Nâng cấp LLM của bạn với Máy chủ Gradio MCP

Bạn đã bao giờ muốn Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) yêu thích của mình làm được nhiều hơn chỉ trả lời các câu hỏi chưa? Điều gì sẽ xảy ra nếu nó có thể chỉnh sửa hình ảnh cho bạn, duyệt web hoặc sắp xếp hộp thư email của bạn?

Chà, bây giờ nó có thể! Trong bài đăng trên blog này, tôi sẽ chỉ cho bạn:

• Giao thức MCP là gì và nó hoạt động tương tự như các ứng dụng điện thoại thông minh mà tất cả chúng ta đều quen thuộc, nhưng dành cho LLM.
• Cách bạn có thể tìm thấy hàng nghìn máy chủ MCP thông qua “Cửa hàng ứng dụng MCP”.
• Cách thêm một trong các máy chủ này vào LLM yêu thích của bạn để cấp cho nó một khả năng mới. Chúng ta sẽ thực hiện một ví dụ bằng cách sử dụng Flux.1 Kontext[dev], chỉnh sửa hình ảnh từ các hướng dẫn bằng văn bản đơn giản.

Giới thiệu ngắn gọn về MCP

Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) là một tiêu chuẩn mở cho phép các nhà phát triển xây dựng các kết nối an toàn, hai chiều giữa LLM và một tập hợp các công cụ. Ví dụ: nếu bạn tạo một máy chủ MCP hiển thị một công cụ có khả năng phiên âm video, thì bạn có thể kết nối một máy khách LLM (chẳng hạn như Cursor, Claude Code hoặc Cline) với máy chủ. Sau đó, LLM sẽ biết cách phiên âm video và sử dụng công cụ này cho bạn tùy thuộc vào yêu cầu của bạn.

Tóm lại, máy chủ MCP là một cách tiêu chuẩn để nâng cấp LLM của bạn bằng cách cấp cho nó một khả năng mới. Hãy nghĩ về nó như các ứng dụng trên điện thoại thông minh của bạn. Bản thân điện thoại thông minh của bạn không thể chỉnh sửa hình ảnh, nhưng bạn có thể tải xuống một ứng dụng để thực hiện việc này từ cửa hàng ứng dụng. Bây giờ, nếu chỉ có một cửa hàng ứng dụng cho các máy chủ MCP thì sao? 🤔

Hugging Face Spaces: Cửa hàng ứng dụng MCP

Hugging Face Spaces là bộ sưu tập ứng dụng AI lớn nhất thế giới. Hầu hết các spaces này thực hiện một nhiệm vụ chuyên biệt với một mô hình AI. Ví dụ:

• Xóa nền hình ảnh
• OCR
• Tổng hợp văn bản thành giọng nói

Các spaces này được triển khai bằng Gradio, một gói python mã nguồn mở để tạo các máy chủ web hỗ trợ AI. Kể từ phiên bản 5.28.0, các ứng dụng Gradio hỗ trợ giao thức MCP.

Điều đó có nghĩa là Hugging Face Spaces là một nơi duy nhất nơi bạn có thể tìm thấy hàng nghìn khả năng hỗ trợ AI cho LLM của mình, hay còn gọi là Cửa hàng ứng dụng MCP!

Bạn muốn duyệt cửa hàng ứng dụng? Truy cập liên kết này. Theo cách thủ công, bạn có thể lọc theo MCP Compatible trong https://hf.co/spaces.

Một ví dụ: LLM có thể chỉnh sửa hình ảnh

Flux.1 Kontext[dev] là một mô hình ấn tượng có thể chỉnh sửa hình ảnh từ một lời nhắc văn bản đơn giản. Ví dụ: nếu bạn yêu cầu nó “nhuộm tóc của tôi màu xanh lam” và tải lên ảnh của bạn, mô hình sẽ trả về ảnh nhưng bạn có mái tóc màu xanh lam!

Hãy cắm mô hình này làm máy chủ MCP vào LLM và để nó chỉnh sửa hình ảnh cho chúng ta. Thực hiện theo các bước sau:

1. Truy cập Hugging Face và tạo một tài khoản miễn phí.
2. Trong cài đặt của bạn, ở phía bên trái, nhấp vào MCP. Bạn có thể phải cuộn xuống trong trang để xem nó.
3. Bây giờ, cuộn xuống cuối trang. Bạn sẽ thấy một phần có tên là Spaces Tools. Trong thanh tìm kiếm, nhập Flux.1-Kontext-Dev và chọn space có tên black-forest-labs/Flux.1-Kontext-Dev. Trang sẽ trông như thế này sau khi bạn nhấp vào nó:

4. Đối với bản demo này, chúng ta sẽ sử dụng Cursor, nhưng bất kỳ máy khách MCP nào cũng phải tuân theo một quy trình tương tự. Cuộn trở lại lên đầu trang cài đặt MCP và nhấp vào biểu tượng Cursor của phần Setup with your AI assistant. Bây giờ, sao chép đoạn mã đó và đặt nó vào tệp cài đặt con trỏ của bạn.

5. Bây giờ, khi bạn bắt đầu một phiên trò chuyện mới trong con trỏ, bạn có thể yêu cầu nó chỉnh sửa hình ảnh! Lưu ý rằng hiện tại hình ảnh phải có sẵn thông qua một URL công khai. Bạn có thể tạo Bộ dữ liệu Hugging Face để lưu trữ hình ảnh của bạn trực tuyến.

Sử dụng một space công khai phổ biến làm công cụ có nghĩa là bạn có thể phải đợi lâu hơn để nhận được kết quả. Nếu bạn truy cập space, bạn có thể nhấp vào “Nhân bản Space này” để tạo một phiên bản riêng của space cho chính bạn. Nếu space đang sử dụng “ZeroGPU”, bạn có thể cần phải cập nhật lên tài khoản PRO để nhân bản nó.

6. Phần thưởng: Bạn cũng có thể tìm kiếm các space tương thích với MCP bằng máy chủ Hugging Face MCP! Sau khi hoàn thành bước 4, bạn cũng có thể yêu cầu LLM của mình tìm các space hoàn thành một nhiệm vụ nhất định:

Kết luận

Bài đăng trên blog này đã hướng dẫn bạn các khả năng mới thú vị mà Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) mang lại cho Mô hình Ngôn ngữ Lớn. Chúng ta đã thấy các ứng dụng Gradio, đặc biệt là những ứng dụng được lưu trữ trên Hugging Face Spaces, hiện hoàn toàn tuân thủ MCP, biến Spaces thành một “Cửa hàng ứng dụng” sôi động cho các công cụ LLM. Bằng cách kết nối các máy chủ MCP chuyên dụng này, LLM của bạn có thể vượt qua khả năng trả lời câu hỏi cơ bản và có được các khả năng mới mạnh mẽ, từ chỉnh sửa hình ảnh đến phiên âm, đến bất cứ điều gì bạn có thể tưởng tượng!

Link bài viết gốc

• Tags:
• Ai
• July 9, 2025
• Huggingface.co