- MCP (Model Context Protocol) là một giao thức chuẩn hóa cho phép các ứng dụng AI, đặc biệt là LLM, nhận ngữ cảnh thông qua các công cụ, tài nguyên và câu lệnh, giúp mở rộng khả năng tương tác của AI với thế giới thực.
- Khởi nguồn từ một hackathon nội bộ và được phát triển thành mã nguồn mở, MCP nhanh chóng trở thành một phong trào tự phát, được cộng đồng và nhiều nhà phát triển áp dụng rộng rãi.
- Hiện nay, MCP đang trở thành một tiêu chuẩn ngành cho giao thức tích hợp AI, với một hệ sinh thái lớn mạnh và tiềm năng phát triển như một giao thức web cốt lõi cho AI.
The Model Context Protocol (MCP)
- Định nghĩa và Chức năng: MCP (Model Context Protocol) là một giao thức chuẩn hóa việc cung cấp ngữ cảnh (context) cho các ứng dụng AI, giúp chúng tương tác với dữ liệu và hành động thực tế.
- Ba Thành phần Chính: Giao thức MCP phơi bày ba loại thông tin chính cho mô hình AI:
công cụ(hành động),tài nguyên(dữ liệu thô như tệp, văn bản) vàcâu lệnh(mẫu câu lệnh do người dùng kích hoạt). - Ưu điểm so với API truyền thống: MCP chuẩn hóa cách dữ liệu từ API hoặc nguồn nội bộ được chuyển đến
câu lệnhcủa mô hình AI, giúp đơn giản hóa quy trình làm việc và tích hợp AI. - Quyết định Mã nguồn mở: Việc mã nguồn mở MCP đã giảm rào cản cho nhà phát triển, khuyến khích sự đổi mới và tập trung ngành vào trí thông minh của mô hình và quy trình làm việc thay vì phát triển tích hợp riêng lẻ.
- Phát triển cộng đồng: MCP có một hệ sinh thái mạnh mẽ với hơn 10.000 nhà phát triển máy chủ, các công ty lớn áp dụng, và một cộng đồng tích cực đóng góp (ví dụ: sửa tài liệu qua PR).
- Triển khai linh hoạt: Ban đầu tập trung vào trải nghiệm cục bộ, MCP đang chuyển dịch sang triển khai trên đám mây thông qua
MCP từ xa, cho phép tích hợp web liền mạch với các quy trình làm việc AI. - Bắt đầu cho nhà phát triển: Nên bắt đầu bằng cách thử nghiệm với các máy chủ MCP hiện có (ví dụ: Claude.ai hoặc Claude Desktop), sau đó xây dựng các ví dụ đơn giản (hello world) cho từng thành phần (công cụ, câu lệnh, tài nguyên).
- Ứng dụng Sáng tạo: MCP mở ra khả năng điều khiển thiết bị vật lý (máy in 3D, bộ tổng hợp), phần mềm (Blender) và các ứng dụng khác thông qua LLM, thể hiện tính linh hoạt và mạnh mẽ của nó.
Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)— Model Context Protocol (MCP)ứng dụng AI— AI applicationngữ cảnh— Contextcông cụ— Tooltài nguyên— Resourcecâu lệnh— PromptMô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)— Large Language Model (LLM)mã nguồn mở— Open sourcemáy chủ MCP— MCP serverquy trình làm việc— Workflow
Giới thiệu về MCP
Vào khoảng tháng 9, chúng tôi đã tổ chức một hackathon nội bộ, và mọi người được tự do xây dựng bất cứ thứ gì họ muốn. Nhưng hóa ra, ai cũng chỉ xây dựng một MCP. Điều đó thật điên rồ. Ý tưởng của mọi người đều là, "Ồ, nhưng nếu chúng ta biến thứ này thành một máy chủ MCP thì sao?" Xin chào, tôi là Alex, tôi phụ trách Claude Relations tại Anthropic. Tôi là Theo, tôi là quản lý sản phẩm của MCP. Tôi là David, một thành viên của TechPicture Staff tại Anthropic, và là một trong những người đồng sáng tạo của MCP. Hôm nay, chúng ta sẽ nói về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) và tìm hiểu sâu về nó cũng như những gì sắp tới. Cảm ơn hai bạn đã tham gia. Tôi rất hào hứng khi được nói về MCP.
MCP là gì và nó hoạt động như thế nào?
Nhưng trước hết, có rất nhiều cuộc thảo luận về MCP, và có lẽ chưa nhiều người thực sự hiểu sâu về nó là gì. Chúng ta có thể đi sâu vào cách các bạn nhìn nhận MCP và ý nghĩa thực sự của việc sử dụng MCP để xây dựng trên đó không? MCP đơn giản là một cách để đưa quy trình làm việc của tôi vào các ứng dụng AI một cách rất đơn giản. Tôi nghĩ đó là cách tôi thực sự muốn nó lúc đầu, hoặc đó là cách chúng tôi muốn nó. Nhưng nó chỉ là một cách để cung cấp ngữ cảnh cho một ứng dụng sử dụng một other lab. Và nó đơn giản như vậy. Nó có thể là công cụ, nó có thể chỉ là dữ liệu thô. Bạn muốn nó là gì? Điều đó khác gì so với việc bạn gọi một API hay một thứ gì đó tương tự? Nó truyền thông tin này từ một nơi vào câu lệnh, về cơ bản, của mô hình AI. Điều gì làm cho MCP trở nên đặc biệt ở đây? Tôi nghĩ câu hỏi là, các mô hình AI tương tác với điều gì? Và chúng không tương tác trực tiếp với API. Chúng tương tác với câu lệnh và công cụ, và bất cứ điều gì bạn cung cấp cho mô hình AI để tiếp nhận. Và vì vậy, MCP chuẩn hóa cách bạn lấy dữ liệu đó từ một API hay một nguồn dữ liệu nội bộ nào đó, cách bạn lấy dữ liệu đó và sau đó thực sự cung cấp nó cho mô hình AI. Vì vậy, đây là một giao thức, nó đang định nghĩa mô hình tương tác đó. Những khía cạnh chính nào của giao thức này mà bạn phải tuân theo? Phần chính là nó là một giao thức giữa ứng dụng AI sử dụng một LLM và nó phơi bày ba điều chính. Đó là công cụ, đó là một tập hợp, một thứ gọi là tài nguyên, chỉ là dữ liệu thô mà bạn có thể nhập vào một quy trình RAG hoặc bất cứ điều gì bạn muốn làm. Và có câu lệnh. Đó là ba điều chính mà một máy chủ có thể phơi bày hiện tại. Vì vậy, công cụ là những hành động mà mô hình AI có thể thực hiện trong thế giới thực. Tài nguyên có thể là tệp, văn bản. Vâng, tệp, dữ liệu, bất kỳ loại ngữ cảnh nào bạn muốn cung cấp cho mô hình AI. Và sau đó, câu lệnh chỉ là những gì người dùng muốn đặt vào cửa sổ ngữ cảnh của riêng họ và được kích hoạt bởi người dùng và chỉ cần đặt vào cửa sổ ngữ cảnh và sau đó họ có thể chỉnh sửa nó theo ý muốn. Đó thực sự là ý nghĩa của câu lệnh. Cuối cùng, tôi gọi đó là mẫu câu lệnh. Mẫu câu lệnh, tôi nói. Vậy là, định nghĩa câu lệnh đó. Vâng, chúng ta thường thấy điều đó được triển khai dưới dạng lệnh gạch chéo. Được rồi, được rồi, tôi hiểu. Vậy nếu bạn đang ở trong ứng dụng AI mà bạn chọn, bạn thực hiện một lệnh gạch chéo và nó sẽ kéo mẫu câu lệnh vào. Chính xác. Tiết kiệm thời gian cho bạn khỏi phải viết ra, bất kể đó là gì. Được rồi, đó là MCP ở dạng cơ bản nhất. Chắc chắn có rất nhiều sắc thái trong đó.
Nguồn gốc của MCP
Nguồn gốc của tất cả những điều này là gì? Nó đã xuất hiện như thế nào? Tôi nghĩ nguồn gốc cơ bản nhất là tôi đã làm việc với các công cụ dành cho nhà phát triển nội bộ và tôi nhanh chóng cảm thấy khó chịu khi phải sao chép mọi thứ vào và ra khỏi Claude desktop, sau đó sao chép qua lại giữa IDE của mình. Đó thực sự là điều tôi đang nghĩ tới. Làm thế nào tôi có thể giải quyết việc sao chép, dán những thứ tôi quan tâm nhất giữa hai ứng dụng này? Và đó thực sự là khởi nguồn ban đầu của MCP, ít nhất là trong suy nghĩ của tôi. Và sau đó, tôi đã giải thích điều đó cho Justin, người đồng sáng tạo còn lại. Và anh ấy thực sự đã tiếp nhận và phát triển nó, sau đó chúng tôi cùng nhau hoàn thiện và xây dựng nó thành Claude desktop. Và tôi nghĩ có một khoảnh khắc quan trọng mà bạn đã đề cập đến. Bạn có muốn nói về hackathon không?
Sự phát triển đột phá của MCP trong Hackathon
Được thôi, hackathon rất vui. Chúng tôi thực sự tin rằng nó sẽ hoạt động. Nhưng vào khoảng thời gian đó, tức là tháng 9, chúng tôi đã tổ chức một hackathon nội bộ và mọi người được tự do xây dựng bất cứ thứ gì họ muốn. Nhưng hóa ra, ai cũng chỉ xây dựng một MCP, và điều đó thật... thật điên rồ. Ý tưởng của mọi người đều là, "Ồ, nhưng nếu chúng ta biến thứ này thành một máy chủ MCP thì sao?" Vâng, vâng. Và chúng tôi có tất cả mọi thứ, từ những người thực hiện các tác vụ rất tiêu chuẩn như tích hợp Slack hoặc những thứ bạn sẽ nghĩ đến khi nghĩ về MCP, cho đến những người đã điều khiển máy in 3D của họ bằng MCP. Và tôi thích điều này khi nó đi vào thế giới thực, khi Claude đi vào thế giới thực nhờ một máy chủ MCP. Nó là gì vậy? Tôi cũng nhớ điều đó khi chúng tôi thực hiện tất cả các dự án hackathon này và không có yêu cầu nào buộc chúng tôi phải sử dụng MCP. Đây chỉ là một điều hoàn toàn tự phát. Tại sao mọi người lại hướng về MCP cho tất cả các dự án của họ? Tôi nghĩ đó thực sự là lớp tiêu chuẩn hóa. Nó chỉ làm cho việc thêm ngữ cảnh vào ứng dụng trở nên dễ dàng hơn rất nhiều, bởi vì ngay khi Claude được tích hợp với MCP, điều đó có nghĩa là với tư cách là nhà phát triển máy chủ, bạn có thể xây dựng một, hai, mười, hai mươi, bất kỳ số lượng máy chủ nào bạn muốn, và bạn biết rằng nó sẽ tự động hoạt động với ứng dụng đó. Và vì vậy, tôi nghĩ điều đó chỉ mang lại cho bạn khả năng chỉ cần nghĩ về một phía mà không cần phải nghĩ về phía còn lại. Tôi nghĩ đó là một khoảnh khắc kỳ diệu khi bạn dạy Claude một điều gì đó mới bằng cách sử dụng một máy chủ MCP lần đầu tiên và bạn thấy nó thực hiện hành động về điều bạn quan tâm. Và tôi cảm thấy đó là một khoảnh khắc kỳ diệu mà tôi nghĩ MCP nắm bắt rất tốt, điều này khiến mọi người rất hào hứng vì trong vòng 5 phút, nó đã hoạt động. Đúng vậy, đúng vậy. Vâng, tôi đã tự mình chứng kiến, và ý tôi là, thậm chí còn trải nghiệm nó khi gần như cảm thấy như bạn lấy một Claude ra khỏi hộp, nói theo cách nào đó. Và đột nhiên, thay vì chỉ là thứ chỉ xuất ra văn bản, nó lại làm những việc khác. Nó gọi các ứng dụng khác, tìm nạp dữ liệu khác hoặc thậm chí vận hành một máy in 3D, đó là một điều thực sự điên rồ. Và điều đó thực sự đặc biệt, và tôi đoán MCP cho phép điều đó khá liền mạch ở một mức độ nào đó.
Ra mắt và tiếp nhận ban đầu của MCP
Vì vậy, điều này đã diễn ra vào cuối mùa hè hoặc đầu mùa thu khi chúng tôi thực hiện hack week và những thứ khác. Chúng tôi đã ra mắt MCP khi nào và nó trông như thế nào? Chúng tôi đã ra mắt MCP vào khoảng Lễ Tạ ơn. Vâng, tháng 11 năm 2024. Và việc ra mắt đó như thế nào? Phản ứng ra sao? Lúc đầu thì chậm. Tôi nghĩ phản ứng của mọi người, như bạn có thể tưởng tượng... Chà, một số người vẫn có phản ứng này vì đó là MCP, phải không? Chúng tôi đặt tên khá khó. Chúng tôi chắc chắn có thể đặt tên tốt hơn. Bây giờ thì có thể tranh cãi. Nó sẽ gây bão. Tôi biết. Chắc chắn rồi. Tôi không biết nó là gì. Nhưng bạn vẫn nhận được kiểu NPC thay vì MCP. Và rồi nó khiến tôi nghĩ đến NPC. Vâng, vâng. Nhưng đúng vậy, từ viết tắt thì khó. Nhưng có rất nhiều người đã hỏi, "MCP là gì?" Không chỉ bên ngoài mà tôi nghĩ cả bên trong nữa, vì đó là một phong trào tự phát. Bạn biết đấy, ban đầu mọi người đều nghĩ, "Ồ, thứ này là gì? Việc yêu cầu hoặc cung cấp ngữ cảnh mô hình có ý nghĩa gì?" Và rồi khi mọi người bắt đầu thử nghiệm và tự mình trải nghiệm, tôi nghĩ đó là lúc nó dần dần được chú ý. Và bước ngoặt là khi ngày càng nhiều ứng dụng máy khách bắt đầu áp dụng. Vì vậy, tôi nghĩ các IDE là những người đầu tiên áp dụng. Gần đây hơn, chúng tôi đã thấy rất nhiều nhà cung cấp mô hình áp dụng. Và điều đó đã tạo ra nhiều làn sóng trên thị trường để khuyến khích nhiều nhà cung cấp máy chủ hơn thực sự xây dựng máy chủ. Tôi nghĩ một phần của điều đó là, bạn thấy rất nhiều lần trên mạng xã hội, kiểu như, "MCP là gì? Tại sao tôi lại muốn thứ này?" Và rồi khoảng một tháng sau, vài ngày sau, họ sẽ nói, "Đây là điều tốt nhất tôi từng làm." Và bạn có thể đưa ra những câu chuyện này, và nó rất hài hước. Vâng. Vì vậy, bây giờ tôi nghĩ rằng có thể nói nó đã trở thành một tiêu chuẩn ngành cho giao thức tích hợp. Ý tôi là, không có gì khác trong tâm trí tôi có thể cạnh tranh với nó.
Quyết định trở thành mã nguồn mở
Nhưng tôi nghĩ, trở lại thời điểm ra mắt, một quyết định quan trọng ở đây là thực sự biến nó thành mã nguồn mở. Và điều đó khá khác biệt so với những nỗ lực trước đây trong lĩnh vực này đã được triển khai. Bạn có thể giải thích lý do đằng sau quyết định đó và tại sao chúng ta lại mã nguồn mở nó không? Vâng. Nếu bạn có một hệ sinh thái đóng cho các tích hợp và để ngữ cảnh được cung cấp cho các ứng dụng AI, thì nhà phát triển máy chủ hoặc nhà phát triển tích hợp sẽ không rõ ràng. Liệu ứng dụng AI đó có tồn tại mãi mãi không? Họ có nên đầu tư vào đó không? Họ nên đầu tư vào những cái nào? Và vì vậy, bằng cách biến nó thành một tiêu chuẩn mở, bạn thực sự đã giảm bớt rào cản để thậm chí xây dựng các tích hợp đó. Và chúng tôi tin rằng giá trị của việc xây dựng một ứng dụng AI không nhất thiết nằm ở việc bạn có quyền truy cập vào những tích hợp nào, mà là trí thông minh của mô hình và quy trình làm việc mà bạn xây dựng dựa trên mô hình AI. Vì vậy, chúng tôi muốn tập trung ngành vào hai điều đó chứ không nhất thiết là xây dựng các tích hợp. Điều đó có lý. Và cũng có vẻ như với mã nguồn mở, có một chu trình mà bạn có thể tham gia vào, nơi ai đó đóng góp cho một máy chủ. Và rồi ai đó sử dụng nó và họ nhận thấy lỗi trong đó. Và rồi họ sẽ nghĩ, "Ồ, tôi có thể tự mình sửa nó." Và điều đó có thể tăng tốc mọi thứ. Có một phần khác của điều đó: Justin và tôi chỉ thích mã nguồn mở. Đôi khi đó là điều đơn giản nhất.
Tình hình hiện tại và cộng đồng của MCP
Vâng. Vì vậy, hiện nay chúng ta có rất nhiều công ty đang áp dụng MCP vào các sản phẩm của riêng họ. Chúng ta có rất nhiều nhà phát triển và công ty khác đang tạo ra máy chủ để có thể sử dụng tất cả những thứ này, hoặc để kết nối với tất cả các ứng dụng máy khách này. Điều này trông như thế nào trên toàn ngành hiện nay? Tình hình hiện tại của MCP là gì? Tình hình hiện tại là chúng ta có những người chơi lớn đã áp dụng MCP vào các sản phẩm của họ. Chúng ta có một hệ sinh thái rất lớn gồm các nhà phát triển máy chủ MCP, con số hơn 10.000. Và nó đang ở một điểm giao thoa thú vị mà ban đầu chủ yếu tập trung vào các nhà phát triển và một trải nghiệm cục bộ nơi các máy chủ được chạy cục bộ. Và nó đang cung cấp cho bạn khả năng sử dụng nó với một bản chạy cục bộ. Và tôi nghĩ chúng ta đang ở điểm uốn này, nơi bây giờ chúng ta bắt đầu thấy các máy chủ này đang được triển khai trên đám mây, như một thứ trên web, thông qua cái mà chúng tôi gọi là MCP từ xa. Và tích hợp AI của Claude thực sự là bước đột phá lớn đầu tiên cho phép bạn kết nối giống như một trang web, giống như ưu đãi cho một máy chủ MCP vào quy trình làm việc AI của Claude hàng ngày của bạn. Và tôi cảm thấy đây là một khoảnh khắc bản lề nơi nó có thể trở thành một tiêu chuẩn thực sự cho web, cho cách các LLM tương tác với điều đó. Tôi nghĩ đây là để xem điều gì sẽ thành công. Nhưng tôi nghĩ đó là nơi chúng ta đang ở hiện tại. Và tất nhiên, chúng ta có một cộng đồng ngày càng lớn mạnh được xây dựng xung quanh điều này. Và đây là các công ty lớn. Nhưng đôi khi cũng có những người mã nguồn mở chỉ thích làm việc với MCP, và điều đó đang ngày càng phát triển. Điều điên rồ nhất là sáng nay có người đã sửa tài liệu của chúng tôi. Chúng tôi có một hình ảnh đã lỗi thời và họ chỉ cần gửi PR. Đó là lý do tại sao bạn muốn làm điều đó. Tôi thích điều đó. Cộng đồng ủng hộ nó, và họ cũng cảm thấy quyền sở hữu và muốn duy trì nó nữa.
Các phát triển và tầm nhìn tương lai của MCP
Và có vẻ như, ý tôi là, chúng ta đã trò chuyện về điều này trước khi bắt đầu quay phim. Có rất nhiều điều đang xảy ra trong thế giới MCP nữa, ngoài việc chỉ làm việc trên giao thức. Điều gì đang diễn ra trong thế giới của bạn những ngày này với MCP? Vâng, có rất nhiều, đúng không? Có những hội nghị về MCP. Có rất nhiều cuộc trò chuyện. Có những quan hệ đối tác nơi chúng tôi làm việc với các công ty lớn về sự phát triển của đặc tả kỹ thuật và các vấn đề của họ. Tôi đã học được rất nhiều về triển khai cấp doanh nghiệp và các nhu cầu về nhận dạng và ủy quyền trong không gian đó. Tôi sẽ hỏi bạn nhiều tháng và giúp đỡ từ một số người giỏi nhất trên thế giới về vấn đề này. Và đó chỉ là một phần nhỏ của thế giới MCP hiện tại. Thật tuyệt vời. Vâng, tôi thực sự bị choáng ngợp bởi phản ứng đó.
MCP như một Protocol mới
Tôi bắt đầu thấy các bài đăng trực tuyến hỏi, "Đây có phải là khoảnh khắc chứng kiến sự ra đời của một protocol mới không? Có giống như thời kỳ HTTP mới xuất hiện không?" Các bạn nghĩ sao về những so sánh này? Đây có phải là một protocol mới theo nghĩa đó không? Chúng ta nên định hình điều này như thế nào khi so sánh với những gì đã thấy trong quá khứ?
Tôi hy vọng là vậy. Không ai trong chúng ta có thể nhìn thấy tương lai. Chúng tôi hy vọng mình đã đi đúng hướng. Nhưng tôi nghĩ đó là nơi cộng đồng có thể giúp hướng dẫn chúng tôi. Hy vọng là chúng tôi đã giải quyết đúng vấn đề cung cấp ngữ cảnh cho các LLM. Và chúng tôi đã suy nghĩ đủ xa để tất cả các khối xây dựng phù hợp đều ở đó. Cộng đồng có thể giúp hướng dẫn chúng tôi khi chúng tôi phát triển nó trong các bước tiếp theo. Theo quan điểm của tôi, chúng ta chỉ cần xây dựng thứ mà mọi người muốn sử dụng và xây dựng nó cùng với những người quan tâm. Tôi nghĩ rằng không cần phải so sánh với HTTP hay bất cứ thứ gì khác. Chỉ cần tạo ra thứ mà mọi người muốn sử dụng. Thế là đủ rồi.
Bắt đầu với MCP
Vậy nếu tôi là một developer mới làm quen với MCP và muốn tham gia, đồng thời cũng muốn tìm hiểu cách làm việc với MCP, các bạn có lời khuyên nào cho người này không?
Tôi nghĩ điều đầu tiên tôi sẽ làm là tìm một server hiện có đang trực tuyến, thử nghiệm với nó, xem cách nó hoạt động với Claude.ai hoặc Claude Desktop. Nếu bạn muốn thử nghiệm với các MCP cục bộ, hãy làm quen với interaction pattern đó trước. Điều đó sẽ giúp bạn dễ dàng hơn nhiều khi xây dựng MCP của riêng mình. Và hãy bắt đầu với ví dụ cổ điển, bạn biết đấy, hello world, chỉ cần sử dụng một công cụ, chỉ trả lời hello world, làm tương tự cho prompt, resources, chỉ thử những điều cơ bản nhất cho từng cái trước khi đi vào bất cứ điều gì phức tạp hơn. Và tôi nghĩ khi mọi người đã quen, họ sẽ nhận ra nó dễ dàng đến mức nào.
Vâng, tôi sẽ bắt đầu với việc chạy cục bộ. Với Claude Code và chỉ cần viết mã như một MCP server rồi phát triển từ đó, tôi nghĩ điều đó thực sự hoạt động tốt một cách đáng ngạc nhiên, bạn có thể có được thứ gì đó chỉ trong khoảng 10 phút. Và sau đó, vâng, như OSAD đã nói, hãy xem xét các server tốt và những gì chúng làm, rồi thực hiện các chỉnh sửa từ đó.
Vâng, thật buồn cười khi bạn nói vậy, tôi đã thử nghiệm vào một ngày khác chỉ để lấy tài liệu của Model Context Protocol. Vâng, đối chiếu nó trong Claude Code. Vâng, chỉ để tạo cho tôi một server. Vâng. Và tôi thậm chí không cần phải dán content hay bất cứ thứ gì; Claude Code đã tự động lấy, tìm nạp, đưa vào và tạo server. Vâng. Đó là một ví dụ rất dễ dàng ngay lập tức về việc bạn có thể bắt đầu nhanh chóng như thế nào với một số thứ này, đặc biệt là khi bạn có Claude hỗ trợ bên dưới.
Ứng dụng sáng tạo của MCP
Các bạn có MCP server yêu thích nào đã thấy trên thế giới cho đến nay không?
Tôi thực sự thích những MCP server bắc cầu đến thế giới thực. Ví dụ, tôi là người thích âm nhạc và tôi có synthesizer ở nhà, và có một MCP server mà ai đó đã tạo ra để kiểm soát synthesizer đó. Và tôi chỉ yêu thích điều đó. Đây là Claude tương tác với một thiết bị vật lý sau đó tạo ra âm nhạc, và điều đó thật tuyệt vời trong tâm trí tôi. Tôi yêu những cái đó. Và tôi yêu những cái sáng tạo. Tôi yêu những cái mà mọi người thử nghiệm với Blender. Tôi yêu những cái kỳ quặc. Giống như một trong những thành viên nhóm của chúng tôi có Claude điều khiển cửa của anh ấy thông qua một MCP server và đóng vai một người gác cửa. Và tôi chỉ yêu thích sự sáng tạo đó.
Thực sự, với điều đó, khả năng là vô tận. Bất cứ thứ gì bạn có thể ping thông qua một API hoặc bất cứ thứ gì bạn có thể gói gọn trong một MCP server và sau đó kiểm soát nó bằng Claude hoặc một LLM khác.
Và cái ví dụ về Blender đó, hãy giải thích rõ hơn, tức là có người đã thực sự dùng Claude để điều khiển Blender chỉ thông qua MCP?
Vâng, về cơ bản, MCP server chỉ viết các script của Blender vào Blender và bạn sẽ thấy, có rất nhiều video, bạn nên xem thử. Giống như bạn chỉ thấy Claude gọi các công cụ này và ở một bên, Blender chỉ tạo ra một scene mà bạn không biết nó đến từ đâu. Và nó thực sự không phải là Claude tạo ra nó một cách trực tiếp, và tôi yêu điều đó. Thật tuyệt vời. Tôi thích điều đó.
Tác động của Claude 4 và Tác nhân AI
Hãy thay đổi chủ đề một chút. Chúng ta vừa phát hành Claude 4 gần đây, bao gồm cả Opus và Sonnet. Điều này mang lại khả năng gì cho MCP và nó kết nối như thế nào với chủ đề rộng lớn hơn mà chúng ta đang thấy xung quanh các Tác nhân AI và AI có thể hoạt động trong các time horizon dài hơn?
Khi chúng ta có các mô hình AI thông minh hơn, bạn có thể thực hiện các tác vụ chạy dài hơn. Tôi nghĩ rằng một số primitive mà chúng tôi đã xây dựng vào MCP sẽ được sử dụng nhiều hơn, điều mà hiện tại có thể chưa được áp dụng nhiều. Ví dụ như những thứ liên quan đến statefulness, những thứ liên quan đến việc thực hiện sampling. Nhưng đó là những primitive mà chúng tôi đã nghĩ đến ngay từ đầu, thực sự hữu ích trong thế giới Tác nhân AI nhưng đòi hỏi các mô hình AI phải có đủ trí thông minh để chúng có thể bắt đầu thực hiện các tác vụ chạy dài hơn. Điều đó thật thú vị. Vậy là một số điều có thể chưa được tận dụng nhiều sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn vì các mô hình AI ngày càng có khả năng hơn và có thể sử dụng chúng.
Tất cả điều đó có lẽ chỉ làm cho việc đặt nhiều thứ hơn lên các MCP server, như đính kèm chúng, trở nên dễ dàng hơn, và Claude sẽ ngày càng tốt hơn trong việc phân biệt đâu là cái cần thiết để thực hiện hành động.
Bạn có thể đưa bao nhiêu MCP server cho Claude cùng lúc? Làm thế nào nó biết cách chọn giữa chúng?
Đó là một câu hỏi hay. Nó phụ thuộc vào cách các công cụ được viết và cách chúng chồng chéo. Nếu bạn đặt ba issue tracker và các MCP server cạnh nhau, tất nhiên mô hình AI có thể bị nhầm lẫn. Nhưng nếu đó là một issue tracker và một cái gì đó hoàn toàn khác, chẳng hạn như... Tôi nghĩ rằng nó trở nên khá dễ dàng và bạn có thể đặt rất nhiều cái cạnh nhau. Chỉ là vấn đề về quy trình làm việc của bạn và cách chúng chồng chéo nhau.
Tôi hiểu rồi. Và tôi cho rằng khi các mô hình AI trở nên có năng lực và thông minh hơn, bạn cũng có thể đưa nhiều tác vụ hơn cho chúng.
Tương lai của MCP
Vậy điều gì tiếp theo cho MCP? Protocol hiện đã hoạt động. Có sự chấp nhận tốt nhưng chúng ta có thể làm tốt hơn trong việc giúp mọi người hiểu nó là gì. Vì vậy, chúng tôi chắc chắn sẽ đầu tư vào nhiều ví dụ hơn và tài liệu tốt hơn. Chúng tôi cũng đang đầu tư vào các primitive bảo mật quan trọng. Điều mà tôi nghĩ hầu hết mọi người sẽ hào hứng là các Tác nhân AI và cách chúng tôi đang suy nghĩ về chúng. Đối với Tác nhân AI, một tính năng lớn sắp ra mắt là registry API. Điều đó sẽ cho phép các mô hình AI thực sự đi tìm kiếm các server bổ sung mà chúng có thể đưa vào LLM. Điều đó sau đó cho phép một agentic loop linh hoạt hơn một chút vì client không chỉ quyết định "Đây là 10 điều tôi biết và tôi muốn mô hình AI sử dụng ngữ cảnh này", mà mô hình AI giờ đây có thể tự tìm kiếm thêm công cụ khi cần. Thứ hai là các tác vụ chạy dài. Tức là làm cho việc thực hiện các công việc chạy dài hơn với MCP trở nên dễ dàng. Và thứ ba là elicitation. Vậy làm thế nào để bạn, với tư cách là một server, thực sự quay lại và hỏi người dùng thêm thông tin nếu bạn cần thêm thông tin?
Vâng, tôi rất hào hứng muốn xem tương lai của MCP sẽ ra sao và cảm ơn cả hai bạn đã tham gia. Cảm ơn.
TL;DR
- MCP (Model Context Protocol) là một giao thức chuẩn hóa cho phép các ứng dụng AI, đặc biệt là LLM, nhận ngữ cảnh thông qua các công cụ, tài nguyên và câu lệnh, giúp mở rộng khả năng tương tác của AI với thế giới thực.
- Khởi nguồn từ một hackathon nội bộ và được phát triển thành mã nguồn mở, MCP nhanh chóng trở thành một phong trào tự phát, được cộng đồng và nhiều nhà phát triển áp dụng rộng rãi.
- Hiện nay, MCP đang trở thành một tiêu chuẩn ngành cho giao thức tích hợp AI, với một hệ sinh thái lớn mạnh và tiềm năng phát triển như một giao thức web cốt lõi cho AI.
Điểm chính
- Định nghĩa và Chức năng: MCP (Model Context Protocol) là một giao thức chuẩn hóa việc cung cấp ngữ cảnh (context) cho các ứng dụng AI, giúp chúng tương tác với dữ liệu và hành động thực tế.
- Ba Thành phần Chính: Giao thức MCP phơi bày ba loại thông tin chính cho mô hình AI:
công cụ(hành động),tài nguyên(dữ liệu thô như tệp, văn bản) vàcâu lệnh(mẫu câu lệnh do người dùng kích hoạt). - Ưu điểm so với API truyền thống: MCP chuẩn hóa cách dữ liệu từ API hoặc nguồn nội bộ được chuyển đến
câu lệnhcủa mô hình AI, giúp đơn giản hóa quy trình làm việc và tích hợp AI. - Quyết định Mã nguồn mở: Việc mã nguồn mở MCP đã giảm rào cản cho nhà phát triển, khuyến khích sự đổi mới và tập trung ngành vào trí thông minh của mô hình và quy trình làm việc thay vì phát triển tích hợp riêng lẻ.
- Phát triển cộng đồng: MCP có một hệ sinh thái mạnh mẽ với hơn 10.000 nhà phát triển máy chủ, các công ty lớn áp dụng, và một cộng đồng tích cực đóng góp (ví dụ: sửa tài liệu qua PR).
- Triển khai linh hoạt: Ban đầu tập trung vào trải nghiệm cục bộ, MCP đang chuyển dịch sang triển khai trên đám mây thông qua
MCP từ xa, cho phép tích hợp web liền mạch với các quy trình làm việc AI. - Bắt đầu cho nhà phát triển: Nên bắt đầu bằng cách thử nghiệm với các máy chủ MCP hiện có (ví dụ: Claude.ai hoặc Claude Desktop), sau đó xây dựng các ví dụ đơn giản (hello world) cho từng thành phần (công cụ, câu lệnh, tài nguyên).
- Ứng dụng Sáng tạo: MCP mở ra khả năng điều khiển thiết bị vật lý (máy in 3D, bộ tổng hợp), phần mềm (Blender) và các ứng dụng khác thông qua LLM, thể hiện tính linh hoạt và mạnh mẽ của nó.
Từ vựng
Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)— Model Context Protocol (MCP)ứng dụng AI— AI applicationngữ cảnh— Contextcông cụ— Tooltài nguyên— Resourcecâu lệnh— PromptMô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)— Large Language Model (LLM)mã nguồn mở— Open sourcemáy chủ MCP— MCP serverquy trình làm việc— Workflow
Nội dung chi tiết
Giới thiệu về MCP
Vào khoảng tháng 9, chúng tôi đã tổ chức một hackathon nội bộ, và mọi người được tự do xây dựng bất cứ thứ gì họ muốn. Nhưng hóa ra, ai cũng chỉ xây dựng một MCP. Điều đó thật điên rồ. Ý tưởng của mọi người đều là, "Ồ, nhưng nếu chúng ta biến thứ này thành một máy chủ MCP thì sao?" Xin chào, tôi là Alex, tôi phụ trách Claude Relations tại Anthropic. Tôi là Theo, tôi là quản lý sản phẩm của MCP. Tôi là David, một thành viên của TechPicture Staff tại Anthropic, và là một trong những người đồng sáng tạo của MCP. Hôm nay, chúng ta sẽ nói về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) và tìm hiểu sâu về nó cũng như những gì sắp tới. Cảm ơn hai bạn đã tham gia. Tôi rất hào hứng khi được nói về MCP.
MCP là gì và nó hoạt động như thế nào?
Nhưng trước hết, có rất nhiều cuộc thảo luận về MCP, và có lẽ chưa nhiều người thực sự hiểu sâu về nó là gì. Chúng ta có thể đi sâu vào cách các bạn nhìn nhận MCP và ý nghĩa thực sự của việc sử dụng MCP để xây dựng trên đó không? MCP đơn giản là một cách để đưa quy trình làm việc của tôi vào các ứng dụng AI một cách rất đơn giản. Tôi nghĩ đó là cách tôi thực sự muốn nó lúc đầu, hoặc đó là cách chúng tôi muốn nó. Nhưng nó chỉ là một cách để cung cấp ngữ cảnh cho một ứng dụng sử dụng một other lab. Và nó đơn giản như vậy. Nó có thể là công cụ, nó có thể chỉ là dữ liệu thô. Bạn muốn nó là gì? Điều đó khác gì so với việc bạn gọi một API hay một thứ gì đó tương tự? Nó truyền thông tin này từ một nơi vào câu lệnh, về cơ bản, của mô hình AI. Điều gì làm cho MCP trở nên đặc biệt ở đây? Tôi nghĩ câu hỏi là, các mô hình AI tương tác với điều gì? Và chúng không tương tác trực tiếp với API. Chúng tương tác với câu lệnh và công cụ, và bất cứ điều gì bạn cung cấp cho mô hình AI để tiếp nhận. Và vì vậy, MCP chuẩn hóa cách bạn lấy dữ liệu đó từ một API hay một nguồn dữ liệu nội bộ nào đó, cách bạn lấy dữ liệu đó và sau đó thực sự cung cấp nó cho mô hình AI. Vì vậy, đây là một giao thức, nó đang định nghĩa mô hình tương tác đó. Những khía cạnh chính nào của giao thức này mà bạn phải tuân theo? Phần chính là nó là một giao thức giữa ứng dụng AI sử dụng một LLM và nó phơi bày ba điều chính. Đó là công cụ, đó là một tập hợp, một thứ gọi là tài nguyên, chỉ là dữ liệu thô mà bạn có thể nhập vào một quy trình RAG hoặc bất cứ điều gì bạn muốn làm. Và có câu lệnh. Đó là ba điều chính mà một máy chủ có thể phơi bày hiện tại. Vì vậy, công cụ là những hành động mà mô hình AI có thể thực hiện trong thế giới thực. Tài nguyên có thể là tệp, văn bản. Vâng, tệp, dữ liệu, bất kỳ loại ngữ cảnh nào bạn muốn cung cấp cho mô hình AI. Và sau đó, câu lệnh chỉ là những gì người dùng muốn đặt vào cửa sổ ngữ cảnh của riêng họ và được kích hoạt bởi người dùng và chỉ cần đặt vào cửa sổ ngữ cảnh và sau đó họ có thể chỉnh sửa nó theo ý muốn. Đó thực sự là ý nghĩa của câu lệnh. Cuối cùng, tôi gọi đó là mẫu câu lệnh. Mẫu câu lệnh, tôi nói. Vậy là, định nghĩa câu lệnh đó. Vâng, chúng ta thường thấy điều đó được triển khai dưới dạng lệnh gạch chéo. Được rồi, được rồi, tôi hiểu. Vậy nếu bạn đang ở trong ứng dụng AI mà bạn chọn, bạn thực hiện một lệnh gạch chéo và nó sẽ kéo mẫu câu lệnh vào. Chính xác. Tiết kiệm thời gian cho bạn khỏi phải viết ra, bất kể đó là gì. Được rồi, đó là MCP ở dạng cơ bản nhất. Chắc chắn có rất nhiều sắc thái trong đó.
Nguồn gốc của MCP
Nguồn gốc của tất cả những điều này là gì? Nó đã xuất hiện như thế nào? Tôi nghĩ nguồn gốc cơ bản nhất là tôi đã làm việc với các công cụ dành cho nhà phát triển nội bộ và tôi nhanh chóng cảm thấy khó chịu khi phải sao chép mọi thứ vào và ra khỏi Claude desktop, sau đó sao chép qua lại giữa IDE của mình. Đó thực sự là điều tôi đang nghĩ tới. Làm thế nào tôi có thể giải quyết việc sao chép, dán những thứ tôi quan tâm nhất giữa hai ứng dụng này? Và đó thực sự là khởi nguồn ban đầu của MCP, ít nhất là trong suy nghĩ của tôi. Và sau đó, tôi đã giải thích điều đó cho Justin, người đồng sáng tạo còn lại. Và anh ấy thực sự đã tiếp nhận và phát triển nó, sau đó chúng tôi cùng nhau hoàn thiện và xây dựng nó thành Claude desktop. Và tôi nghĩ có một khoảnh khắc quan trọng mà bạn đã đề cập đến. Bạn có muốn nói về hackathon không?
Sự phát triển đột phá của MCP trong Hackathon
Được thôi, hackathon rất vui. Chúng tôi thực sự tin rằng nó sẽ hoạt động. Nhưng vào khoảng thời gian đó, tức là tháng 9, chúng tôi đã tổ chức một hackathon nội bộ và mọi người được tự do xây dựng bất cứ thứ gì họ muốn. Nhưng hóa ra, ai cũng chỉ xây dựng một MCP, và điều đó thật... thật điên rồ. Ý tưởng của mọi người đều là, "Ồ, nhưng nếu chúng ta biến thứ này thành một máy chủ MCP thì sao?" Vâng, vâng. Và chúng tôi có tất cả mọi thứ, từ những người thực hiện các tác vụ rất tiêu chuẩn như tích hợp Slack hoặc những thứ bạn sẽ nghĩ đến khi nghĩ về MCP, cho đến những người đã điều khiển máy in 3D của họ bằng MCP. Và tôi thích điều này khi nó đi vào thế giới thực, khi Claude đi vào thế giới thực nhờ một máy chủ MCP. Nó là gì vậy? Tôi cũng nhớ điều đó khi chúng tôi thực hiện tất cả các dự án hackathon này và không có yêu cầu nào buộc chúng tôi phải sử dụng MCP. Đây chỉ là một điều hoàn toàn tự phát. Tại sao mọi người lại hướng về MCP cho tất cả các dự án của họ? Tôi nghĩ đó thực sự là lớp tiêu chuẩn hóa. Nó chỉ làm cho việc thêm ngữ cảnh vào ứng dụng trở nên dễ dàng hơn rất nhiều, bởi vì ngay khi Claude được tích hợp với MCP, điều đó có nghĩa là với tư cách là nhà phát triển máy chủ, bạn có thể xây dựng một, hai, mười, hai mươi, bất kỳ số lượng máy chủ nào bạn muốn, và bạn biết rằng nó sẽ tự động hoạt động với ứng dụng đó. Và vì vậy, tôi nghĩ điều đó chỉ mang lại cho bạn khả năng chỉ cần nghĩ về một phía mà không cần phải nghĩ về phía còn lại. Tôi nghĩ đó là một khoảnh khắc kỳ diệu khi bạn dạy Claude một điều gì đó mới bằng cách sử dụng một máy chủ MCP lần đầu tiên và bạn thấy nó thực hiện hành động về điều bạn quan tâm. Và tôi cảm thấy đó là một khoảnh khắc kỳ diệu mà tôi nghĩ MCP nắm bắt rất tốt, điều này khiến mọi người rất hào hứng vì trong vòng 5 phút, nó đã hoạt động. Đúng vậy, đúng vậy. Vâng, tôi đã tự mình chứng kiến, và ý tôi là, thậm chí còn trải nghiệm nó khi gần như cảm thấy như bạn lấy một Claude ra khỏi hộp, nói theo cách nào đó. Và đột nhiên, thay vì chỉ là thứ chỉ xuất ra văn bản, nó lại làm những việc khác. Nó gọi các ứng dụng khác, tìm nạp dữ liệu khác hoặc thậm chí vận hành một máy in 3D, đó là một điều thực sự điên rồ. Và điều đó thực sự đặc biệt, và tôi đoán MCP cho phép điều đó khá liền mạch ở một mức độ nào đó.
Ra mắt và tiếp nhận ban đầu của MCP
Vì vậy, điều này đã diễn ra vào cuối mùa hè hoặc đầu mùa thu khi chúng tôi thực hiện hack week và những thứ khác. Chúng tôi đã ra mắt MCP khi nào và nó trông như thế nào? Chúng tôi đã ra mắt MCP vào khoảng Lễ Tạ ơn. Vâng, tháng 11 năm 2024. Và việc ra mắt đó như thế nào? Phản ứng ra sao? Lúc đầu thì chậm. Tôi nghĩ phản ứng của mọi người, như bạn có thể tưởng tượng... Chà, một số người vẫn có phản ứng này vì đó là MCP, phải không? Chúng tôi đặt tên khá khó. Chúng tôi chắc chắn có thể đặt tên tốt hơn. Bây giờ thì có thể tranh cãi. Nó sẽ gây bão. Tôi biết. Chắc chắn rồi. Tôi không biết nó là gì. Nhưng bạn vẫn nhận được kiểu NPC thay vì MCP. Và rồi nó khiến tôi nghĩ đến NPC. Vâng, vâng. Nhưng đúng vậy, từ viết tắt thì khó. Nhưng có rất nhiều người đã hỏi, "MCP là gì?" Không chỉ bên ngoài mà tôi nghĩ cả bên trong nữa, vì đó là một phong trào tự phát. Bạn biết đấy, ban đầu mọi người đều nghĩ, "Ồ, thứ này là gì? Việc yêu cầu hoặc cung cấp ngữ cảnh mô hình có ý nghĩa gì?" Và rồi khi mọi người bắt đầu thử nghiệm và tự mình trải nghiệm, tôi nghĩ đó là lúc nó dần dần được chú ý. Và bước ngoặt là khi ngày càng nhiều ứng dụng máy khách bắt đầu áp dụng. Vì vậy, tôi nghĩ các IDE là những người đầu tiên áp dụng. Gần đây hơn, chúng tôi đã thấy rất nhiều nhà cung cấp mô hình áp dụng. Và điều đó đã tạo ra nhiều làn sóng trên thị trường để khuyến khích nhiều nhà cung cấp máy chủ hơn thực sự xây dựng máy chủ. Tôi nghĩ một phần của điều đó là, bạn thấy rất nhiều lần trên mạng xã hội, kiểu như, "MCP là gì? Tại sao tôi lại muốn thứ này?" Và rồi khoảng một tháng sau, vài ngày sau, họ sẽ nói, "Đây là điều tốt nhất tôi từng làm." Và bạn có thể đưa ra những câu chuyện này, và nó rất hài hước. Vâng. Vì vậy, bây giờ tôi nghĩ rằng có thể nói nó đã trở thành một tiêu chuẩn ngành cho giao thức tích hợp. Ý tôi là, không có gì khác trong tâm trí tôi có thể cạnh tranh với nó.
Quyết định trở thành mã nguồn mở
Nhưng tôi nghĩ, trở lại thời điểm ra mắt, một quyết định quan trọng ở đây là thực sự biến nó thành mã nguồn mở. Và điều đó khá khác biệt so với những nỗ lực trước đây trong lĩnh vực này đã được triển khai. Bạn có thể giải thích lý do đằng sau quyết định đó và tại sao chúng ta lại mã nguồn mở nó không? Vâng. Nếu bạn có một hệ sinh thái đóng cho các tích hợp và để ngữ cảnh được cung cấp cho các ứng dụng AI, thì nhà phát triển máy chủ hoặc nhà phát triển tích hợp sẽ không rõ ràng. Liệu ứng dụng AI đó có tồn tại mãi mãi không? Họ có nên đầu tư vào đó không? Họ nên đầu tư vào những cái nào? Và vì vậy, bằng cách biến nó thành một tiêu chuẩn mở, bạn thực sự đã giảm bớt rào cản để thậm chí xây dựng các tích hợp đó. Và chúng tôi tin rằng giá trị của việc xây dựng một ứng dụng AI không nhất thiết nằm ở việc bạn có quyền truy cập vào những tích hợp nào, mà là trí thông minh của mô hình và quy trình làm việc mà bạn xây dựng dựa trên mô hình AI. Vì vậy, chúng tôi muốn tập trung ngành vào hai điều đó chứ không nhất thiết là xây dựng các tích hợp. Điều đó có lý. Và cũng có vẻ như với mã nguồn mở, có một chu trình mà bạn có thể tham gia vào, nơi ai đó đóng góp cho một máy chủ. Và rồi ai đó sử dụng nó và họ nhận thấy lỗi trong đó. Và rồi họ sẽ nghĩ, "Ồ, tôi có thể tự mình sửa nó." Và điều đó có thể tăng tốc mọi thứ. Có một phần khác của điều đó: Justin và tôi chỉ thích mã nguồn mở. Đôi khi đó là điều đơn giản nhất.
Tình hình hiện tại và cộng đồng của MCP
Vâng. Vì vậy, hiện nay chúng ta có rất nhiều công ty đang áp dụng MCP vào các sản phẩm của riêng họ. Chúng ta có rất nhiều nhà phát triển và công ty khác đang tạo ra máy chủ để có thể sử dụng tất cả những thứ này, hoặc để kết nối với tất cả các ứng dụng máy khách này. Điều này trông như thế nào trên toàn ngành hiện nay? Tình hình hiện tại của MCP là gì? Tình hình hiện tại là chúng ta có những người chơi lớn đã áp dụng MCP vào các sản phẩm của họ. Chúng ta có một hệ sinh thái rất lớn gồm các nhà phát triển máy chủ MCP, con số hơn 10.000. Và nó đang ở một điểm giao thoa thú vị mà ban đầu chủ yếu tập trung vào các nhà phát triển và một trải nghiệm cục bộ nơi các máy chủ được chạy cục bộ. Và nó đang cung cấp cho bạn khả năng sử dụng nó với một bản chạy cục bộ. Và tôi nghĩ chúng ta đang ở điểm uốn này, nơi bây giờ chúng ta bắt đầu thấy các máy chủ này đang được triển khai trên đám mây, như một thứ trên web, thông qua cái mà chúng tôi gọi là MCP từ xa. Và tích hợp AI của Claude thực sự là bước đột phá lớn đầu tiên cho phép bạn kết nối giống như một trang web, giống như ưu đãi cho một máy chủ MCP vào quy trình làm việc AI của Claude hàng ngày của bạn. Và tôi cảm thấy đây là một khoảnh khắc bản lề nơi nó có thể trở thành một tiêu chuẩn thực sự cho web, cho cách các LLM tương tác với điều đó. Tôi nghĩ đây là để xem điều gì sẽ thành công. Nhưng tôi nghĩ đó là nơi chúng ta đang ở hiện tại. Và tất nhiên, chúng ta có một cộng đồng ngày càng lớn mạnh được xây dựng xung quanh điều này. Và đây là các công ty lớn. Nhưng đôi khi cũng có những người mã nguồn mở chỉ thích làm việc với MCP, và điều đó đang ngày càng phát triển. Điều điên rồ nhất là sáng nay có người đã sửa tài liệu của chúng tôi. Chúng tôi có một hình ảnh đã lỗi thời và họ chỉ cần gửi PR. Đó là lý do tại sao bạn muốn làm điều đó. Tôi thích điều đó. Cộng đồng ủng hộ nó, và họ cũng cảm thấy quyền sở hữu và muốn duy trì nó nữa.
Các phát triển và tầm nhìn tương lai của MCP
Và có vẻ như, ý tôi là, chúng ta đã trò chuyện về điều này trước khi bắt đầu quay phim. Có rất nhiều điều đang xảy ra trong thế giới MCP nữa, ngoài việc chỉ làm việc trên giao thức. Điều gì đang diễn ra trong thế giới của bạn những ngày này với MCP? Vâng, có rất nhiều, đúng không? Có những hội nghị về MCP. Có rất nhiều cuộc trò chuyện. Có những quan hệ đối tác nơi chúng tôi làm việc với các công ty lớn về sự phát triển của đặc tả kỹ thuật và các vấn đề của họ. Tôi đã học được rất nhiều về triển khai cấp doanh nghiệp và các nhu cầu về nhận dạng và ủy quyền trong không gian đó. Tôi sẽ hỏi bạn nhiều tháng và giúp đỡ từ một số người giỏi nhất trên thế giới về vấn đề này. Và đó chỉ là một phần nhỏ của thế giới MCP hiện tại. Thật tuyệt vời. Vâng, tôi thực sự bị choáng ngợp bởi phản ứng đó.
MCP như một Protocol mới
Tôi bắt đầu thấy các bài đăng trực tuyến hỏi, "Đây có phải là khoảnh khắc chứng kiến sự ra đời của một protocol mới không? Có giống như thời kỳ HTTP mới xuất hiện không?" Các bạn nghĩ sao về những so sánh này? Đây có phải là một protocol mới theo nghĩa đó không? Chúng ta nên định hình điều này như thế nào khi so sánh với những gì đã thấy trong quá khứ?
Tôi hy vọng là vậy. Không ai trong chúng ta có thể nhìn thấy tương lai. Chúng tôi hy vọng mình đã đi đúng hướng. Nhưng tôi nghĩ đó là nơi cộng đồng có thể giúp hướng dẫn chúng tôi. Hy vọng là chúng tôi đã giải quyết đúng vấn đề cung cấp ngữ cảnh cho các LLM. Và chúng tôi đã suy nghĩ đủ xa để tất cả các khối xây dựng phù hợp đều ở đó. Cộng đồng có thể giúp hướng dẫn chúng tôi khi chúng tôi phát triển nó trong các bước tiếp theo. Theo quan điểm của tôi, chúng ta chỉ cần xây dựng thứ mà mọi người muốn sử dụng và xây dựng nó cùng với những người quan tâm. Tôi nghĩ rằng không cần phải so sánh với HTTP hay bất cứ thứ gì khác. Chỉ cần tạo ra thứ mà mọi người muốn sử dụng. Thế là đủ rồi.
Bắt đầu với MCP
Vậy nếu tôi là một developer mới làm quen với MCP và muốn tham gia, đồng thời cũng muốn tìm hiểu cách làm việc với MCP, các bạn có lời khuyên nào cho người này không?
Tôi nghĩ điều đầu tiên tôi sẽ làm là tìm một server hiện có đang trực tuyến, thử nghiệm với nó, xem cách nó hoạt động với Claude.ai hoặc Claude Desktop. Nếu bạn muốn thử nghiệm với các MCP cục bộ, hãy làm quen với interaction pattern đó trước. Điều đó sẽ giúp bạn dễ dàng hơn nhiều khi xây dựng MCP của riêng mình. Và hãy bắt đầu với ví dụ cổ điển, bạn biết đấy, hello world, chỉ cần sử dụng một công cụ, chỉ trả lời hello world, làm tương tự cho prompt, resources, chỉ thử những điều cơ bản nhất cho từng cái trước khi đi vào bất cứ điều gì phức tạp hơn. Và tôi nghĩ khi mọi người đã quen, họ sẽ nhận ra nó dễ dàng đến mức nào.
Vâng, tôi sẽ bắt đầu với việc chạy cục bộ. Với Claude Code và chỉ cần viết mã như một MCP server rồi phát triển từ đó, tôi nghĩ điều đó thực sự hoạt động tốt một cách đáng ngạc nhiên, bạn có thể có được thứ gì đó chỉ trong khoảng 10 phút. Và sau đó, vâng, như OSAD đã nói, hãy xem xét các server tốt và những gì chúng làm, rồi thực hiện các chỉnh sửa từ đó.
Vâng, thật buồn cười khi bạn nói vậy, tôi đã thử nghiệm vào một ngày khác chỉ để lấy tài liệu của Model Context Protocol. Vâng, đối chiếu nó trong Claude Code. Vâng, chỉ để tạo cho tôi một server. Vâng. Và tôi thậm chí không cần phải dán content hay bất cứ thứ gì; Claude Code đã tự động lấy, tìm nạp, đưa vào và tạo server. Vâng. Đó là một ví dụ rất dễ dàng ngay lập tức về việc bạn có thể bắt đầu nhanh chóng như thế nào với một số thứ này, đặc biệt là khi bạn có Claude hỗ trợ bên dưới.
Ứng dụng sáng tạo của MCP
Các bạn có MCP server yêu thích nào đã thấy trên thế giới cho đến nay không?
Tôi thực sự thích những MCP server bắc cầu đến thế giới thực. Ví dụ, tôi là người thích âm nhạc và tôi có synthesizer ở nhà, và có một MCP server mà ai đó đã tạo ra để kiểm soát synthesizer đó. Và tôi chỉ yêu thích điều đó. Đây là Claude tương tác với một thiết bị vật lý sau đó tạo ra âm nhạc, và điều đó thật tuyệt vời trong tâm trí tôi. Tôi yêu những cái đó. Và tôi yêu những cái sáng tạo. Tôi yêu những cái mà mọi người thử nghiệm với Blender. Tôi yêu những cái kỳ quặc. Giống như một trong những thành viên nhóm của chúng tôi có Claude điều khiển cửa của anh ấy thông qua một MCP server và đóng vai một người gác cửa. Và tôi chỉ yêu thích sự sáng tạo đó.
Thực sự, với điều đó, khả năng là vô tận. Bất cứ thứ gì bạn có thể ping thông qua một API hoặc bất cứ thứ gì bạn có thể gói gọn trong một MCP server và sau đó kiểm soát nó bằng Claude hoặc một LLM khác.
Và cái ví dụ về Blender đó, hãy giải thích rõ hơn, tức là có người đã thực sự dùng Claude để điều khiển Blender chỉ thông qua MCP?
Vâng, về cơ bản, MCP server chỉ viết các script của Blender vào Blender và bạn sẽ thấy, có rất nhiều video, bạn nên xem thử. Giống như bạn chỉ thấy Claude gọi các công cụ này và ở một bên, Blender chỉ tạo ra một scene mà bạn không biết nó đến từ đâu. Và nó thực sự không phải là Claude tạo ra nó một cách trực tiếp, và tôi yêu điều đó. Thật tuyệt vời. Tôi thích điều đó.
Tác động của Claude 4 và Tác nhân AI
Hãy thay đổi chủ đề một chút. Chúng ta vừa phát hành Claude 4 gần đây, bao gồm cả Opus và Sonnet. Điều này mang lại khả năng gì cho MCP và nó kết nối như thế nào với chủ đề rộng lớn hơn mà chúng ta đang thấy xung quanh các Tác nhân AI và AI có thể hoạt động trong các time horizon dài hơn?
Khi chúng ta có các mô hình AI thông minh hơn, bạn có thể thực hiện các tác vụ chạy dài hơn. Tôi nghĩ rằng một số primitive mà chúng tôi đã xây dựng vào MCP sẽ được sử dụng nhiều hơn, điều mà hiện tại có thể chưa được áp dụng nhiều. Ví dụ như những thứ liên quan đến statefulness, những thứ liên quan đến việc thực hiện sampling. Nhưng đó là những primitive mà chúng tôi đã nghĩ đến ngay từ đầu, thực sự hữu ích trong thế giới Tác nhân AI nhưng đòi hỏi các mô hình AI phải có đủ trí thông minh để chúng có thể bắt đầu thực hiện các tác vụ chạy dài hơn. Điều đó thật thú vị. Vậy là một số điều có thể chưa được tận dụng nhiều sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn vì các mô hình AI ngày càng có khả năng hơn và có thể sử dụng chúng.
Tất cả điều đó có lẽ chỉ làm cho việc đặt nhiều thứ hơn lên các MCP server, như đính kèm chúng, trở nên dễ dàng hơn, và Claude sẽ ngày càng tốt hơn trong việc phân biệt đâu là cái cần thiết để thực hiện hành động.
Bạn có thể đưa bao nhiêu MCP server cho Claude cùng lúc? Làm thế nào nó biết cách chọn giữa chúng?
Đó là một câu hỏi hay. Nó phụ thuộc vào cách các công cụ được viết và cách chúng chồng chéo. Nếu bạn đặt ba issue tracker và các MCP server cạnh nhau, tất nhiên mô hình AI có thể bị nhầm lẫn. Nhưng nếu đó là một issue tracker và một cái gì đó hoàn toàn khác, chẳng hạn như... Tôi nghĩ rằng nó trở nên khá dễ dàng và bạn có thể đặt rất nhiều cái cạnh nhau. Chỉ là vấn đề về quy trình làm việc của bạn và cách chúng chồng chéo nhau.
Tôi hiểu rồi. Và tôi cho rằng khi các mô hình AI trở nên có năng lực và thông minh hơn, bạn cũng có thể đưa nhiều tác vụ hơn cho chúng.
Tương lai của MCP
Vậy điều gì tiếp theo cho MCP? Protocol hiện đã hoạt động. Có sự chấp nhận tốt nhưng chúng ta có thể làm tốt hơn trong việc giúp mọi người hiểu nó là gì. Vì vậy, chúng tôi chắc chắn sẽ đầu tư vào nhiều ví dụ hơn và tài liệu tốt hơn. Chúng tôi cũng đang đầu tư vào các primitive bảo mật quan trọng. Điều mà tôi nghĩ hầu hết mọi người sẽ hào hứng là các Tác nhân AI và cách chúng tôi đang suy nghĩ về chúng. Đối với Tác nhân AI, một tính năng lớn sắp ra mắt là registry API. Điều đó sẽ cho phép các mô hình AI thực sự đi tìm kiếm các server bổ sung mà chúng có thể đưa vào LLM. Điều đó sau đó cho phép một agentic loop linh hoạt hơn một chút vì client không chỉ quyết định "Đây là 10 điều tôi biết và tôi muốn mô hình AI sử dụng ngữ cảnh này", mà mô hình AI giờ đây có thể tự tìm kiếm thêm công cụ khi cần. Thứ hai là các tác vụ chạy dài. Tức là làm cho việc thực hiện các công việc chạy dài hơn với MCP trở nên dễ dàng. Và thứ ba là elicitation. Vậy làm thế nào để bạn, với tư cách là một server, thực sự quay lại và hỏi người dùng thêm thông tin nếu bạn cần thêm thông tin?
Vâng, tôi rất hào hứng muốn xem tương lai của MCP sẽ ra sao và cảm ơn cả hai bạn đã tham gia. Cảm ơn.