Chuẩn kết nối AI với hệ thống bên ngoài
Đang tải bình luận...
Nhận insights hàng tuần về AI, tự động hóa, và ship nhanh. Cùng 500+ founders.
Model Context Protocol (MCP) là chuẩn mở cho phép AI agent truy cập an toàn vào tools, database và API bên ngoài thông qua giao diện thống nhất. MCP sử dụng JSON-RPC 2.0 qua HTTPS với xác thực OAuth. Nó thay thế các tích hợp tool tùy chỉnh bằng giao thức chuẩn hóa được Claude, GPT và các LLM khác hỗ trợ.
Model Context Protocol (MCP) là chuẩn mở do Anthropic tạo ra, cho phép các mô hình AI tương tác với tools và nguồn dữ liệu bên ngoài theo cách thức thống nhất — không cần viết adapter riêng cho mỗi tích hợp.
Hãy hình dung MCP như cổng USB-C của tích hợp AI: một cổng chuẩn duy nhất hoạt động với mọi thiết bị. Dù bạn kết nối Claude, GPT-4 hay Gemini với CRM, database hay API nội bộ, MCP đảm nhận toàn bộ lớp giao tiếp.
Xem cách AI Agent sử dụng MCP trong các quy trình kinh doanh thực tế.
Trước khi có MCP, xây dựng tích hợp AI thực sự rất phức tạp:
| Không có MCP | Có MCP |
|---|---|
| Adapter riêng cho mỗi nhà cung cấp AI | Một giao thức, dùng cho tất cả |
| Logic xác thực trùng lặp | OAuth 2.0 tích hợp sẵn |
| Schema tool khác nhau theo thời gian | JSON-RPC schema thống nhất |
| Không có cơ chế khám phá | Server tự thông báo capabilities |
Nếu bạn chuyển từ Claude sang GPT-4, bạn phải viết lại toàn bộ tích hợp. MCP loại bỏ vấn đề đó hoàn toàn.
Mô hình AI ←→ MCP Client ←→ MCP Server ←→ Tools / Dữ liệu của bạn
Chạy bên trong ứng dụng AI của bạn. Khám phá các tool mà server cung cấp, sau đó định tuyến lệnh gọi tool thay mặt mô hình AI.
Một service nhẹ bạn triển khai. Nó bọc các API, database và function hiện có của bạn thành các định nghĩa tool tương thích MCP.
search_crm, send_email, query_database)MCP sử dụng JSON-RPC 2.0 với hai chế độ transport:
Tốt nhất cho phản hồi streaming và các lệnh gọi tool chạy lâu. Server đẩy sự kiện đến client theo thời gian thực.
Request/response đơn giản. Lý tưởng cho các tool trả về kết quả nhanh chóng.
Hầu hết các deployment thực tế dùng SSE để mang lại trải nghiệm thời gian thực.
MCP triển khai OAuth 2.0 với PKCE flow:
Điều này có nghĩa là tools nội bộ của bạn không bao giờ bị lộ trực tiếp với mô hình AI — chỉ có MCP server là ranh giới tiếp xúc duy nhất.
Liên quan: Human-in-the-Loop AI — khi nào MCP server của bạn nên yêu cầu phê duyệt từ con người trước khi thực thi tool call?
Đây là một MCP server tối giản bằng TypeScript:
import { MCPServer } from "@anthropic/mcp";
const server = new MCPServer({
name: "my-business-tools",
version: "1.0.0",
});
server.addTool({
name: "search_customers",
description: "Tìm kiếm hồ sơ khách hàng trong CRM",
inputSchema: {
type: "object",
properties: {
query: { type: "string" },
},
required: ["query"],
},
handler: async ({ query }) => {
return await crm.search(query);
},
});
server.start();
Mô hình AI không bao giờ thấy code CRM của bạn — nó chỉ thấy mô tả tool và nhận lại kết quả.
MCP server của chúng tôi tại mcp.autonow.com cung cấp:
search_articles — Tìm kiếm kho kiến thức theo chủ đềget_article — Lấy nội dung bài viết đầy đủ theo slugget_mvp_info — Mô tả dịch vụ và bảng giáBất kỳ AI assistant nào hỗ trợ MCP đều có thể trả lời câu hỏi về dịch vụ Autonow bằng dữ liệu thực — không phải dữ liệu training lỗi thời.
{
"mcpServers": {
"autonow": {
"url": "https://mcp.autonow.com/sse"
}
}
}
Thêm đoạn này vào ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, khởi động lại Claude và assistant của bạn ngay lập tức có quyền truy cập vào kho kiến thức Autonow.
MCP là một phần trong stack AI agent. Kết hợp với hệ thống bộ nhớ, lập kế hoạch đa bước và kiểm soát human-in-the-loop, nó cho phép bạn xây dựng agent có thể thực sự thực hiện hành động — không chỉ trả lời câu hỏi.
Khám phá bức tranh toàn cảnh trong Xây dựng AI Agent năm 2026.
MCP đã được Zed, Replit, Codeium và hàng chục công ty AI tooling khác chấp nhận. Nếu bạn đang xây dựng bất cứ thứ gì với AI trong năm 2026, hiểu MCP không còn là tùy chọn nữa.