệu hay công cụ vì đã có sẵn hàng trăm MCP Server cho các nhiệm vụ phổ biến, chỉ việc kết nối là đã có thể hoạt động.
Tăng cường khả năng tương tác: Ứng dụng AI có thể kết nối liền mạch với file, cơ sở dữ liệu, API hoặc bất kỳ công cụ nào tuân theo MCP mà không cần biết chi tiết bên trong.
Tính mô‑đun hóa: Các chức năng chung như xác thực, ghi log, theo dõi tiến độ đều được chuẩn hóa và tái sử dụng khắp hệ sinh thái, giúp code sạch hơn và dễ bảo trì.
Giải quyết vấn đề tích hợp M×N: Thay vì phải viết M×N tích hợp cho M ứng dụng và N nguồn dữ liệu, MCP chỉ cần M client + N server để kết nối mọi cặp tương thích.
Tích hợp đơn giản hóa: Giao thức này giống như USB‑C cho AI, mọi server và client tuân theo cùng một giao thức, kết nối ngay lập tức mà không cần cấu hình phức tạp.
Cải thiện bảo mật: Giao thức này hỗ trợ xác thực và phân quyền tích hợp, đảm bảo các kết nối hai chiều an toàn khi AI truy cập dữ liệu nhạy cảm.
Khám phá động (dynamic discovery): Ứng dụng AI có thể hỏi server “bên này hỗ trợ những công cụ/tài nguyên gì?” ngay tại runtime, thay vì phải tra cứu tài liệu hay hardcode endpoint.
Giao tiếp tiêu chuẩn hóa: Mọi yêu cầu và phản hồi đều tuân theo JSON‑RPC 2.0, giúp client và server hiểu nhau ngay cả khi do các bên khác nhau phát triển.
Giao tiếp hai chiều, thời gian thực: Hỗ trợ STDIO cho local và HTTP + SSE/WebSockets cho remote, cho phép stream dữ liệu, theo dõi tiến độ và hủy lệnh ngay trong quá trình thực thi.
Tính linh hoạt cao & khả năng mở rộng: Dễ dàng thêm server mới mà không phải điều chỉnh client; AI có thể chuyển đổi giữa các nguồn dữ liệu hoặc công cụ chỉ với vài dòng cấu hình.
Cung cấp ngữ cảnh tiêu chuẩn hóa cho AI: Giao thức này đảm bảo mọi dữ liệu, công cụ và prompt được truyền đến LLM theo định dạng nhất quán, giúp mô hình hiểu và xử lý tốt hơn.
Hỗ trợ quy trình làm việc phức tạp, đa bước: Các tác nhân AI có thể phối hợp gọi nhiều server liên tiếp hay song song để hoàn thành nhiệm vụ đa hệ thống thông qua một giao diện duy nhất.

6. So sánh giữa MCP và API truyền thống

6.1. Mục đích

Giao thức MCP được thiết kế đặc biệt để cung cấp ngữ cảnh (dữ liệu, công cụ và gợi ý) cho các mô hình AI, đặc biệt là các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs). Mục tiêu chính của MCP là thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình AI và các nguồn dữ liệu, công cụ bên ngoài theo cách tiêu chuẩn hóa và an toàn.

API truyền thống là các giao diện chung, cho phép phần mềm gửi yêu cầu và nhận phản hồi từ dịch vụ web hoặc hệ thống bên ngoài. Tuy nhiên, API thường không tập trung chuẩn hóa cách gửi ngữ cảnh cho AI, mà chỉ đơn giản phục vụ cho đa mục đích: từ gọi mô hình AI đến truy vấn dữ liệu khác.

6.2. Giao tiếp

MCP sử dụng mô hình client-server với các kết nối an toàn, một – một. Giao thức này sử dụng JSON-RPC 2.0, đảm bảo các kết nối có trạng thái và thỏa thuận về khả năng giữa máy khách và máy chủ. MCP hỗ trợ giao tiếp hai chiều, thời gian thực (ví dụ: SSE, WebSockets) và STDIO, cho phép các tương tác AI có tính tương tác và linh động.

Ngược lại, API truyền thống thường sử dụng mô hình giao tiếp yêu cầu – phản hồi (ví dụ: REST, SOAP). Mô hình AI cần biết cách gọi API, phân tích phản hồi và tích hợp thông tin đó vào ngữ cảnh của nó.

6.3. Tiêu chuẩn hóa

MCP cung cấp một giao thức đơn lẻ, thống nhất và tiêu chuẩn hóa, cho phép các máy chủ khác nhau hoạt động theo kiểu “cắm là chạy” (Pnp-Plug and Play). MCP nhằm mục đích tiêu chuẩn hóa các tích hợp trong phát triển AI, giảm sự phân mảnh và tạo ra một hệ sinh thái có thể kết hợp.

Trong khi đó, API truyền thống sử dụng nhiều giao thức khác nhau (REST, SOAP, GraphQL…) và có thể yêu cầu tích hợp tùy chỉnh cho mỗi dịch vụ.

6.4. Bảo mật

MCP được tối ưu hóa cho bảo mật, với các biện pháp xác thực và kiểm soát truy cập tích hợp sẵn. Mỗi máy chủ MCP kiểm soát tài nguyên của riêng mình, duy trì ranh giới hệ thống rõ ràng để ngăn chặn truy cập trái phép. MCP tích hợp các cơ chế bảo mật để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong quá trình truyền tải.

API truyền thống có thể yêu cầu các biện pháp bảo mật bổ sung tùy thuộc vào việc triển khai. Mức độ bảo mật có thể rất khác nhau tùy thuộc vào API cụ thể.

6.5. Tích hợp

MCP đơn giản hóa đáng kể việc tích hợp giữa các ứng dụng AI và các nguồn dữ liệu/công cụ bên ngoài. Nó biến vấn đề tích hợp M×N thành giải pháp M+N bằng cách trừu tượng hóa. Các nhà phát triển có thể tận dụng các máy chủ MCP đã được xây dựng sẵn, giảm thời gian và độ phức tạp của việc phát triển.

Trong khi đó, API truyền thống phức tạp hơn và thường yêu cầu mã tùy chỉnh cho mỗi tích hợp giữa ứng dụng AI và nguồn dữ liệu.

6.6. Khám phá

MCP cho phép tự động phát hiện và sử dụng các công cụ, tài nguyên hay gợi ý mà không cần cấu hình sẵn địa chỉ (endpoint) như API truyền thống.

Ngược lại, với API truyền thống, AI phải biết trước cách gọi và địa chỉ endpoint để tương tác.

6.7. Linh hoạt

MCP có tính linh hoạt cao, giúp dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình và công cụ. Các máy chủ MCP có thể chạy cục bộ hoặc từ xa.

Trong khi đó, API truyền thống thường kém linh hoạt hơn và có thể gắn liền với các nhà cung cấp API cụ thể.

6.8. Khả năng mở rộng

MCP dễ dàng thêm khả năng mới bằng cách kết nối thêm các máy chủ MCP. Các mối quan tâm chung như gỡ lỗi, xác thực có thể được tiêu chuẩn hóa.

Trong khi đó, việc tích hợp nhiều API khác nhau trong API truyền thống có thể trở nên phức tạp hơn.

Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) và API truyền thống, giúp bạn dễ dàng nhận thấy sự khác biệt giữa hai phương pháp tích hợp này:

