Trợ lý trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng thông minh hơn, nhưng bạn có bao giờ tự hỏi tại sao chúng không thể đọc tệp, duyệt email hoặc truy cập cơ sở dữ liệu của công ty để cung cấp cho bạn những câu trả lời phù hợp hơn không? Lý do là các mô hình AI hiện nay thường bị giới hạn trong nền tảng tương ứng của chúng và không thể dễ dàng kết nối với các nguồn dữ liệu hoặc công cụ khác nhau. Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) là một tiêu chuẩn mở mới được tạo ra để giải quyết vấn đề này.

Nói tóm lại, MCP giống như một "giao diện chung" được xây dựng cho trợ lý AI, cho phép nhiều mô hình AI kết nối an toàn và song phương với thông tin và dịch vụ bên ngoài mà bạn cần. Tiếp theo, chúng tôi sẽ giới thiệu định nghĩa, chức năng và khái niệm thiết kế của MCP theo cách dễ hiểu và minh họa cách thức hoạt động của nó thông qua phép ẩn dụ và ví dụ. Ngoài ra, chúng tôi sẽ chia sẻ những phản ứng ban đầu của cộng đồng học thuật và phát triển đối với MCP, thảo luận về những thách thức và hạn chế của MCP, đồng thời mong đợi tiềm năng và nhân vật của MCP trong các ứng dụng AI trong tương lai.

Nguồn gốc và mục tiêu của MCP: Xây dựng cầu nối dữ liệu cho AI

Với việc sử dụng rộng rãi trợ lý AI, mọi tầng lớp xã hội đều đã đầu tư lượng lớn nguồn lực để cải thiện khả năng của mô hình, nhưng khoảng cách giữa mô hình và dữ liệu đã trở thành một trở ngại lớn.

Hiện nay, bất cứ khi nào chúng ta muốn AI học hỏi từ các nguồn dữ liệu mới (như cơ sở dữ liệu mới, tệp đám mây và hệ thống doanh nghiệp nội bộ), chúng ta thường cần tạo các giải pháp tích hợp tùy chỉnh cho từng nền tảng AI và từng công cụ.

Không chỉ cồng kềnh khi phát triển và khó bảo trì, nó còn dẫn đến cái gọi là " vấn đề tích hợp M×N ": nếu có M mô hình khác nhau và N công cụ khác nhau, về mặt lý thuyết, cần có M×N tích hợp độc lập, điều này gần như không thể mở rộng theo nhu cầu. Cách tiếp cận rời rạc này dường như đã đưa chúng ta trở lại thời kỳ mà máy tính vẫn chưa được chuẩn hóa. Mỗi khi kết nối một thiết bị mới, phải cài đặt trình điều khiển và giao diện chuyên dụng, điều này cực kỳ bất tiện .

Mục đích của MCP là phá bỏ những rào cản này và cung cấp một tiêu chuẩn mở và phổ quát để kết nối các hệ thống AI với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Anthropic đã ra mắt MCP vào tháng 11 năm 2024, với hy vọng rằng các nhà phát triển sẽ không còn phải phát triển "phần bổ trợ" cho từng nguồn dữ liệu nữa mà thay vào đó sử dụng một giao thức chuẩn để truyền đạt mọi thông tin .

Một số người ví von nó với "giao diện USB-C" của thế giới AI: cũng giống như USB-C chuẩn hóa kết nối thiết bị, MCP cũng sẽ cung cấp cho các mô hình AI một "ngôn ngữ" thống nhất để truy cập dữ liệu và công cụ bên ngoài . Thông qua giao diện chung này, các mô hình AI tiên tiến sẽ có thể vượt qua những hạn chế của kho thông tin, thu thập thông tin theo ngữ cảnh cần thiết và tạo ra các câu trả lời hữu ích và phù hợp hơn.

MCP hoạt động như thế nào? "Người phiên dịch" phổ quát cho các công cụ và vật liệu

Để hạ thấp ngưỡng kỹ thuật, MCP áp dụng kiến ​​trúc Máy khách-Máy chủ trực quan.

MCP có thể được coi như một "người phiên dịch" điều phối: một đầu là ứng dụng AI (Client), chẳng hạn như chatbot, trình soạn thảo thông minh hoặc bất kỳ phần mềm nào cần sự hỗ trợ của AI; đầu kia là dữ liệu hoặc dịch vụ (Máy chủ), chẳng hạn như cơ sở dữ liệu của công ty, ổ đĩa đám mây, dịch vụ email hoặc bất kỳ công cụ bên ngoài nào.

