Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) của Anthropic: Tiêu chuẩn hóa tích hợp dữ liệu AI

Mục lục

1. Giới thiệu về thách thức tích hợp dữ liệu AI
2. Giới thiệu về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) của Anthropic
3. Ưu điểm của MCP
4. MCP so với các giải pháp hiện có
5. Phản hồi từ cộng đồng
6. Áp dụng thực tế và tương lai của MCP

1. Giới thiệu về thách thức tích hợp dữ liệu AI

Nhiều doanh nghiệp khi triển khai các trường hợp sử dụng AI phải đối mặt với một quyết định quan trọng: kết nối các nguồn dữ liệu của họ với các mô hình đang sử dụng. Hiện nay, các framework như LangChain giúp tích hợp cơ sở dữ liệu, nhưng các nhà phát triển vẫn phải viết mã mỗi khi kết nối mô hình với một nguồn dữ liệu mới. Điều này tốn thời gian và công sức, làm chậm quá trình phát triển và triển khai AI.

2. Giới thiệu về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) của Anthropic

Để giải quyết vấn đề này, công ty Anthropic đã phát hành Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP), một công cụ mã nguồn mở nhằm cung cấp cho người dùng một cách thức tiêu chuẩn để kết nối các nguồn dữ liệu với các trường hợp sử dụng AI. Trong một bài đăng trên blog, Anthropic cho biết giao thức này sẽ đóng vai trò là một "tiêu chuẩn mở, phổ quát" để kết nối các hệ thống AI với các nguồn dữ liệu. Ý tưởng chính là MCP cho phép các mô hình như Claude truy vấn cơ sở dữ liệu trực tiếp.

Alex Albert, Trưởng bộ phận Quan hệ Claude tại Anthropic, đã chia sẻ trên X rằng mục tiêu của công ty là "xây dựng một thế giới nơi AI kết nối với bất kỳ nguồn dữ liệu nào" với MCP như một "người phiên dịch toàn năng". Ông nhấn mạnh: “Một điểm mạnh của MCP là khả năng xử lý cả các tài nguyên cục bộ (cơ sở dữ liệu, tệp, dịch vụ của bạn) và các tài nguyên từ xa (API như Slack hoặc GitHub) thông qua cùng một giao thức.”

3. Ưu điểm của MCP

Một cách thức tiêu chuẩn để tích hợp các nguồn dữ liệu không chỉ giúp các nhà phát triển dễ dàng hơn trong việc hướng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trực tiếp đến thông tin mà còn giảm thiểu các vấn đề về truy xuất dữ liệu cho các doanh nghiệp đang xây dựng các agent AI.

4. MCP so với các giải pháp hiện có

Hiện tại, chưa có một tiêu chuẩn nào để kết nối các nguồn dữ liệu với các mô hình. Các nhà phát triển thường viết mã Python hoặc sử dụng LangChain để hướng các LLM tới cơ sở dữ liệu. Vì mỗi LLM hoạt động hơi khác nhau, các nhà phát triển cần một mã riêng cho mỗi LLM để kết nối với các nguồn dữ liệu cụ thể. Điều này thường dẫn đến các mô hình khác nhau gọi đến cùng một cơ sở dữ liệu mà không có khả năng hoạt động cùng nhau một cách liền mạch.

Một số công ty khác mở rộng cơ sở dữ liệu của họ để tạo ra các vector embedding giúp kết nối với LLM dễ dàng hơn. Ví dụ như Microsoft tích hợp Azure SQL vào Fabric. Các công ty nhỏ hơn như Fastn cũng cung cấp một phương pháp khác để kết nối các nguồn dữ liệu.

Tuy nhiên, Anthropic muốn MCP hoạt động vượt xa Claude, hướng tới khả năng tương tác giữa mô hình và nguồn dữ liệu. Anthropic nêu rõ trong bài đăng trên blog: “MCP là một tiêu chuẩn mở cho phép các nhà phát triển xây dựng các kết nối hai chiều an toàn giữa nguồn dữ liệu và các công cụ được hỗ trợ bởi AI. Kiến trúc rất đơn giản: các nhà phát triển có thể hiển thị dữ liệu của họ thông qua máy chủ MCP hoặc xây dựng các ứng dụng AI (client MCP) kết nối với các máy chủ này.”

5. Phản hồi từ cộng đồng

Nhiều người dùng trên mạng xã hội đã đánh giá cao việc công bố MCP, đặc biệt là việc phát hành mã nguồn mở của giao thức này. Tuy nhiên, một số người dùng khác lại thận trọng hơn, đặt câu hỏi về giá trị của một tiêu chuẩn như MCP.

6. Áp dụng thực tế và tương lai của MCP

Hiện tại, MCP chỉ là một tiêu chuẩn cho dòng mô hình Claude. Tuy nhiên, Anthropic đã phát hành các máy chủ MCP được tích hợp sẵn cho Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres và Puppeteer. Một số công ty đã sớm áp dụng MCP, bao gồm Block và Apollo, trong khi các nhà cung cấp khác như Zed, Replit, Sourcegraph và Codeium đang làm việc trên các AI agent sử dụng MCP để lấy thông tin từ các nguồn dữ liệu.

Các nhà phát triển quan tâm đến MCP có thể truy cập giao thức ngay lập tức sau khi cài đặt các máy chủ MCP được tích hợp sẵn thông qua ứng dụng máy tính để bàn Claude. Doanh nghiệp cũng có thể tự xây dựng máy chủ MCP của riêng mình bằng Python hoặc TypeScript.