MCP, viết tắt của Model Context Protocol, là một tiêu chuẩn mở cho phép tích hợp liền mạch giữa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Cloud và các nguồn dữ liệu hoặc công cụ bên ngoài. Được Anthropic công bố vào cuối năm 2024, MCP được coi là một bước tiến quan trọng trong việc tích hợp LLM và mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng mới.
Vấn đề trước khi có MCP
Trước khi MCP ra đời, việc kết nối LLM với các nguồn dữ liệu mới đòi hỏi những triển khai riêng lẻ, tốn kém và phức tạp. Mỗi khi cần tích hợp với một nguồn dữ liệu hoặc công cụ mới, nhà phát triển phải xây dựng một kết nối riêng biệt. Điều này gây khó khăn cho việc mở rộng và phát triển các ứng dụng LLM.
MCP giải quyết vấn đề như thế nào?
MCP giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp một giao thức tiêu chuẩn hóa, cho phép kết nối LLM với nhiều nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau mà không cần triển khai riêng lẻ. Nó hoạt động theo mô hình client-server với ba thành phần chính:
- Host: Ứng dụng LLM (ví dụ: Cloud Desktop) cung cấp môi trường cho các kết nối.
- Client: Thành phần bên trong host thiết lập và duy trì kết nối với server bên ngoài.
- Server: Quy trình riêng biệt cung cấp context, tool và prompt cho client, cung cấp các chức năng cụ thể thông qua giao thức tiêu chuẩn.
Năm yếu tố cốt lõi của MCP
MCP dựa trên năm yếu tố cốt lõi để đảm bảo giao tiếp tiêu chuẩn hóa giữa LLM và hệ thống bên ngoài:
Phía Server:
- Prompt: Hướng dẫn hoặc template được chèn vào context của LLM, chỉ định cách model xử lý nhiệm vụ hoặc dữ liệu cụ thể.
- Resource: Đối tượng dữ liệu có cấu trúc được tích hợp vào context của LLM, cho phép model tham chiếu thông tin bên ngoài.
- Tool: Hàm có thể thực thi mà LLM có thể gọi để lấy thông tin hoặc thực hiện hành động bên ngoài ngữ cảnh của nó (ví dụ: truy vấn cơ sở dữ liệu, thay đổi file).
Phía Client:
- Root Element: Kênh an toàn để truy cập file, cho phép ứng dụng LLM làm việc với file trên hệ thống cục bộ mà không cần quyền truy cập không hạn chế.
- Sampling Element: Cho phép server yêu cầu sự hỗ trợ của LLM khi cần (ví dụ: xây dựng truy vấn cơ sở dữ liệu).
Lợi ích của MCP
- Đơn giản hóa tích hợp: Thay vì M x N tích hợp giữa M LLM và N tool, MCP chỉ cần M + N tích hợp.
- Tăng khả năng mở rộng: Dễ dàng kết nối LLM với các nguồn dữ liệu và công cụ mới.
- Nâng cao hiệu suất: Tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm độ trễ.
- Cộng đồng hỗ trợ: MCP là mã nguồn mở, được hỗ trợ bởi cộng đồng phát triển rộng lớn.
Ví dụ thực tế
Giả sử bạn muốn Cloud phân tích dữ liệu từ cơ sở dữ liệu PostgreSQL. Với MCP, bạn không cần tạo tích hợp riêng. Thay vào đó, sử dụng MCP server cho PostgreSQL cung cấp kết nối cơ sở dữ liệu qua giao thức tiêu chuẩn. Cloud có thể truy vấn cơ sở dữ liệu thông qua MCP client.
Hướng dẫn sử dụng MCP (chi tiết sẽ phụ thuộc vào SDK cụ thể)
Hiện tại chưa có hướng dẫn chi tiết về cách sử dụng MCP vì nó vẫn đang trong giai đoạn phát triển. Tuy nhiên, các bước chung có thể bao gồm:
- Cài đặt MCP SDK: Tùy thuộc vào ngôn ngữ lập trình bạn sử dụng (Python, JavaScript,…).
- Thiết lập MCP Server: Cấu hình server để kết nối với nguồn dữ liệu hoặc công cụ bạn muốn sử dụng.
- Tạo MCP Client: Trong ứng dụng LLM của bạn, tạo client để kết nối với server.
- Gửi yêu cầu: Sử dụng client để gửi yêu cầu đến server, bao gồm prompt, resource và các thông tin cần thiết.
- Nhận kết quả: Xử lý kết quả trả về từ server.
Kết luận
MCP là một công nghệ đầy tiềm năng, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách thức LLM tương tác với thế giới bên ngoài. Với khả năng đơn giản hóa tích hợp và tăng khả năng mở rộng, MCP sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng AI phức tạp trong tương lai.
Tham khảo video gốc tại:
