MCP và nghịch lý đổi mới: Tại sao các tiêu chuẩn mở sẽ cứu AI khỏi chính nó

Bản dịch bởi chuyên gia dịch thuật Anh-Việt.

Mô hình lớn hơn không thúc đẩy làn sóng đổi mới AI tiếp theo. Sự gián đoạn thực sự là sự tiêu chuẩn hóa.

Được Anthropic ra mắt vào tháng 11 năm 2024, Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) tiêu chuẩn hóa cách các ứng dụng AI tương tác với thế giới bên ngoài dữ liệu huấn luyện của chúng. Tương tự như cách HTTP và REST tiêu chuẩn hóa cách các ứng dụng web kết nối với các dịch vụ, MCP tiêu chuẩn hóa cách các mô hình AI kết nối với các công cụ.

Bạn có thể đã đọc hàng tá bài viết giải thích MCP là gì. Nhưng điều mà hầu hết mọi người bỏ lỡ là phần nhàm chán - và mạnh mẽ - : MCP là một tiêu chuẩn. Các tiêu chuẩn không chỉ tổ chức công nghệ; chúng tạo ra bánh đà tăng trưởng. Áp dụng chúng sớm và bạn sẽ cưỡi trên con sóng. Bỏ qua chúng và bạn sẽ tụt lại phía sau. Bài viết này giải thích tại sao MCP lại quan trọng ngay bây giờ, những thách thức mà nó đặt ra và cách nó đã định hình lại hệ sinh thái.

Cách MCP giúp chúng ta chuyển từ hỗn loạn sang bối cảnh

Hãy gặp Lily, một giám đốc sản phẩm tại một công ty cơ sở hạ tầng đám mây. Cô ấy tung hứng các dự án trên nửa tá công cụ như Jira, Figma, GitHub, Slack, Gmail và Confluence. Giống như nhiều người, cô ấy đang chết đuối trong các bản cập nhật.

Đến năm 2024, Lily đã thấy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã trở nên tốt như thế nào trong việc tổng hợp thông tin. Cô phát hiện ra một cơ hội: Nếu cô có thể đưa tất cả các công cụ của nhóm mình vào một mô hình, cô có thể tự động hóa các bản cập nhật, soạn thảo các thông tin liên lạc và trả lời các câu hỏi theo yêu cầu. Nhưng mọi mô hình đều có cách tùy chỉnh để kết nối với các dịch vụ. Mỗi tích hợp lại kéo cô sâu hơn vào nền tảng của một nhà cung cấp duy nhất. Khi cô cần kéo bản ghi từ Gong, điều đó có nghĩa là xây dựng một kết nối tùy chỉnh khác, khiến cho việc chuyển sang LLM tốt hơn sau này trở nên khó khăn hơn.

Sau đó, Anthropic ra mắt MCP: Một giao thức mở để tiêu chuẩn hóa cách bối cảnh chảy đến LLM. MCP nhanh chóng nhận được sự hỗ trợ từ OpenAI, AWS, Azure, Microsoft Copilot Studio và, sớm thôi, là Google. SDK chính thức có sẵn cho Python, TypeScript, Java, C#, Rust, Kotlin và Swift. SDK cộng đồng cho Go và những ngôn ngữ khác cũng ra đời sau đó. Sự chấp nhận diễn ra nhanh chóng.

Ngày nay, Lily chạy mọi thứ thông qua Claude, được kết nối với các ứng dụng công việc của cô thông qua một máy chủ MCP cục bộ. Báo cáo trạng thái tự soạn thảo. Cập nhật lãnh đạo chỉ là một lời nhắc nhở. Khi cô viết mã ở bên cạnh, cô sử dụng Cursor với một mô hình từ OpenAI và cùng một máy chủ MCP như cô ấy làm trong Claude. IDE của cô đã hiểu sản phẩm mà cô đang xây dựng. MCP đã làm cho điều này trở nên dễ dàng.

Sức mạnh và ý nghĩa của một tiêu chuẩn

Câu chuyện của Lily cho thấy một sự thật đơn giản: Không ai thích sử dụng các công cụ rời rạc. Không người dùng nào thích bị khóa vào nhà cung cấp. Và không công ty nào muốn viết lại các tích hợp mỗi khi họ thay đổi mô hình. Bạn muốn tự do sử dụng các công cụ tốt nhất. MCP cung cấp điều đó.

Giờ đây, với các tiêu chuẩn đi kèm theo ý nghĩa.

Đầu tiên, các nhà cung cấp SaaS không có API công khai mạnh mẽ dễ bị lỗi thời. Các công cụ MCP phụ thuộc vào các API này và khách hàng sẽ yêu cầu hỗ trợ cho các ứng dụng AI của họ. Với một tiêu chuẩn thực tế đang nổi lên, không có lý do gì để bào chữa.

Thứ hai, chu kỳ phát triển ứng dụng AI sắp tăng tốc đáng kể. Các nhà phát triển không còn phải viết mã tùy chỉnh để kiểm tra các ứng dụng AI đơn giản. Thay vào đó, họ có thể tích hợp các máy chủ MCP với các máy khách MCP có sẵn, chẳng hạn như Claude Desktop, Cursor và Windsurf.

Thứ ba, chi phí chuyển đổi đang giảm. Vì các tích hợp được tách rời khỏi các mô hình cụ thể, các tổ chức có thể di chuyển từ Claude sang OpenAI sang Gemini - hoặc kết hợp các mô hình - mà không cần xây dựng lại cơ sở hạ tầng. Các nhà cung cấp LLM trong tương lai sẽ được hưởng lợi từ một hệ sinh thái hiện có xung quanh MCP, cho phép họ tập trung vào hiệu suất giá tốt hơn.

Vượt qua các thách thức với MCP

Mọi tiêu chuẩn đều giới thiệu các điểm ma sát mới hoặc để các điểm ma sát hiện có chưa được giải quyết. MCP không phải là ngoại lệ.

Niềm tin là rất quan trọng: Hàng tá sổ đăng ký MCP đã xuất hiện, cung cấp hàng nghìn máy chủ do cộng đồng duy trì. Nhưng nếu bạn không kiểm soát máy chủ - hoặc tin tưởng bên đó - bạn có nguy cơ làm rò rỉ bí mật cho bên thứ ba không xác định. Nếu bạn là một công ty SaaS, hãy cung cấp các máy chủ chính thức. Nếu bạn là một nhà phát triển, hãy tìm kiếm các máy chủ chính thức.

Chất lượng là khác nhau: Các API phát triển và các máy chủ MCP được bảo trì kém có thể dễ dàng bị lệch pha. LLM dựa vào siêu dữ liệu chất lượng cao để xác định công cụ nào sẽ sử dụng. Không có sổ đăng ký MCP có thẩm quyền nào tồn tại, củng cố sự cần thiết của các máy chủ chính thức từ các bên đáng tin cậy. Nếu bạn là một công ty SaaS, hãy duy trì các máy chủ của bạn khi API của bạn phát triển. Nếu bạn là một nhà phát triển, hãy tìm kiếm các máy chủ chính thức.

Các máy chủ MCP lớn làm tăng chi phí và giảm tiện ích: Gộp quá nhiều công cụ vào một máy chủ duy nhất làm tăng chi phí thông qua tiêu thụ token và làm choáng ngợp các mô hình với quá nhiều lựa chọn. LLM dễ bị nhầm lẫn nếu chúng có quyền truy cập vào quá nhiều công cụ. Đó là điều tồi tệ nhất của cả hai thế giới. Các máy chủ nhỏ hơn, tập trung vào nhiệm vụ sẽ rất quan trọng. Hãy ghi nhớ điều này khi bạn xây dựng và phân phối máy chủ.

Các thách thức về Ủy quyền và Danh tính vẫn tồn tại: Các vấn đề này đã tồn tại trước MCP và chúng vẫn tồn tại với MCP. Hãy tưởng tượng Lily cho Claude khả năng gửi email và đưa ra các hướng dẫn có ý tốt như: “Nhanh chóng gửi cho Chris bản cập nhật trạng thái.” Thay vì gửi email cho sếp của cô ấy, Chris, LLM gửi email cho mọi người tên Chris trong danh sách liên hệ của cô ấy để đảm bảo Chris nhận được tin nhắn. Con người sẽ cần phải ở trong vòng lặp cho các hành động phán xét cao.

Nhìn về phía trước

MCP không phải là thổi phồng - đó là một sự thay đổi cơ bản trong cơ sở hạ tầng cho các ứng dụng AI.

Và, giống như mọi tiêu chuẩn được áp dụng tốt trước đó, MCP đang tạo ra một bánh đà tự củng cố: Mọi máy chủ mới, mọi tích hợp mới, mọi ứng dụng mới đều làm tăng thêm động lực.

Các công cụ, nền tảng và sổ đăng ký mới đã xuất hiện để đơn giản hóa việc xây dựng, thử nghiệm, triển khai và khám phá các máy chủ MCP. Khi hệ sinh thái phát triển, các ứng dụng AI sẽ cung cấp các giao diện đơn giản để kết nối với các khả năng mới. Các nhóm áp dụng giao thức sẽ xuất xưởng sản phẩm nhanh hơn với các câu chuyện tích hợp tốt hơn. Các công ty cung cấp API công khai và máy chủ MCP chính thức có thể là một phần của câu chuyện tích hợp. Những người áp dụng muộn sẽ phải chiến đấu để có được sự phù hợp.

Noah Schwartz là người đứng đầu sản phẩm cho Postman.

Link bài viết gốc

• Tags:
• Ai
• 11 May 2025
• Venturebeat.com