Các nhà phát triển có thể viết máy chủ MCP (một chương trình nhẹ) cho một nguồn dữ liệu nhất định, cho phép cung cấp dữ liệu hoặc chức năng cho thế giới bên ngoài theo định dạng chuẩn; Đồng thời, MCP client được tích hợp trong ứng dụng AI có thể giao tiếp với máy chủ theo giao thức.

Điểm đẹp của thiết kế này là bản thân mô hình AI không cần phải gọi trực tiếp nhiều API hay cơ sở dữ liệu khác nhau. Chỉ cần gửi yêu cầu thông qua máy khách MCP, máy chủ MCP sẽ đóng vai trò trung gian dịch "ý định" của AI thành các thao tác cụ thể của dịch vụ tương ứng, sau đó truyền kết quả trở lại AI sau khi thực hiện. Toàn bộ quá trình diễn ra rất tự nhiên đối với người dùng. Họ chỉ cần đưa ra hướng dẫn cho trợ lý AI bằng ngôn ngữ hàng ngày, mọi chi tiết giao tiếp còn lại đều được MCP xử lý ở chế độ ẩn.

Hãy lấy một ví dụ cụ thể : giả sử bạn muốn một trợ lý AI giúp bạn quản lý email Gmail. Đầu tiên, bạn có thể cài đặt máy chủ Gmail MCP và cấp cho máy chủ này quyền truy cập vào tài khoản Gmail của bạn thông qua quy trình ủy quyền OAuth tiêu chuẩn.

Sau đó, khi bạn nói chuyện với trợ lý AI, bạn có thể hỏi: "Vui lòng giúp tôi kiểm tra những email chưa đọc nào mà tôi đã gửi từ sếp liên quan đến báo cáo quý?" Khi mô hình AI nhận được câu này, nó sẽ nhận dạng đây là nhiệm vụ truy vấn email và sử dụng giao thức MCP để gửi yêu cầu tìm kiếm đến máy chủ Gmail. Máy chủ MCP sử dụng thông tin xác thực được lưu trữ trước đó để truy cập API Gmail thay mặt bạn nhằm tìm kiếm email và trả kết quả về AI. Sau đó, AI sẽ phân loại thông tin và sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để trả lời các bản tóm tắt email mà bạn tìm thấy. Tương tự như vậy, nếu sau đó bạn nói "Vui lòng xóa tất cả email tiếp thị từ tuần trước", AI sẽ gửi hướng dẫn đến máy chủ thông qua MCP để thực hiện thao tác xóa email.

Trong toàn bộ quá trình, bạn không cần phải mở Gmail trực tiếp . Bạn có thể hoàn thành nhiệm vụ kiểm tra và xóa email chỉ bằng cách nói chuyện với AI. Đây chính là trải nghiệm mạnh mẽ mà MCP mang lại: trợ lý AI được kết nối trực tiếp với hoạt động của các ứng dụng hàng ngày thông qua “cầu nối ngữ cảnh”.

Điều đáng nói là MCP hỗ trợ tương tác hai chiều . AI không chỉ có thể "đọc" dữ liệu bên ngoài mà còn có thể thực hiện các hành động bên ngoài thông qua các công cụ (như thêm sự kiện lịch, gửi email, v.v.). Giống như AI không chỉ có được một “cuốn sách” thông tin mà còn có cả một bộ “hộp công cụ” hữu ích. Thông qua MCP, AI có thể tự động quyết định sử dụng công cụ để hoàn thành nhiệm vụ vào thời điểm thích hợp, chẳng hạn như tự động gọi công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu để lấy dữ liệu khi trả lời câu hỏi của chương trình. Việc duy trì ngữ cảnh linh hoạt này cho phép AI ghi nhớ bối cảnh có liên quan khi chuyển đổi giữa các công cụ và tập dữ liệu khác nhau, cải thiện hiệu quả giải quyết nhiệm vụ phức tạp.

Bốn tính năng chính của MCP

Lý do khiến MCP thu hút sự chú ý là vì nó tích hợp nhiều khái niệm thiết kế như tính mở, chuẩn hóa và tính mô-đun, cho phép tương tác giữa AI và thế giới bên ngoài tiến xa hơn một bước. Sau đây là một số tính năng quan trọng của MCP:

• Tiêu chuẩn mở : MCP là một đặc tả giao thức được phát hành dưới dạng mã nguồn mã nguồn mở. Bất kỳ ai cũng có thể xem thông số kỹ thuật chi tiết và triển khai nó. Tính cởi mở này có nghĩa là nó không sở hữu tư nhân với bất kỳ nhà sản xuất nào, giúp giảm rủi ro bị ràng buộc với một nền tảng cụ thể. Các nhà phát triển có thể đầu tư nguồn lực một cách an toàn vào MCP vì một khi đã được áp dụng, ngay cả khi họ thay đổi nhà cung cấp dịch vụ hoặc mô hình AI trong tương lai, các mô hình mới được giới thiệu vẫn có thể sử dụng cùng một giao diện MCP. Nói cách khác, MCP tăng cường khả năng tương thích giữa các mẫu máy từ nhiều thương hiệu khác nhau, tránh tình trạng bị nhà sản xuất khóa chặt và mang lại nhiều tính linh hoạt hơn.

• Phát triển một lần, áp dụng cho bên long : Trước đây, các nhà phát triển không thể trực tiếp áp dụng plug-in hoặc tích hợp mà họ đã xây dựng cho một mô hình AI sang mô hình khác; nhưng với MCP, cùng một trình kết nối dữ liệu có thể được sử dụng lại bởi nhiều công cụ AI. Ví dụ, bạn không cần phải viết tích hợp riêng cho ChatGPT của OpenAI và Claude của Anthropic để kết nối với Google Drive. Bạn chỉ cần cung cấp “máy chủ Google Drive” tuân thủ tiêu chuẩn MCP và cả hai bên đều có thể truy cập vào máy chủ đó . Điều này không chỉ tiết kiệm chi phí phát triển và bảo trì mà còn làm cho hệ sinh thái công cụ AI thịnh vượng hơn: cộng đồng có thể chia sẻ nhiều mô-đun tích hợp MCP khác nhau và các mô hình mới có thể sử dụng trực tiếp các công cụ phong phú hiện có khi ra mắt.

• Cả bối cảnh và công cụ đều quan trọng: MCP được gọi là "Giao thức bối cảnh mô hình", thực chất bao gồm nhiều hình thức cung cấp thông tin hỗ trợ AI. Theo đặc tả, máy chủ MCP có thể cung cấp ba loại "nguyên thủy" để AI sử dụng: loại đầu tiên là "Prompt", có thể hiểu là hướng dẫn hoặc mẫu được thiết lập sẵn để hướng dẫn hoặc hạn chế hành vi của AI; thứ hai là "Tài nguyên", ám chỉ dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như nội dung tệp, bảng dữ liệu, v.v., có thể được sử dụng trực tiếp làm bối cảnh đầu vào của AI; cuối cùng là "Công cụ", là một chức năng hoặc hành động có thể thực thi, chẳng hạn như các hoạt động truy vấn cơ sở dữ liệu và gửi email đã đề cập ở trên. Tương tự như vậy, hai nguyên hàm được định nghĩa ở phía người dùng AI: "Root" và "Sampling". Root cung cấp cho máy chủ quyền truy cập vào hệ thống tệp của máy khách (ví dụ: cho phép máy chủ đọc và ghi các tệp cục bộ của người dùng), trong khi Sampling cho phép máy chủ yêu cầu AI tạo thêm văn bản để đạt được hành vi "vòng lặp mô hình" nâng cao. Mặc dù người dùng thông thường không cần hiểu sâu các chi tiết kỹ thuật này, nhưng thiết kế này chứng minh khái niệm mô-đun của MCP: chia các yếu tố cần thiết để AI tương tác với thế giới bên ngoài thành các loại khác nhau nhằm tạo điều kiện mở rộng và tối ưu hóa trong tương lai. Ví dụ, đội ngũ Anthropic phát hiện ra rằng việc chia nhỏ khái niệm truyền thống về "sử dụng công cụ" thành các loại như Yêu cầu và Tài nguyên có thể giúp AI phân biệt rõ ràng các ý định khác nhau và sử dụng thông tin theo ngữ cảnh hiệu quả hơn.

• Các cân nhắc về bảo mật và quyền hạn : Kiến trúc MCP xem xét đầy đủ về bảo mật dữ liệu và kiểm soát quyền hạn . Tất cả máy chủ MCP thường yêu cầu người dùng phải xác thực trước khi truy cập dữ liệu nhạy cảm (ví dụ: ví dụ Gmail đã đề cập ở trên lấy mã thông báo thông qua OAuth) trước khi có thể hoạt động. Trong phiên bản mới của thông số kỹ thuật MCP, một quy trình xác thực chuẩn dựa trên OAuth 2.1 được giới thiệu như một phần của giao thức để đảm bảo rằng giao tiếp giữa máy khách và máy chủ được xác thực và ủy quyền đúng cách. Ngoài ra, đối với một số hoạt động rủi ro cao, MCP khuyến nghị nên duy trì cơ chế đánh giá có sự tham gia của con người — nghĩa là, trao cho người dùng cơ hội xác nhận hoặc từ chối khi AI cố gắng thực hiện các hành động quan trọng. Các khái niệm thiết kế này cho thấy đội ngũ MCP rất coi trọng vấn đề bảo mật và hy vọng tránh tạo ra quá nhiều điểm rủi ro mới khi mở rộng các chức năng AI.

Phản ứng ban đầu từ giới học thuật và cộng đồng phát triển

Sau khi MCP ra mắt, nó ngay lập tức gây nên những cuộc thảo luận sôi nổi trong giới công nghệ và cộng đồng phát triển. Ngành công nghiệp nói chung bày tỏ sự kỳ vọng và ủng hộ cho tiêu chuẩn mở này .

Ví dụ, Giám đốc điều hành của OpenAI, Sam Altman đã thông báo trong bài đăng vào tháng 3 năm 2025 rằng OpenAI sẽ bổ sung hỗ trợ cho tiêu chuẩn Anthropic MCP vào các sản phẩm của mình. Điều này có nghĩa là trợ lý ChatGPT phổ biến cũng sẽ có thể truy cập nhiều nguồn dữ liệu khác nhau thông qua MCP trong tương lai, cho thấy xu hướng hợp tác giữa hai phòng thí nghiệm AI lớn nhằm thúc đẩy các tiêu chuẩn chung. "Mọi người đều yêu thích MCP và chúng tôi rất vui mừng khi hỗ trợ công nghệ này trên tất cả các sản phẩm của mình", ông cho biết.

Trên thực tế, OpenAI đã tích hợp MCP vào Bộ công cụ phát triển tác nhân và có kế hoạch cung cấp hỗ trợ cho ứng dụng máy tính để bàn ChatGPT và API phản hồi sớm. Tuyên bố như vậy được coi là một cột mốc quan trọng trong hệ sinh thái MCP.

Không chỉ các công ty hàng đầu chú ý đến MCP mà cộng đồng nhà phát triển cũng đang hưởng ứng nhiệt tình. Trên diễn đàn kỹ thuật Hacker News, chủ đề thảo luận liên quan đã thu hút hàng trăm tin nhắn trong một thời gian ngắn. Nhiều nhà phát triển coi MCP là "giao diện plug-in công cụ LLM chuẩn hóa cuối cùng", cho rằng nó không mang lại bất kỳ tính năng mới nào, nhưng thông qua một giao diện thống nhất, nó được kỳ vọng sẽ giảm đáng kể công việc phát minh lại bánh xe. Một cư dân mạng đã tóm tắt một cách sinh động: "Nói tóm lại, MCP đang cố gắng sử dụng cơ chế gọi công cụ/chức năng cũ để cắm vào một giao diện plug-in in phổ biến được chuẩn hóa cho LLM. Nó không giới thiệu các khả năng mới, nhưng hy vọng sẽ giải quyết được vấn đề tích hợp N×M và cho phép phát triển và sử dụng nhiều công cụ hơn." Quan điểm này chỉ ra giá trị cốt lõi của MCP: nó nằm ở tiêu chuẩn hóa hơn là đổi mới chức năng, nhưng bản thân tiêu chuẩn hóa có động lực rất lớn cho hệ sinh thái.

Đồng thời, một số nhà phát triển cũng đưa ra những câu hỏi và đề xuất trong giai đoạn đầu. Ví dụ, một số người phàn nàn rằng tài liệu chính thức không định nghĩa rõ ràng thuật ngữ "bối cảnh" và hy vọng sẽ thấy nhiều ví dụ thực tế hơn để hiểu được MCP có thể làm gì. Các kỹ sư Anthropic cũng tích cực phản hồi cuộc thảo luận, giải thích rằng: "Mục đích của MCP là đưa những điều bạn quan tâm đến bất kỳ ứng dụng LLM nào có cài đặt máy khách MCP. Bạn có thể cung cấp cấu trúc cơ sở dữ liệu dưới dạng tài nguyên cho mô hình (làm cho nó có sẵn để tham khảo trong cuộc trò chuyện bất cứ lúc nào) hoặc bạn có thể cung cấp một công cụ để truy vấn cơ sở dữ liệu. Theo cách này, mô hình có thể tự quyết định khi nào sử dụng công cụ để trả lời các câu hỏi." Qua lời giải thích này, nhiều nhà phát triển đã hiểu rõ hơn về tính thực tiễn của MCP. Nhìn chung, cộng đồng vẫn thận trọng lạc quan về MCP, cho rằng nó có tiềm năng trở thành tiêu chuẩn chung của ngành, mặc dù vẫn cần thời gian để quan sát mức độ hoàn thiện và lợi ích thực sự của nó.

Điều đáng nói là MCP đã thu hút được một nhóm người dùng đầu tiên ngay sau khi phát hành. Ví dụ, công ty thanh toán Block (trước đây là Square) và nền tảng đa phương tiện Apollo đã tích hợp MCP vào hệ thống nội bộ của họ; Các công ty công cụ phát triển như Zed, Replit, Codeium và Sourcegraph cũng đã thông báo rằng họ đang hợp tác với MCP để nâng cao khả năng AI của nền tảng của riêng họ.

Thậm chí, CTO của Block còn công khai ca ngợi: "Công nghệ mở như MCP giống như một cây cầu nối từ AI đến các ứng dụng thực tế, giúp đổi mới trở nên cởi mở, minh bạch hơn và bắt nguồn từ sự hợp tác". Điều này cho thấy ngành công nghiệp, từ các công ty khởi nghiệp đến các doanh nghiệp lớn, đều thể hiện sự quan tâm lớn đến MCP và hợp tác liên ngành dần trở thành xu hướng. Giám đốc sản phẩm của Anthropic, Mike Krieger cũng hoan nghênh sự tham gia của OpenAI trong cộng đồng, tiết lộ rằng "MCP là một tiêu chuẩn mở đang phát triển mạnh mẽ với hàng nghìn tích hợp đang được tiến hành và là một hệ sinh thái tiếp tục phát triển". Những phản hồi tích cực này cho thấy MCP đã đạt được sự công nhận đáng kể ngay từ giai đoạn đầu.

Bốn thách thức và hạn chế mà MCP có thể phải đối mặt

Mặc dù MCP có tương lai đầy hứa hẹn, vẫn còn một số thách thức và hạn chế cần khắc phục trong việc quảng bá và ứng dụng:

• Tính phổ biến và khả năng tương thích giữa các mô hình : Để tối đa hóa giá trị của MCP, nhiều mô hình và ứng dụng AI hơn phải hỗ trợ tiêu chuẩn này. Hiện tại, sê-ri Anthropic Claude và một số sản phẩm OpenAI đã bày tỏ sự ủng hộ và Microsoft cũng đã công bố ra mắt tích hợp liên quan cho MCP (ví dụ: cung cấp máy chủ MCP cho phép AI sử dụng trình duyệt). Tuy nhiên, vẫn phải chờ xem liệu những công ty lớn khác như Google, Meta và nhiều mô hình mã nguồn mở khác có thực sự làm theo hay không. Nếu có sự khác biệt về tiêu chuẩn trong tương lai (ví dụ, các công ty khác nhau thúc đẩy các giao thức khác nhau), ý định ban đầu của các tiêu chuẩn mở sẽ khó có thể thực hiện đầy đủ. Do đó, việc phổ biến MCP đòi hỏi ngành phải đạt được sự đồng thuận, thậm chí có thể cần sự can thiệp của các tổ chức tiêu chuẩn để phối hợp nhằm đảm bảo tính tương thích và khả năng tương tác thực sự giữa các mô hình khác nhau.

• Khó khăn trong việc triển khai và thực hiện : Đối với các nhà phát triển, mặc dù MCP giúp họ tiết kiệm công sức viết nhiều bộ chương trình tích hợp, nhưng việc triển khai ban đầu vẫn đòi hỏi thời gian học hỏi và phát triển. Việc viết máy chủ MCP liên quan đến việc hiểu về giao tiếp JSON-RPC, các khái niệm cơ bản và giao diện với các dịch vụ mục tiêu. Một số đội ngũ vừa và nhỏ có thể không có đủ nguồn lực để tự phát triển trong thời điểm hiện tại. Tuy nhiên, tin tốt là Anthropic đã cung cấp SDK và mã mẫu như Python và TypeScript để giúp các nhà phát triển bắt đầu nhanh chóng. Cộng đồng cũng liên tục phát hành các trình kết nối MCP được xây dựng sẵn, bao gồm các công cụ phổ biến như Google Drive, Slack, GitHub, v.v. Thậm chí còn có các dịch vụ đám mây (như Cloudflare) cung cấp khả năng triển khai máy chủ MCP chỉ bằng một cú nhấp chuột, giúp đơn giản hóa quy trình thiết lập MCP trên các máy chủ từ xa. Do đó, khi Chuỗi công cụ ngày càng hoàn thiện, ngưỡng triển khai MCP dự kiến ​​sẽ giảm dần. Tuy nhiên, trong giai đoạn chuyển đổi hiện tại, các doanh nghiệp vẫn cần cân nhắc các yếu tố như chi phí phát triển và khả năng tương thích của hệ thống khi triển khai MCP.

• Kiểm soát bảo mật và cấp phép : Việc cho phép các mô hình AI tự do truy cập dữ liệu bên ngoài và các công cụ vận hành vốn dĩ sẽ kéo theo rủi ro bảo mật mới. Đầu tiên là tính bảo mật của thông tin đăng nhập: Máy chủ MCP thường cần lưu thông tin đăng nhập cho nhiều dịch vụ khác nhau (như mã thông báo OAuth) để thực hiện các thao tác thay mặt cho người dùng. Nếu những thông tin đăng nhập này bị kẻ xấu đánh cắp, kẻ tấn công có thể thiết lập máy chủ MCP của riêng mình để mạo danh người dùng và truy cập vào mọi dữ liệu của người dùng, chẳng hạn như đọc mọi email, gửi tin nhắn thay mặt cho người khác và đánh cắp hàng loạt thông tin nhạy cảm. Vì cuộc tấn công này khai thác các kênh API hợp pháp nên nó thậm chí có thể bỏ qua các cảnh báo đăng nhập từ xa truyền thống và không bị phát hiện. Thứ hai là bảo vệ máy chủ MCP: với vai trò là trung gian tổng hợp nhiều khóa dịch vụ, một khi máy chủ MCP bị tấn công, kẻ tấn công có thể truy cập vào tất cả các dịch vụ được kết nối, gây ra hậu quả thảm khốc. Điều này được mô tả là "đánh cắp chìa khóa vương quốc chỉ bằng một cú nhấp chuột", đặc biệt là trong hoàn cảnh doanh nghiệp, nơi một điểm lỗi duy nhất có thể cho phép kẻ tấn công truy cập vào nhiều hệ thống nội bộ. Hơn nữa, còn có mối đe dọa mới từ các cuộc tấn công tiêm mã nhanh: kẻ tấn công có thể ẩn các hướng dẫn đặc biệt trong tệp hoặc tin nhắn để lừa AI thực hiện các hoạt động độc hại một cách vô tình. Ví dụ, một email có vẻ bình thường có thể chứa hướng dẫn ẩn. Khi trợ lý AI đọc nội dung email, các lệnh ẩn được cấy ghép sẽ được kích hoạt, khiến AI thực hiện các hành động trái phép (như bí mật truyền tài liệu mật) thông qua MCP. Do người dùng thường khó phát hiện ra sự tồn tại của những hướng dẫn khó hiểu như vậy nên ranh giới bảo mật truyền thống giữa "đọc nội dung" và "thực hiện hành động" trở nên mờ nhạt, tạo ra rủi ro tiềm ẩn. Cuối cùng, phạm vi quyền quá rộng cũng là một mối quan ngại: để cho phép AI hoàn thành linh hoạt nhiều nhiệm vụ khác nhau, máy chủ MCP thường yêu cầu quyền hạn rộng hơn (ví dụ: quyền đọc, ghi và xóa đầy đủ cho email, thay vì chỉ quyền truy vấn). Ngoài ra, MCP còn quản lý tập trung quyền truy cập vào nhiều dịch vụ. Trong trường hợp rò rỉ dữ liệu, kẻ tấn công có thể phân tích chéo dữ liệu từ nhiều nguồn để có được quyền riêng tư toàn diện hơn của người dùng hoặc thậm chí các nhà điều hành MCP hợp pháp có thể lạm dụng dữ liệu trên nhiều dịch vụ để xây dựng hồ sơ người dùng hoàn chỉnh. Tóm lại, MCP không chỉ mang lại sự tiện lợi mà còn định hình lại mô hình bảo mật ban đầu, đòi hỏi cả nhà phát triển và người dùng phải nâng cao nhận thức rủi ro. Trong quá trình thúc đẩy MCP, cách xây dựng các biện pháp bảo mật hoàn thiện tốt nhất (như kiểm soát quyền chi tiết hơn, tăng cường bảo vệ thông tin xác thực, cơ chế giám sát hành vi AI, v.v.) sẽ là một vấn đề quan trọng.

• Phát triển và quản lý thông số kỹ thuật : Là một tiêu chuẩn mới nổi, thông tin chi tiết về thông số kỹ thuật của MCP có thể được điều chỉnh và nâng cấp dựa trên phản hồi từ các ứng dụng thực tế. Trên thực tế, Anthropic đã phát hành phiên bản cập nhật của thông số kỹ thuật MCP vào tháng 3 năm 2025, giới thiệu những cải tiến như xác thực tiêu chuẩn OAuth đã đề cập ở trên, giao tiếp hai chiều tức thời, yêu cầu lần, v.v. để tăng cường bảo mật và khả năng tương thích. Trong tương lai, khi có nhiều người tham gia hơn, các mô-đun chức năng mới có thể được bổ sung. Cách phối hợp quá trình phát triển các tiêu chuẩn trong một cộng đồng mở cũng là một thách thức: cần phải có một cơ chế quản lý rõ ràng để xác định hướng đi của các tiêu chuẩn, duy trì khả năng tương thích ngược trong khi vẫn đáp ứng các yêu cầu mới. Ngoài ra, khi áp dụng MCP, doanh nghiệp cũng phải chú ý đến tính nhất quán của phiên bản và đảm bảo máy khách và máy chủ tuân theo cùng một phiên bản giao thức, nếu không có thể xảy ra tình trạng giao tiếp kém. Tuy nhiên, sự phát triển của các giao thức chuẩn hóa như vậy có thể tham khảo lịch sử phát triển của các tiêu chuẩn Internet và được hoàn thiện dần dần theo sự đồng thuận cộng đồng . Khi MCP ngày càng hoàn thiện, chúng ta có cơ hội chứng kiến ​​một nhóm làm việc chuyên trách hoặc tổ chức tiêu chuẩn dẫn dắt hoạt động bảo trì dài hạn để đảm bảo rằng tiêu chuẩn mở này luôn phục vụ lợi ích chung của toàn bộ hệ sinh thái AI.

Tiềm năng tương lai và triển vọng ứng dụng của MCP

Nhìn về phía trước, Giao thức bối cảnh mô hình (MCP) có thể đóng nhân vật cơ bản quan trọng trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo, mang lại nhiều tác động:

• Hợp tác đa mô hình và AI mô-đun : Khi MCP trở nên phổ biến hơn, chúng ta có thể thấy sự hợp tác mượt mà hơn giữa các mô hình AI khác nhau. Thông qua MCP, trợ lý AI có thể dễ dàng sử dụng các dịch vụ do hệ thống AI khác cung cấp. Ví dụ, một mô hình hội thoại văn bản có thể gọi các khả năng của một mô hình nhận dạng hình ảnh thông qua MCP (chỉ cần đóng gói mô hình sau vào một công cụ MCP), do đó đạt được những lợi thế bổ sung giữa các mô hình. Các ứng dụng AI trong tương lai có thể không còn được hỗ trợ bởi một mô hình duy nhất mà là nhiều tác nhân AI có chuyên môn khác nhau làm việc cùng nhau thông qua các giao thức chuẩn hóa. Điều này có phần giống với kiến ​​trúc vi dịch vụ trong kỹ thuật phần mềm: mỗi dịch vụ (mô hình) thực hiện các nhiệm vụ riêng, giao tiếp và cộng tác thông qua các giao diện chuẩn để tạo thành một tổng thể mạnh mẽ hơn.

• Hệ sinh thái công cụ thịnh vượng : MCP đã thiết lập một "khoảng trống" chung cho các công cụ AI, dự kiến ​​sẽ tạo ra một hệ sinh thái công cụ của bên thứ ba thịnh vượng. Cộng đồng nhà phát triển đã bắt đầu đóng góp nhiều trình kết nối MCP khác nhau. Chỉ cần có dịch vụ kỹ thuật số mới xuất hiện, ai đó có thể sớm phát triển mô-đun MCP tương ứng. Trong tương lai, nếu người dùng muốn trợ lý AI của mình hỗ trợ tính năng mới, họ có thể chỉ cần tải xuống hoặc kích hoạt plug-in MCP có sẵn mà không cần phải chờ hỗ trợ phát triển chính thức từ nhà cung cấp AI. Mô hình hệ sinh thái này hơi giống App Store dành cho điện thoại thông minh, ngoại trừ việc "ứng dụng" ở đây là một công cụ hoặc nguồn dữ liệu được cung cấp cho AI để sử dụng. Đối với doanh nghiệp, họ cũng có thể thiết lập thư viện công cụ MCP nội bộ của riêng mình cho các ứng dụng AI ở nhiều phòng ban khác nhau để chia sẻ và dần hình thành hệ sinh thái AI cấp tổ chức. Về lâu dài, với sự đầu tư của lượng lớn nhà phát triển, sự phong phú của hệ sinh thái MCP sẽ nâng cao đáng kể ranh giới ứng dụng của trợ lý AI, cho phép AI thực sự tích hợp vào nhiều tình huống việc kinh doanh và cuộc sống hàng ngày đa dạng hơn.

• Các hình thức hợp tác chuẩn hóa mới : Kinh nghiệm lịch sử cho chúng ta biết rằng các tiêu chuẩn thống nhất thường dẫn đến những đổi mới mang tính bùng nổ, giống như Internet có thể kết nối mọi thứ nhờ các giao thức như TCP/IP và HTTP. Là một trong những giao thức quan trọng trong kỷ nguyên AI, MCP có tiềm năng thúc đẩy sự hợp tác và giao tiếp trong ngành trên các giao diện công cụ AI. Điều đáng chú ý là Anthropic áp dụng phương pháp tiếp cận cộng tác mã nguồn mở để thúc đẩy MCP và khuyến khích các nhà phát triển cùng nhau cải thiện giao thức. Trong tương lai, chúng ta có thể thấy nhiều công ty và viện nghiên cứu hơn tham gia vào việc xây dựng các tiêu chuẩn MCP để hoàn thiện chúng hơn. Đồng thời, chuẩn hóa cũng hạ thấp ngưỡng để đội ngũ khởi nghiệp gia nhập thị trường công cụ AI: các công ty khởi nghiệp có thể tập trung vào việc tạo ra các công cụ sáng tạo vì thông qua MCP, sản phẩm của họ có thể được nhiều trợ lý AI khác nhau gọi một cách tự nhiên mà không cần phải thích ứng với nhiều nền tảng riêng biệt. Điều này sẽ thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của các công cụ AI và hình thành nên một vòng tròn lành mạnh.

• Một bước tiến vượt bậc về khả năng của trợ lý AI : Nhìn chung, MCP sẽ mang lại sự nâng cấp về khả năng của trợ lý AI . Thông qua các giao thức theo ngữ cảnh cắm và chạy, trợ lý AI trong tương lai sẽ có thể truy cập mọi tài nguyên kỹ thuật số mà người dùng đã có, từ thiết bị cá nhân đến dịch vụ đám mây, từ phần mềm văn phòng đến các công cụ phát triển. Điều này có nghĩa là AI có thể hiểu sâu hơn về tình hình hiện tại của người dùng và dữ liệu có sẵn, để cung cấp hỗ trợ phù hợp hơn. Ví dụ, trợ lý phân tích kinh doanh có thể kết nối với hệ thống tài chính, lịch và email cùng lúc và chủ động nhắc nhở bạn về những thay đổi quan trọng dựa trên thông tin toàn diện; hoặc, ngoài việc đọc cơ sở mã, AI lập trình của nhà phát triển cũng có thể truy cập các công cụ quản lý dự án và hồ sơ luồng thảo luận, thực sự trở thành đối tác thông minh hiểu toàn bộ bối cảnh phát triển. Trợ lý AI đa chế độ và đa chức năng sẽ không còn chỉ trò chuyện và trả lời câu hỏi nữa mà có thể thực hiện nhiệm vụ phức tạp và kết nối nhiều dịch vụ khác nhau, trở thành trợ lý không thể thiếu trong công việc và cuộc sống của chúng ta.

Tóm lại, Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP), với tư cách là một tiêu chuẩn mở mới nổi, đang xây dựng cầu nối giữa các mô hình AI và thế giới bên ngoài. Nó cho chúng ta thấy một xu hướng: Trợ lý AI sẽ di chuyển từ các hòn đảo biệt lập sang một hệ sinh thái kết nối và hợp tác. Tất nhiên, việc triển khai các công nghệ mới không bao giờ có thể đạt được trong một sớm một chiều. MCP vẫn cần thời gian để xác minh tính ổn định và bảo mật của nó, và tất cả các bên cần phải hợp tác với nhau để xây dựng các biện pháp thực hành tốt nhất. Tuy nhiên, điều chắc chắn là chuẩn hóa và cộng tác là một trong những hướng phát triển tất yếu của AI. Trong tương lai gần, khi chúng ta sử dụng trợ lý AI để hoàn thành nhiều nhiệm vụ phức tạp khác nhau, chúng ta có thể hiếm khi nhận thấy sự tồn tại của MCP - giống như chúng ta không còn cần phải hiểu cách HTTP hoạt động khi lướt Internet hiện nay. Nhưng chính những thỏa thuận ẩn sau hậu trường này mới định hình và hỗ trợ sự thịnh vượng của toàn bộ hệ sinh thái. Khái niệm mà MCP đại diện sẽ thúc đẩy sự tích hợp chặt chẽ hơn của AI vào cuộc sống số của con người và mở ra một chương mới cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo.