Bỏ qua đến nội dung chính

Project setup

📖 Nội dung bài học

Video này đang được xử lý. Vui lòng quay lại sau và tải lại trang.

Tóm tắt

Chúng ta sẽ xây dựng một chatbot giao diện dòng lệnh (CLI-based chatbot) để minh họa cách MCP client và server hoạt động cùng nhau. Dự án thực hành này sẽ giúp bạn có kinh nghiệm thực tế với cả hai phía của kiến trúc MCP.

Những gì chúng ta sẽ xây dựng

Chatbot của chúng ta cho phép người dùng tương tác với một tập hợp tài liệu thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Hệ thống bao gồm hai thành phần chính:

  • Một MCP client xử lý tương tác của người dùng và giao tiếp với Claude
  • Một MCP server cung cấp các tool để đọc và cập nhật tài liệu

Server sẽ cung cấp (expose) hai tool cho Claude:

  • Tool để đọc nội dung tài liệu
  • Tool để cập nhật nội dung tài liệu

Để đơn giản, mọi tài liệu được lưu trữ trong bộ nhớ (in-memory) - bao gồm các file như document.pdf, spreadsheet.xlsx, report.txt, và spec.md.

Lưu ý quan trọng về kiến trúc

Trong các dự án thực tế, bạn thường chỉ triển khai MCP client hoặc MCP server, chứ không phải cả hai. Bạn có thể xây dựng:

  • Chỉ một MCP server để cung cấp các khả năng của dịch vụ cho các mô hình AI
  • Chỉ một MCP client để kết nối với các MCP server sẵn có do các nhà phát triển khác xây dựng

Chúng ta xây dựng cả hai thành phần trong dự án này thuần túy cho mục đích giáo dục - để hiểu cách chúng giao tiếp và hoạt động cùng nhau.

Thiết lập dự án

Tải file CLI_project.zip đính kèm trong video này và giải nén vào thư mục phát triển của bạn. Mở trình soạn thảo mã nguồn (code editor) trong thư mục dự án.

Cấu hình

Dự án bao gồm file README.md với hướng dẫn thiết lập chi tiết. Bạn cần:

  1. Thêm Anthropic API key vào file .env
  2. Cài đặt các thư viện phụ thuộc (dependencies) bằng UV (khuyên dùng) hoặc pip

File .env nên chứa:

ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"

Chạy dự án

Sau khi thiết lập xong, hãy di chuyển đến thư mục dự án trong terminal và chạy:


uv run main.py

python main.py

Bạn sẽ thấy một prompt chat xuất hiện. Hãy thử đặt một câu hỏi đơn giản như "1+1 bằng mấy?" để xác nhận mọi thứ hoạt động bình thường.

Dự án mẫu đã bao gồm chức năng chat cơ bản với Claude. Trong các video tiếp theo, chúng ta sẽ thêm các khả năng của MCP server và tính năng quản lý tài liệu để tạo ra một chatbot hiểu tài liệu hoàn chỉnh.

Tải xuống

🔁 Bài học liên quan

📚 Nguồn & ghi nhận

Bài học có hữu ích không?

Góp ý / Báo lỗiPhát hiện sai sót hoặc có ý tưởng cải thiện?