Khám phá những kiến thức cơ bản về Giao thức bối cảnh mô hình MCP, cách thức hoạt động trong hệ thống AI và lý do tại sao các nhà phát triển sử dụng giao thức này để liên kết các mô hình với dữ liệu và công cụ 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 nhiều tác vụ khác nhau, 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 theo cách liền mạch, có thể mở rộng quy mô thường đòi hỏi những nỗ lực tích hợp phức tạp.
Mặc dù một mô hình có thể hoạt động tốt khi hoạt động riêng lẻ, nhưng việc triển khai nó trong môi trường thực tế thường đòi hỏi phải truy cập vào các công cụ bên ngoài, dữ liệu trực tiếp hoặc ngữ cảnh cụ thể của miền. Việc ghép các yếu tố này lại với nhau thường liên quan đến mã 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) đã 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 họ cần.
Bạn có thể coi MCP như một bộ chuyển đổi phổ quát. Giống như bộ chuyển đổi du lịch cho phép các thiết bị của bạn cắm vào các ổ cắm điện khác nhau trên toàn thế giới, MCP cho phép các mô hình AI cắm vào nhiều 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 về MCP là gì, cách thức hoạt động và vai trò của nó trong việc giúp 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.
Giao thức ngữ cảnh mô hình (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 đều dựa vào các mô hình ngôn ngữ lớn để trả lời câu hỏi hoặc hoàn thành nhiệm vụ. Tuy nhiên, các mô hình đó thường cần thêm dữ liệu để phản hồi tốt. Nếu không có hệ thống chia sẻ, mỗi kết nối phải được xây dựng từ đầu.
Ví dụ, một chatbot được thiết kế để hỗ trợ CNTT có thể cần lấy thông tin từ hệ thống phiếu nội bộ của công ty. Nếu không có MCP, điều này sẽ yêu cầu tích hợp tùy chỉnh, khiến việc thiết lập tốn thời gian và khó bảo 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 làm việc 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 Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) vào tháng 11 năm 2024. Nó bắt đầu như một dự án nguồn mở nhằm 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 nhiều sự chú ý. Nó bắt đầu với các nhà phát triển xây dựng các công cụ nội bộ cho những thứ như tìm kiếm tài liệu và hỗ trợ mã. Sự quan tâm ban đầu đó nhanh chóng tăng lên, với các công ty lớn hơn bắt đầu sử dụng MCP trong hệ thống sản xuất của họ.
Đến đầu năm 2025, sự hỗ trợ cho MCP bắt đầu lan rộng trong ngành công nghệ. OpenAI và Google DeepMind, hai phòng nghiên cứu AI hàng đầu, đã thông báo rằng hệ thống của họ sẽ hoạt động với giao thức này.
Cùng lúc đó, Microsoft phát hành các công cụ giúp các nhà phát triển sử dụng MCP dễ dàng hơn, bao gồm hỗ trợ cho các sản phẩm phổ biến 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.
MCP có ba phần chính: máy khách, máy chủ và một tập hợp các 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 cần thứ gì đó, như tệp, mục nhập cơ sở dữ liệu hoặc công cụ để thực hiện hành động, nó sẽ gửi yêu cầu. Mặt khác, máy chủ nhận được yêu cầu đó, lấy thông tin cần thiết từ đúng nơi 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 kết nối tùy chỉnh bất cứ khi nào họ muốn mô hình AI hoạt động với công cụ hoặc nguồn dữ liệu mới. MCP giúp chuẩn hóa quy trình, giúp mọi thứ nhanh hơn, đơn giản hơn và đáng tin cậy hơn.
Sau đây là hướng dẫn chi tiết về cách MCP kết nối 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 khác nhau dựa trên ngữ cảnh thời gian thực . Sau đây là một số ví dụ về cách các công ty đang sử dụng giao thức 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 mà MCP mới chỉ bắt đầu xuất hiện: thị giác máy tính.
Trong khi các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 rất hiệu quả trong việc xác định các mẫu và đối tượng trong hình ảnh, thông tin chi tiết của chúng có thể có tác động lớn hơn nữa khi kết hợp với bối cảnh phù hợp.
Trong các ứng dụng thực tế, đặc biệt là trong chăm sóc sức khỏe , việc thêm bối cảnh như tiền sử bệnh nhân, kết quả xét nghiệm hoặc ghi chú lâm sàng có thể nâng cao đáng kể tính hữu ích của các dự đoán của mô hình, dẫn đến kết quả có thông tin đầy đủ và có ý nghĩa hơn.
Đó chính là lúc Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) phát huy tác dụng. Mặc dù chưa được sử dụng rộng rãi và vẫn là phương pháp tiếp cận đang 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, trợ lý AI có thể sử dụng MCP để phối hợp nhiều công cụ chuyên biệt. Nó có thể bắt đầu bằng cách lấy hồ sơ bệnh nhân từ cơ sở dữ liệu và đánh giá nguy cơ mắc bệnh tiểu đường bằng mô hình dự đoán.
Sau đó, một mô hình thị giác máy tính phân tích hình ảnh võng mạc để tìm dấu hiệu tổn thương, chẳng hạn như chảy máu hoặc sưng tấy, cho biết 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 có liên quan dựa trên hồ sơ của bệnh nhân.
MCP cho phép tất cả các công cụ này giao tiếp thông qua một giao thức chung, cho phép trợ lý kết 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 máy chủ MCP, cho phép trợ lý gửi các yêu cầu có cấu trúc và nhận các phản hồi được 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 quan trọng của bệnh nhân trong một quy trình làm việc hiệu quả, trơn tru. 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 thành hiện thực.
Sau đây là một số lợi thế chính mà MCP mang lại:
Mặt khác, sau đây là một số 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 dữ liệu phù hợp. Giao thức bối cảnh mô hình (MCP) cung cấp cho các nhà phát triển một cách nhất quán và chuẩn hóa 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 nhiều 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 cách sử dụng trong cuộc sống thực? 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.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR