13 tháng 5, 2025
Khám phá những điều cơ bản về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP), cách thức hoạt động của nó trong các hệ thống AI và lý do tại sao các nhà phát triển sử dụng nó để liên kết các mô hình với các công cụ và dữ liệu thời gian thực.
Các loại mô hình AI khác nhau, từ mô hình ngôn ngữ lớn đến hệ thống thị giác máy tính, có khả năng hỗ trợ một loạt các tác vụ, bao gồm tạo văn bản, phân tích hình ảnh, phát hiện mẫu và đưa ra dự đoán. Tuy nhiên, việc kết nối các mô hình này với hệ thống máy tính thực tế một cách liền mạch và có khả năng mở rộng thường đòi hỏi những nỗ lực tích hợp phức tạp.
Mặc dù một mô hình có thể hoạt động tốt một mình, nhưng việc triển khai nó trong môi trường thực tế thường yêu cầu quyền truy cập vào các công cụ bên ngoài, dữ liệu trực tiếp hoặc bối cảnh dành riêng cho miền. Việc kết hợp các yếu tố này thường liên quan đến code tùy chỉnh, thiết lập thủ công và khả năng tái sử dụng hạn chế.
Gần đây, khái niệm về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) đang thu hút sự chú ý trong cộng đồng AI. MCP là một tiêu chuẩn mở cho phép các hệ thống AI trao đổi thông tin với các công cụ, tệp và cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng định dạng có cấu trúc, được chia sẻ. Thay vì xây dựng tích hợp cho mọi trường hợp sử dụng, các nhà phát triển có thể sử dụng MCP để hợp lý hóa cách các mô hình truy cập và tương tác với ngữ cảnh mà chúng cần.
Bạn có thể xem MCP như một bộ điều hợp đa năng. Giống như một bộ điều hợp du lịch cho phép các thiết bị của bạn cắm vào các ổ cắm điện khác nhau trên khắp thế giới, MCP cho phép các mô hình AI cắm vào các hệ thống, công cụ và nguồn dữ liệu khác nhau mà không cần thiết lập tùy chỉnh cho từng hệ thống.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn MCP là gì, cách nó hoạt động và vai trò của nó trong việc làm cho AI hiệu quả hơn trong các ứng dụng thực tế. Chúng ta cũng sẽ khám phá một số ví dụ thực tế về nơi MCP đang được sử dụng.
Model Context Protocol (MCP) là một tiêu chuẩn mở được tạo ra bởi Anthropic, một công ty nghiên cứu và an toàn AI nổi tiếng với việc xây dựng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến. Nó cung cấp cho các mô hình AI một cách rõ ràng để kết nối với các công cụ, tệp hoặc cơ sở dữ liệu.
Hầu hết các trợ lý AI ngày nay dựa vào các mô hình ngôn ngữ lớn để trả lời câu hỏi hoặc hoàn thành nhiệm vụ. Tuy nhiên, những mô hình đó thường cần thêm dữ liệu để phản hồi tốt. Nếu không có hệ thống dùng chung, mỗi kết nối phải được xây dựng từ đầu.
Ví dụ: một chatbot được thiết kế để trợ giúp hỗ trợ CNTT có thể cần lấy thông tin từ hệ thống quản lý sự cố nội bộ của công ty. Nếu không có MCP, điều này sẽ đòi hỏi một tích hợp tùy chỉnh, khiến việc thiết lập tốn thời gian và khó duy trì.
MCP giải quyết vấn đề đó bằng cách hoạt động như một cổng chung cho tất cả các công cụ và mô hình. Nó không thuộc về bất kỳ công ty hoặc mô hình nào - thay vào đó, nó là một khái niệm mới về cách các hệ thống AI có thể kết nối với dữ liệu và dịch vụ bên ngoài.
Bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể sử dụng MCP để xây dựng các trợ lý hoạt động với thông tin trực tiếp. Điều này giúp giảm thời gian thiết lập và tránh nhầm lẫn khi chuyển đổi giữa các công cụ hoặc nền tảng.
Anthropic đã giới thiệu ý tưởng về Model Context Protocol (MCP) vào tháng 11 năm 2024. Nó bắt đầu như một dự án mã nguồn mở để cải thiện cách các mô hình ngôn ngữ tương tác với các công cụ và dữ liệu.
Kể từ đó, MCP đã thu hút được rất nhiều sự chú ý. Ban đầu, các nhà phát triển xây dựng các công cụ nội bộ cho các công việc như tìm kiếm tài liệu và hỗ trợ viết code. Sự quan tâm ban đầu đó nhanh chóng tăng lên, với việc các công ty lớn hơn bắt đầu sử dụng MCP trong các hệ thống sản xuất của họ.
Đến đầu năm 2025, sự hỗ trợ cho MCP bắt đầu lan rộng khắp ngành công nghệ. OpenAI và Google DeepMind, hai phòng thí nghiệm nghiên cứu AI hàng đầu, đã thông báo rằng hệ thống của họ sẽ hoạt động với giao thức này.
Cùng thời điểm đó, Microsoft đã phát hành các công cụ để giúp các nhà phát triển sử dụng MCP dễ dàng hơn, bao gồm hỗ trợ cho các sản phẩm phổ biến của hãng như Copilot Studio, giúp các doanh nghiệp xây dựng trợ lý AI và Visual Studio Code, một trình soạn thảo mã được sử dụng rộng rãi.
Trọng tâm của MCP là ba phần chính: máy khách, máy chủ và một bộ quy tắc chung được gọi là giao thức. Hãy nghĩ về nó như một cuộc trò chuyện giữa hai bên: một bên yêu cầu thông tin và bên kia cung cấp thông tin.
Trong thiết lập này, hệ thống AI đóng vai trò là máy khách. Khi nó cần thứ gì đó, chẳng hạn như một tệp, một mục nhập cơ sở dữ liệu hoặc một công cụ để thực hiện một hành động, nó sẽ gửi một yêu cầu. Ở phía bên kia, máy chủ nhận được yêu cầu đó, lấy thông tin cần thiết từ đúng vị trí và gửi lại theo cách mà AI có thể hiểu được.
Cấu trúc này có nghĩa là các nhà phát triển không phải xây dựng một kết nối tùy chỉnh bất cứ khi nào họ muốn một mô hình AI hoạt động với một công cụ hoặc nguồn dữ liệu mới. MCP giúp tiêu chuẩn hóa quy trình, làm cho mọi thứ nhanh hơn, đơn giản hơn và đáng tin cậy hơn.
Sau đây là hướng dẫn về cách MCP kết nối một trợ lý AI với dữ liệu hoặc công cụ bên ngoài:
Ngày nay, MCP đã được sử dụng trên nhiều công cụ và nền tảng dựa vào ngữ cảnh thời gian thực. Dưới đây là một số ví dụ về cách các công ty đang sử dụng giao thức này để kết nối các mô hình ngôn ngữ với các hệ thống trực tiếp và dữ liệu có cấu trúc:
Tiếp theo, chúng ta hãy xem xét kỹ hơn một nhánh của AI, nơi MCP chỉ mới bắt đầu xuất hiện: thị giác máy tính.
Mặc dù các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 rất giỏi trong việc xác định các mẫu và đối tượng trong hình ảnh, nhưng những hiểu biết sâu sắc của chúng có thể trở nên tác động hơn nữa khi kết hợp với ngữ cảnh phù hợp.
Trong các ứng dụng thực tế, đặc biệt là trong chăm sóc sức khỏe, việc thêm ngữ cảnh như tiền sử bệnh nhân, kết quả xét nghiệm hoặc ghi chú lâm sàng có thể tăng cường đáng kể tính hữu ích của các dự đoán mô hình, dẫn đến kết quả có ý nghĩa và đầy đủ thông tin hơn.
Đó là lý do giao thức Model Context Protocol (MCP) ra đời. Mặc dù nó chưa được sử dụng rộng rãi và vẫn là một phương pháp đang phát triển được các nhà nghiên cứu và kỹ sư khám phá, nhưng nó cho thấy rất nhiều tiềm năng.
Ví dụ: Trong chẩn đoán bệnh võng mạc tiểu đường, một tình trạng có thể gây mất thị lực ở những người mắc bệnh tiểu đường, một trợ lý AI có thể sử dụng MCP để điều phối nhiều công cụ chuyên dụng. Nó có thể bắt đầu bằng cách truy xuất hồ sơ bệnh nhân từ cơ sở dữ liệu và đánh giá nguy cơ mắc bệnh tiểu đường bằng mô hình dự đoán.
Tiếp theo, một mô hình thị giác máy tính sẽ phân tích ảnh chụp võng mạc để tìm các dấu hiệu tổn thương, chẳng hạn như chảy máu hoặc sưng tấy, cho thấy sự hiện diện hoặc mức độ nghiêm trọng của bệnh võng mạc. Cuối cùng, trợ lý có thể tìm kiếm các thử nghiệm lâm sàng phù hợp dựa trên hồ sơ bệnh nhân.
MCP cho phép tất cả các công cụ này giao tiếp thông qua một giao thức chung, cho phép trợ lý tập hợp phân tích hình ảnh và dữ liệu có cấu trúc trong một quy trình làm việc liền mạch.
Mỗi công cụ được truy cập thông qua một máy chủ MCP, cho phép trợ lý gửi các yêu cầu có cấu trúc và nhận các phản hồi được tiêu chuẩn hóa. Điều này loại bỏ nhu cầu tích hợp tùy chỉnh và cho phép trợ lý kết hợp phân tích hình ảnh với dữ liệu bệnh nhân quan trọng trong một quy trình làm việc trôi chảy, hiệu quả. Mặc dù MCP vẫn còn mới, nhưng đã có rất nhiều nghiên cứu và công việc đang được tiến hành nhằm mục đích biến các trường hợp sử dụng như thế này trở nên khả thi trên thực tế.
Dưới đây là một số ưu điểm chính mà MCP mang lại:
Mặt khác, đây là một vài hạn chế cần lưu ý khi nói đến MCP:
Các mô hình AI đang trở nên có khả năng hơn, nhưng chúng vẫn dựa vào quyền truy cập vào đúng dữ liệu. Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) cung cấp cho các nhà phát triển một cách nhất quán và tiêu chuẩn để thiết lập các kết nối đó. Thay vì xây dựng từng tích hợp từ đầu, các nhóm có thể tuân theo một định dạng chung hoạt động trên các công cụ và hệ thống khác nhau.
Khi việc áp dụng ngày càng tăng, MCP có tiềm năng trở thành một phần tiêu chuẩn trong cách thiết kế và triển khai trợ lý AI. Nó giúp hợp lý hóa thiết lập, cải thiện luồng dữ liệu và mang lại cấu trúc cho các tương tác mô hình trong thế giới thực.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi. Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI và khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu với Vision AI. Bạn muốn xem nó được sử dụng như thế nào trong thực tế? Hãy xem các ứng dụng của AI trong chăm sóc sức khỏe và thị giác máy tính trong bán lẻ trên trang giải pháp của chúng tôi.
