MCP (viết tắt của Model Context Protocol) là gì? Ngày càng nhiều doanh nghiệp và cá nhân ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hóa quy trình làm việc, nâng cao trải nghiệm người dùng và tự động hóa các tác vụ phức tạp.
Tuy nhiên, một rào cản phổ biến đang ngăn trở AI phát huy hết tiềm năng: khả năng kết nối thời gian thực với dữ liệu nội bộ và các công cụ bên thứ ba.
Trong nhiều trường hợp, dù AI có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và phân tích ý định người dùng rất tốt, nhưng nó lại không thể hành động – đơn giản vì không có cách nào để truy cập được hệ thống ERP, CRM, API hoặc kho dữ liệu của tổ chức.
Về bản chất, MCP đóng vai trò là một lớp trung gian thời gian thực (real-time bridge) giữa AI Agent và thế giới bên ngoài. Thông qua MCP, một Agent không chỉ hiểu được yêu cầu, mà còn truy xuất dữ liệu, ra quyết định có logic và thực thi hành động như gửi email, cập nhật hệ thống, xuất báo cáo hay tương tác với quy trình nội bộ của doanh nghiệp.
Vì sao cần một lớp kết nối realtime cho AI Agent?
Trong mô hình AI truyền thống, một tác vụ AI thường chỉ bao gồm việc xử lý một input và trả về một output tĩnh. Tuy nhiên, AI Agent hiện đại lại đóng vai trò như một thực thể “sống”, cần giao tiếp với:
-
Hệ thống dữ liệu động: cơ sở dữ liệu thời gian thực, log hệ thống, cảm biến IoT,…
-
Công cụ nghiệp vụ: ERP, CRM, Google Workspace, công cụ BI,…
-
API bên ngoài: Zapier, RESTful API, webhook của bên thứ ba,…
Điều này đòi hỏi một lớp kết nối thời gian thực (realtime bridge) giúp AI Agent hiểu được ngữ cảnh, ra quyết định và thực thi hành động theo chuỗi logic, thay vì chỉ trả lời một cách bị động.
MCP ra đời để giải quyết bài toán đó.
Một ví dụ để dễ hình dung:
- Giả sử mô hình AI nhận được một URL YouTube.
- Thông qua MCP, mô hình sẽ kết nối với một dịch vụ có khả năng lấy transcript (bảng chú thích) từ YouTube.
- Dịch vụ này sau đó trả lại transcript cho mô hình AI.
- Mô hình AI sẽ tóm tắt nội dung của transcript.
- Cuối cùng, thông qua một dịch vụ MCP khác, mô hình AI sẽ lưu bản tóm tắt vào một tệp.
Có thể thấy, nếu không có MCP, mỗi bước trong quy trình trên sẽ yêu cầu code tùy chỉnh và tích hợp riêng biệt. Nhưng nhờ có MCP, đây là quy trình chuẩn mà bất kỳ hệ thống AI nào cũng có thể áp dụng.
Với MCP, việc kết nối và tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài trở nên đơn giản và thuận tiện hơn bao giờ hết!
MCP là gì? Cấu trúc tổng thể
MCP là viết tắt của:
-
Memory: Lưu trữ ngữ cảnh, trạng thái và tri thức tác vụ
-
Control: Điều phối luồng xử lý, logic hành vi của Agent
-
Plugin: Kết nối với công cụ và dữ liệu bên ngoài theo thời gian thực
Kiến trúc MCP có thể mô tả theo sơ đồ sau
Chi tiết từng thành phần trong MCP
Memory – Bộ nhớ có ngữ cảnh
Mỗi tác vụ AI Agent thường không diễn ra trong một lần gọi. Do đó, cần bộ nhớ để:
-
Ghi lại thông tin phiên làm việc
-
Ghi nhận dữ liệu từ người dùng hoặc hệ thống
-
Quản lý ngữ cảnh để xử lý tác vụ phức tạp (multi-turn task)
Công nghệ phổ biến:
-
Vector DB như FAISS, Pinecone, Weaviate để lưu ngữ cảnh embedding
-
Redis/MongoDB cho session memory
-
LangChain/LLamaIndex để quản lý truy vấn dữ liệu dạng bán cấu trúc
Control – Logic điều phối hành vi
Control là phần lõi giúp Agent:
-
Phân tích input từ người dùng hoặc cảm biến
-
Ra quyết định dựa trên rule engine hoặc mô hình học sâu
-
Gọi plugin phù hợp để thực hiện hành động
-
Theo dõi trạng thái, quản lý lỗi (fallback), retry nếu cần
Công nghệ phổ biến:
-
Workflow engine: Temporal.io, Apache Airflow, n8n
-
Rule Engine: Open Policy Agent (OPA), JSONLogic
-
FSM (Finite State Machine): xState, Redux Saga
Plugin – Giao diện tích hợp bên ngoài
Plugin đóng vai trò là trình điều phối kết nối giữa Agent và thế giới thực, gồm:
-
Gọi REST API (ví dụ: gửi email, gọi đơn hàng, check dữ liệu CRM)
-
Giao tiếp cơ sở dữ liệu: SQL, NoSQL
-
Tương tác file hệ thống, FTP, Google Drive,…
-
Đọc dữ liệu từ pub/sub, Kafka, RabbitMQ,…
Plugin cần có khả năng:
-
Nhận input từ Agent → chuyển thành API call cụ thể
-
Xử lý phản hồi → format lại cho AI hiểu được
-
Tự động retry, xử lý lỗi HTTP, timeout
-
Bảo mật OAuth2, Token-based auth, IP whitelist
Quy trình hoạt động của MCP trong một phiên tác vụ
-
Người dùng nhập yêu cầu: “Hãy gửi báo cáo doanh số tuần trước dưới dạng file Excel”
-
AI Agent hiểu ngữ nghĩa (thông qua LLM): xác định ý định → gọi đến MCP
-
Memory: ghi nhận câu lệnh trước, truy xuất dữ liệu liên quan đến người dùng
Control:
- Xác định đây là tác vụ cần truy cập dữ liệu bán hàng
- Xác định quy trình gồm: truy vấn dữ liệu → xuất file → gửi email
Plugin:
- Gọi API nội bộ để lấy dữ liệu doanh số tuần
- Dùng thư viện Python hoặc Google Sheet API để xuất ExcelDùng SMTP hoặc Gmail API để gửi file đính kèm
Kết luận
MCP chính là nền tảng giúp AI Agent “hành động” chứ không chỉ “trả lời”. Trong một hệ thống hiện đại, nơi dữ liệu thay đổi liên tục và tác vụ cần được thực thi nhanh chóng, MCP giữ vai trò then chốt trong việc:
-
Điều phối tác vụ theo logic đã định
-
Ghi nhớ và quản lý ngữ cảnh
-
Kết nối realtime với hệ sinh thái công nghệ của doanh nghiệp
Nếu bạn đang xây dựng AI Agent có tính năng động, MCP là khối hạ tầng chiến lược cần thiết để tạo ra sự khác biệt.