Tiêu chí	Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)	API Truyền thống
Mục đích	Tập trung vào việc cung cấp ngữ cảnh (dữ liệu, công cụ, gợi ý) cho các mô hình AI, đặc biệt là LLMs, nhằm thu hẹp khoảng cách giữa AI và các nguồn dữ liệu bên ngoài một cách an toàn.	Cung cấp giao diện chung cho phần mềm tương tác với dịch vụ bên ngoài, thường không tập trung vào việc cung cấp ngữ cảnh tiêu chuẩn hóa cho AI.
Giao tiếp	Sử dụng mô hình client-server với kết nối an toàn, một-một, dựa trên JSON-RPC 2.0. Hỗ trợ giao tiếp hai chiều, thời gian thực (SSE, WebSockets) và STDIO, cho phép tương tác động giữa AI và hệ thống.	Thường sử dụng mô hình yêu cầu-phản hồi (REST, SOAP), nơi AI cần biết cách gọi API, phân tích phản hồi và tích hợp thông tin vào ngữ cảnh của mình.
Tiêu chuẩn hóa	Cung cấp một giao thức thống nhất, cho phép các máy chủ hoạt động theo kiểu “cắm là chạy”, giảm sự phân mảnh và tạo ra hệ sinh thái có thể kết hợp.	Sử dụng nhiều giao thức khác nhau (REST, SOAP, GraphQL…) và có thể yêu cầu tích hợp tùy chỉnh cho mỗi dịch vụ, dẫn đến sự không đồng nhất và phức tạp trong tích hợp.
Bảo mật	Tích hợp các biện pháp xác thực và kiểm soát truy cập, mỗi máy chủ MCP kiểm soát tài nguyên riêng, duy trì ranh giới hệ thống rõ ràng để ngăn chặn truy cập trái phép.	Mức độ bảo mật phụ thuộc vào từng API cụ thể, có thể yêu cầu các biện pháp bảo mật bổ sung tùy thuộc vào việc triển khai, dẫn đến sự không đồng nhất trong bảo mật.
Tích hợp	Đơn giản hóa việc tích hợp giữa ứng dụng AI và nguồn dữ liệu/công cụ bên ngoài bằng cách trừu tượng hóa, biến vấn đề tích hợp M×N thành giải pháp M+N, giảm thời gian và độ phức tạp phát triển.	Thường yêu cầu mã tùy chỉnh cho mỗi tích hợp giữa ứng dụng AI và nguồn dữ liệu, dẫn đến sự phức tạp và tốn thời gian trong phát triển.
Khám phá	Cho phép khám phá các công cụ, tài nguyên và gợi ý mà không cần kiến thức trước, giúp AI linh hoạt hơn trong việc tương tác với các dịch vụ mới.	AI cần biết trước cách gọi API và thông tin về các điểm cuối trước khi tương tác, hạn chế khả năng khám phá và tích hợp linh hoạt.
Linh hoạt	Cao, dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình và công cụ, các máy chủ MCP có thể chạy cục bộ hoặc từ xa, hỗ trợ đa dạng môi trường triển khai.	Thường kém linh hoạt hơn và có thể gắn liền với các nhà cung cấp API cụ thể, hạn chế khả năng mở rộng và thích ứng với môi trường mới.
Khả năng mở rộng	Dễ dàng thêm khả năng mới bằng cách kết nối thêm các máy chủ MCP, các mối quan tâm chung như gỡ lỗi, xác thực có thể được tiêu chuẩn hóa và tái sử dụng, hỗ trợ mở rộng hệ thống một cách hiệu quả.	Việc tích hợp nhiều API khác nhau có thể trở nên phức tạp hơn, yêu cầu quản lý và bảo trì riêng biệt cho từng API, gây khó khăn trong việc mở rộng hệ thống.

7. Ứng dụng của MCP

Dưới đây là một số ứng dụng thực tiễn và tiềm năng của MCP:

Kết nối với dữ liệu và công cụ bên ngoài: Giao thức này cho phép trợ lý AI (như Claude) truy cập file, cơ sở dữ liệu, API… Nhờ đó, AI có thể tóm tắt tài liệu, tạo issue trên GitHub hay thao tác trực tiếp với hệ thống của bạn.
Tích hợp nhiều hệ thống khác nhau: Thay vì phải xây dựng từng kết nối riêng lẻ, MCP chuẩn hóa giao tiếp giữa AI và các nguồn dữ liệu/công cụ. Điều này giúp giảm bớt công sức lập trình và rút ngắn thời gian phát triển.
Thực hiện quy trình phức tạp đa bước: Một trợ lý AI dùng MCP có thể tự động hóa cả chuỗi công việc: lên lịch họp, đặt phòng, gửi email xác nhận, cập nhật ngân sách…
Điều khiển robot và thiết bị thông minh: Robot hay hệ thống IoT có thể dùng MCP để gửi/nhận dữ liệu từ cảm biến, gọi hàm hệ điều hành… Nhờ vậy, AI có thể theo dõi tình trạng thiết bị theo thời gian thực và phản hồi kịp thời.
Hợp tác giữa nhiều tác nhân AI: Trong hệ thống có nhiều “bot” chuyên biệt, MCP làm cầu nối giúp chúng trao đổi thông tin và phối hợp thực hiện nhiệm vụ chung.
Tạo trợ lý AI cá nhân hóa: Bạn có thể cài đặt trợ lý AI riêng, tích hợp sâu với dữ liệu và ứng dụng trên máy tính của mình, mà không phải chia sẻ thông tin nhạy cảm lên server bên thứ ba.
Quản trị và bảo mật cho doanh nghiệp: Với MCP, công ty dễ dàng giám sát, ghi log và kiểm soát mọi tương tác giữa AI và hệ thống nội bộ (CRM, ERP, kho dữ liệu…).
Ứng dụng trong thiết kế công nghiệp: MCP có thể kết nối AI với phần mềm như Smart3D, BricsCAD, Blender, Figma, Unreal hay Unity. Nhờ đó AI truy cập được file thiết kế, tự động hóa tác vụ và đề xuất tối ưu hóa.
Chatbot và trợ lý ảo thông minh: Nhờ kết nối lịch làm việc, email, công cụ tìm kiếm…, chatbot sẽ đưa ra câu trả lời chính xác và hữu ích hơn.
Hệ thống gợi ý (recommendation): AI dùng MCP để đọc dữ liệu người dùng theo thời gian thực, từ đó cá nhân hóa đề xuất (sản phẩm, nội dung…).
Hỗ trợ lập trình: Tích hợp MCP trong IDE giúp lập trình viên tra cứu tài liệu, truy vấn database, hay tạo issue trên GitHub ngay trong môi trường code.
Tự động hóa quy trình doanh nghiệp: Liên kết AI với CRM, ERP hoặc data warehouse để tự động cập nhật, báo cáo, và phản hồi nhanh chóng.

Đặc biệt, MCP đang được ứng dụng nhiều trên n8n Automation, nếu bạn có nhu cầu kết hợp n8n với MCP Server tham khảo ngay dịch vụ: VPS n8n, Hosting n8n tại VinaHost nhé.

8. Hướng dẫn cách thiết lập và sử dụng MCP Server trên Claude AI chi tiết

Để thiết lập và sử dụng MCP Server trên Claude AI, bạn có thể tham khảo các bước sau.

8.1. Cài đặt Claude App

Bạn cần cài đặt ứng dụng Claude Desktop TẠI ĐÂY và đăng nhập bằng tài khoản miễn phí.

8.2. Khởi tạo MCP Server bằng Cloudflare workers và TypeScript

8.2.1. Khởi tạo Cloudflare workers

Mở terminal và chạy lệnh sau để khởi tạo dự án Cloudflare Worker:

pnpm create cloudflare@latest

Tiếp theo, chương trình sẽ hỏi một số thông tin cơ bản. Bạn có thể chọn như sau:

In which directory do you want to create your application? dir ./my-hello-mcp
What would you like to start with? category Hello World example
Which template would you like to use? type Hello World Worker
Which language do you want to use? lang TypeScript
Do you want to use git for version control? yes git
Do you want to deploy your application? no deploy via pnpm run deploy

Sau khi hoàn tất, bạn sẽ có một dự án được khởi tạo với tên my-hello-mcp. Lưu ý rằng nếu bạn quen dùng npm, bạn có thể thay pnpm bằng npm và pnpx bằng npx.

8.2.2. Cài đặt và deploy lên Cloudflare Workers

Chuyển vào thư mục dự án và chạy các lệnh sau để cài đặt workers-mcp và cấu hình deploy lên Cloudflare:

cd my-hello-mcp
pnpm i workers-mcp
pnpx workers-mcp setup

Trong quá trình này, bạn có thể gặp lỗi liên quan đến việc cung cấp Cloudflare API Key nếu đây là lần đầu bạn sử dụng wrangler. Nguồn gợi ý các lệnh để xử lý vấn đề này, bao gồm:

pnpx workers-mcp help
pnpx workers-mcp secret upload
pnpm run deploy
pnpx workers-mcp secret upload

# Hoặc chạy lại

pnpx workers-mcp setup

Sau khi deploy thành công, bạn sẽ nhận được đường link đến MCP Server của mình, ví dụ: https://my-hello-mcp.core-f0d.workers.dev.

8.2.3. Cấu hình MCP Server với Claude App

Chạy lệnh sau để tự động tạo và thêm cấu hình MCP Server vào Claude:

pnpx workers-mcp install:claude my-hello-mcp https://my-hello-mcp.core-f0d.workers.dev

Lệnh này sẽ tự động thêm cấu hình vào tệp claude_desktop_config.json.

8.2.4. Sử dụng MCP Server trên Claude App

Sau khi cấu hình, hãy tắt và mở lại ứng dụng Claude. Bạn sẽ thấy một biểu tượng cây búa nhỏ ở góc dưới bên phải của ô nhập prompt, kèm theo số đếm cho biết số lượng MCP Server đã được tích hợp.

Để thử nghiệm, bạn có thể nhập một prompt đơn giản như “Hello” hoặc “Hello, bạn có thể sử dụng mcp để chào lại mình không?”. Claude sẽ hiển thị một popup xin quyền thực thi MCP. Bạn có thể chọn “Allow for this chat”.

Sau khi được cho phép, Claude sẽ gọi MCP Server và sử dụng kết quả để tạo prompt tiếp theo trước khi phản hồi lại bạn.

9. Triển vọng tương lai của Model Context Protocol

Triển vọng tương lai của Model Context Protocol (MCP) rất hứa hẹn, dù giao thức này vẫn đang trong giai đoạn đầu phát triển

Hệ sinh thái ngày càng lớn mạnh: Giao thức này đã thu hút nhiều nhà phát triển, do cả Anthropic và cộng đồng đóng góp. Điều này cho thấy MCP đang được chấp nhận và mở rộng nhanh chóng.
Tiềm năng thành chuẩn mực chung: Cơ chế của giao thức này tương tự như Language Server Protocol (LSP) đã thành công trong lập trình. Trong tương lai, MCP có thể trở thành “ngôn ngữ chung” cho AI, giống như SQL đối với cơ sở dữ liệu. Anthropic cũng đã thành lập một tổ chức riêng để quản lý MCP, cam kết phát triển nó thành tiêu chuẩn mở.
Mở rộng kết nối và tích hợp: Đang có SDK cho nhiều ngôn ngữ (TypeScript, Python, Java…) và hướng tới hỗ trợ thêm các giao thức như HTTP SSE, giúp lập trình viên dễ dàng kết nối tới các server.
Hướng tới chuẩn hóa rộng rãi: MCP có khả năng được các tổ chức như IEEE công nhận, đồng thời có thể mở rộng để quản lý dữ liệu đa phương thức (văn bản, hình ảnh, âm thanh).
Kết hợp với công nghệ khác: Trong tương lai, MCP có thể tích hợp với blockchain để tăng bảo mật, hay các nền tảng công nghiệp để tự động hóa thiết kế, sản xuất.
Kích thích sáng tạo ứng dụng AI: Với giao thức mở và tiêu chuẩn hóa, các nhà phát triển dễ dàng xây dựng thêm nhiều server phức tạp, mở rộng khả năng của AI, từ chatbot chuyên nghiệp đến hệ thống tự động hóa doanh nghiệp.
Cơ hội cho lập trình viên: Việc làm chủ MCP sẽ giúp bạn tận dụng dữ liệu thời gian thực và tạo ra các giải pháp AI tiên tiến, đặc biệt là cộng đồng dev Việt Nam có thể tham gia đóng góp và phát triển các công cụ phù hợp với nhu cầu trong nước.

10. Tổng kết

Tóm lại, MCP (Model Context Protocol) là giao thức chuẩn hóa kết nối các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với dữ liệu và công cụ ngoài, giúp đơn giản hóa việc tích hợp và mở rộng khả năng của AI. Với hơn 250 máy chủ và SDK đa ngôn ngữ, MCP đang nhanh chóng nhận được sự quan tâm và phát triển từ cộng đồng lẫn doanh nghiệp. Nhờ thiết kế mở và bảo mật, MCP hứa hẹn trở thành tiêu chuẩn chung cho ứng dụng AI đa nền tảng trong tương lai, mở ra vô số cơ hội tự động hóa và đổi mới.

Mời bạn truy cập vào blog của VinaHost TẠI ĐÂY để theo dõi thêm nhiều bài viết mới. Hoặc nếu bạn muốn được tư vấn thêm về dịch vụ thì có thể liên hệ với chúng tôi qua: