MCP (Model Context Protocol) là một tiêu chuẩn mã nguồn mở mới cho phép kết nối các AI agent với các nguồn dữ liệu bên ngoài như databases và APIs. Nó cung cấp một giao diện chuẩn để các agent có thể tương tác với dữ liệu và dịch vụ mà không cần phải biết chi tiết về cách thức triển khai cụ thể của chúng. Điều này giúp đơn giản hóa việc phát triển agent và cho phép chúng tận dụng được sức mạnh của các nguồn dữ liệu hiện có.
Kiến trúc của MCP
MCP được thiết kế theo mô hình client-server và bao gồm ba thành phần chính:
MCP Host: Đây là nơi chứa MCP client và có thể chứa nhiều client khác nhau. MCP host có thể là một ứng dụng, một code assistant trong IDE, hoặc bất kỳ chương trình nào cần sử dụng AI agent. Nó chịu trách nhiệm giao tiếp với MCP server để yêu cầu truy cập các tool và dữ liệu.
MCP Client: Thành phần này nằm trong MCP host và chịu trách nhiệm gửi yêu cầu đến MCP server. Một host có thể có nhiều client, mỗi client có thể tương tác với các server khác nhau hoặc cùng một server.
MCP Server: Đây là nơi cung cấp các tool và dữ liệu cho MCP host. MCP server có thể kết nối với nhiều loại nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm relational databases, NoSQL databases, APIs, local files, và code. Nó chịu trách nhiệm xử lý các yêu cầu từ client và trả về kết quả.
Ba thành phần này giao tiếp với nhau thông qua MCP Protocol, một lớp trung gian giúp kết nối host và server.
Cách thức hoạt động của MCP
Khi một MCP host cần một tool, nó sẽ gửi yêu cầu đến MCP server. Server sẽ trả về danh sách các tool khả dụng. Host sau đó sẽ kết nối với Language Model (LM) và gửi câu hỏi cùng với danh sách tool. LM sẽ phân tích câu hỏi và xác định tool nào cần sử dụng. Host sau đó sẽ gửi yêu cầu đến MCP server để thực thi tool đã chọn. Server sẽ thực hiện các thao tác cần thiết (ví dụ: truy vấn database, gọi API) và trả về kết quả cho host. Cuối cùng, host sẽ gửi kết quả này cho LM để tạo ra câu trả lời cuối cùng.
Ví dụ thực tế
Giả sử chúng ta có một ứng dụng chat là MCP host và client. Khi người dùng hỏi “Thời tiết ở Hà Nội thế nào?”, ứng dụng sẽ gửi yêu cầu đến MCP server để lấy danh sách tool khả dụng. Server trả về tool “weather API”. Ứng dụng sau đó gửi câu hỏi và tool đến LM. LM xác định cần sử dụng “weather API” và yêu cầu ứng dụng gọi API này thông qua MCP server. Server gọi API, nhận dữ liệu thời tiết, và trả về cho ứng dụng. Ứng dụng sau đó gửi dữ liệu này cho LM, và LM trả lời người dùng “Thời tiết ở Hà Nội hôm nay nắng, nhiệt độ 30 độ C”.
Lợi ích của việc sử dụng MCP
- Đơn giản hóa việc phát triển agent: MCP cung cấp một giao diện chuẩn để kết nối với các nguồn dữ liệu, giúp việc phát triển agent trở nên dễ dàng hơn.
- Tái sử dụng tool: Các tool được cung cấp bởi MCP server có thể được tái sử dụng bởi nhiều agent khác nhau.
- Khả năng mở rộng: Kiến trúc client-server của MCP cho phép dễ dàng mở rộng hệ thống bằng cách thêm nhiều server.
- Tính linh hoạt: MCP hỗ trợ nhiều loại nguồn dữ liệu khác nhau, giúp agent có thể truy cập vào nhiều loại thông tin.
Hướng dẫn thực hiện (Hiện chưa có hướng dẫn chi tiết chính thức, đây là các bước dự đoán)
Vì MCP là một tiêu chuẩn mới, nên hiện tại chưa có hướng dẫn thực hiện chi tiết. Tuy nhiên, dựa trên thông tin hiện có, chúng ta có thể dự đoán các bước sau:
- Thiết lập MCP Server: Cài đặt và cấu hình MCP Server để kết nối với các nguồn dữ liệu cần thiết.
- Xây dựng MCP Client: Tạo MCP Client trong ứng dụng hoặc agent của bạn.
- Kết nối Client với Server: Cấu hình Client để kết nối với Server.
- Gửi yêu cầu đến Server: Sử dụng MCP Protocol để gửi yêu cầu lấy danh sách tool và thực thi tool.
- Xử lý kết quả: Nhận kết quả từ Server và sử dụng nó trong ứng dụng hoặc agent.
Khi có thêm thông tin về việc triển khai MCP, chúng tôi sẽ cập nhật hướng dẫn chi tiết hơn.
Tham khảo video gốc tại:
