Bạn đã vá víu các API, tùy chỉnh bot Slack và cầu xin ChatGPT hành xử như một đồng đội.
Nhưng nếu không có bối cảnh thực tế, AI chỉ đang đoán mò. Nó sẽ gặp sự cố khi công cụ của bạn thay đổi và đưa ra kết quả sai lệch khi dữ liệu của bạn không được ánh xạ rõ ràng hoặc không thể truy cập.
Giao thức bối cảnh mô hình (MCP) thay đổi điều đó. Nó tạo ra một ngôn ngữ chia sẻ giữa mô hình của bạn và hệ thống của bạn: có cấu trúc, có bối cảnh và được thiết kế để mở rộng quy mô. MCP cho phép bạn ngừng triển khai AI "hành động thông minh" và bắt đầu xây dựng AI "thực sự thông minh".
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về MCP và cách triển khai nó. Ngoài ra, chúng ta sẽ khám phá cách ClickUp hoạt động như một giải pháp thay thế cho các giao thức MCP. Hãy cùng bắt đầu! 🤖
Giao thức bối cảnh mô hình là gì?
Giao thức bối cảnh mô hình là một khung làm việc hoặc hướng dẫn được sử dụng để định nghĩa, cấu trúc và truyền đạt các yếu tố/bối cảnh khóa (các lời nhắc, lịch sử cuộc hội thoại, trạng thái công cụ, metadata người dùng, v.v.) cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
Nó mô tả các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến mô hình, chẳng hạn như:
- Ai sẽ sử dụng mô hình (các bên liên quan)
- Tại sao mô hình được tạo ra (đối tượng)
- Nơi và cách nó sẽ được áp dụng (trường hợp sử dụng, môi trường)
- Những hạn chế nào tồn tại (kỹ thuật, đạo đức, thời gian, v.v.)
- Những giả định nào được đưa ra về bối cảnh thực tế?
Nói một cách đơn giản, nó tạo điều kiện cho mô hình hoạt động hiệu quả và đảm bảo rằng mô hình đó có cơ sở kỹ thuật vững chắc, phù hợp và có thể sử dụng được trong bối cảnh mà nó được xây dựng.
Các thành phần khóa của MCP bao gồm:
- Tiêu chí xác thực: Mô tả cách mô hình sẽ được kiểm tra hoặc đánh giá về độ chính xác và tính hữu ích
- Mục đích: Rõ ràng nêu rõ mô hình được thiết kế để đại diện hoặc giải quyết vấn đề gì
- Phạm vi: Xác định giới hạn của mô hình, bao gồm những gì được bao gồm và những gì bị loại trừ
- Khái niệm và biến chính: Xác định các thành phần chính, thực thể hoặc biến mà mô hình xử lý
- Mối quan hệ và giả định: Giải thích cách các khái niệm tương tác với nhau và các giả định cơ bản của mô hình
- Cấu trúc: Mô tả định dạng của mô hình (ví dụ: sơ đồ, phương trình toán học, mô phỏng)
MCP so với LangChain
LangChain là một khung làm việc thân thiện với nhà phát triển để xây dựng các ứng dụng sử dụng các tác nhân LLM. MCP, mặt khác, là một giao thức tiêu chuẩn hóa cách bối cảnh được truyền đến các mô hình trên các hệ thống khác nhau.
LangChain giúp bạn xây dựng, và MCP giúp các hệ thống giao tiếp với nhau. Hãy tìm hiểu sự khác biệt giữa hai công nghệ này một cách rõ ràng hơn.
| Tính năng | LangChain | Mô hình MCP |
| Tập trung | Phát triển ứng dụng với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) | Tiêu chuẩn hóa ngữ cảnh của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và tương tác với công cụ |
| Công cụ | Chuỗi, đại lý, bộ nhớ, trình truy xuất | Giao thức cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) truy cập công cụ, dữ liệu và bối cảnh |
| Khả năng mở rộng | Modular, mở rộng thông qua các thành phần | Được thiết kế cho các triển khai quy mô lớn, đa tác nhân |
| Các trường hợp sử dụng | Chatbot, hệ thống sinh ra được tăng cường bằng truy xuất (RAG), tự động hóa công việc | Quản lý AI doanh nghiệp, hệ thống đa mô hình |
| Khả năng tương tác | Giới hạn trong các công cụ trong hệ sinh thái | Cao, cho phép chuyển đổi giữa các mô hình và công cụ |
Muốn xem các tự động hóa dựa trên MCP trông như thế nào trong thực tế?
Xem hướng dẫn của ClickUp về tự động hóa quy trình làm việc AI, cho thấy cách các nhóm khác nhau, từ marketing đến kỹ thuật, cài đặt các quy trình làm việc động và phức tạp phản ánh sức mạnh tương tác thời gian thực của giao thức bối cảnh mô hình.
MCP so với RAG
RAG và MCP đều nâng cao khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) bằng kiến thức bên ngoài, nhưng khác nhau về thời gian và cách tương tác.
Trong khi RAG thu thập thông tin trước khi mô hình tạo ra phản hồi, MCP cho phép mô hình yêu cầu dữ liệu hoặc kích hoạt các công cụ trong quá trình tạo ra phản hồi thông qua một giao diện tiêu chuẩn. Hãy so sánh cả hai.
| Tính năng | RAG | MCP |
| Tập trung | Tải trước thông tin liên quan để tạo phản hồi | Tương tác công cụ/dữ liệu theo thời gian thực trong quá trình xử lý |
| Cơ chế | Trước tiên, lấy dữ liệu từ nguồn bên ngoài, sau đó tạo ra | Yêu cầu bối cảnh trong quá trình sinh dữ liệu |
| Phù hợp nhất cho | Cơ sở kiến thức tĩnh hoặc bán cấu trúc, hệ thống kiểm tra chất lượng (QA) | Công cụ thời gian thực, API, cơ sở dữ liệu tích hợp với công cụ |
| Giao thức giới hạn | Bị giới hạn bởi thời gian truy xuất và cửa sổ ngữ cảnh | Độ trễ từ các bước nhảy giao thức |
| Tích hợp | Có, kết quả RAG có thể được nhúng vào các lớp bối cảnh MCP | Có, nó có thể tích hợp RAG vào MCP để tạo ra các luồng dữ liệu phong phú hơn |
Nếu bạn đang xây dựng một hệ thống kết hợp RAG + MCP, hãy bắt đầu với một hệ thống quản lý kiến thức sạch sẽ bên trong ClickUp.
Bạn có thể áp dụng mẫu Cơ sở Kiến thức của ClickUp để tổ chức nội dung một cách nhất quán. Điều này giúp các trợ lý AI của bạn truy xuất thông tin chính xác và cập nhật mà không cần phải lục lọi trong đống thông tin lộn xộn.
MCP so với các tác nhân AI
Trong khi MCP là giao diện, các loại tác nhân AI khác nhau đóng vai trò là các tác nhân.
Các mô hình MCP tiêu chuẩn hóa cách các tác nhân truy cập công cụ, dữ liệu và bối cảnh, hoạt động như một kết nối chung. Các tác nhân AI sử dụng quyền truy cập đó để đưa ra quyết định, thực hiện công việc và hoạt động độc lập.
| Tính năng | MCP | Các tác nhân AI |
| Vai trò | Giao diện tiêu chuẩn cho việc truy cập công cụ/dữ liệu | Hệ thống tự động thực hiện các công việc |
| Hàm | Làm cầu nối giữa các mô hình và hệ thống bên ngoài | Sử dụng máy chủ MCP để truy cập ngữ cảnh, công cụ và đưa ra quyết định |
| Trường hợp sử dụng | Kết nối các hệ thống AI, cơ sở dữ liệu, API và máy tính | Viết mã, tóm tắt dữ liệu, quản lý quy trình làm việc |
| Phụ thuộc | Lớp giao thức độc lập | Thường dựa vào MCP để truy cập công cụ động |
| Mối quan hệ | Cho phép chức năng dựa trên ngữ cảnh | Thực thi các công việc bằng cách sử dụng bối cảnh và khả năng do MCP là nhà cung cấp |
❗️Một trợ lý AI có thể hiểu toàn bộ công việc của bạn trông như thế nào? Xem tại đây. 👇🏼
⚙️ Bonus: Cần hỗ trợ để xác định khi nào nên sử dụng RAG, MCP hoặc kết hợp cả hai? So sánh chi tiết giữa RAG, MCP và Trợ lý AI này sẽ giải thích rõ ràng với sơ đồ và ví dụ minh họa.
Tại sao bối cảnh lại quan trọng trong các mô hình AI?
Đối với các hệ thống AI hiện đại, bối cảnh là yếu tố nền tảng. Bối cảnh cho phép các mô hình AI tạo sinh hiểu ý định của người dùng, làm rõ đầu vào và cung cấp kết quả chính xác, phù hợp và có thể thực hiện được. Nếu thiếu bối cảnh, các mô hình sẽ đưa ra kết quả sai lệch, hiểu nhầm yêu cầu và tạo ra đầu ra không đáng tin cậy.
Trong thực tế, bối cảnh đến từ nhiều nguồn khác nhau: hồ sơ CRM, lịch sử Git, nhật ký trò chuyện, đầu ra API và nhiều nguồn khác.
Trước khi có MCP, việc tích hợp dữ liệu này vào các quy trình làm việc AI đòi hỏi phải viết các kết nối tùy chỉnh cho từng hệ thống [một phương pháp phân mảnh, dễ xảy ra lỗi và không thể mở rộng].
MCP giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp một cách thức có cấu trúc, có thể đọc được bởi máy tính để các mô hình AI truy cập thông tin bối cảnh, dù đó là lịch sử nhập liệu của người dùng, đoạn mã, dữ liệu kinh doanh hay chức năng của công cụ.
Quy trình truy cập tiêu chuẩn này là yếu tố quan trọng cho khả năng suy luận tự chủ, cho phép các tác nhân AI lập kế hoạch và hành động thông minh dựa trên dữ liệu thời gian thực và liên quan.
Ngoài ra, khi bối cảnh được chia sẻ hiệu quả, hiệu suất AI được cải thiện toàn diện:
- Các phản hồi phù hợp hơn trong ngôn ngữ, mã và các công việc đa phương thức
- Giảm thiểu ảo giác và lỗi, nhờ vào việc định vị dữ liệu theo thời gian thực
- Cải thiện khả năng ghi nhớ và luồng công việc trong các cuộc hội thoại dài hoặc công việc phức tạp
- Tích hợp đơn giản với các công cụ, cho phép các tác nhân tái sử dụng dữ liệu và hành động thông qua các giao diện tiêu chuẩn
Dưới đây là ví dụ về cách AI của ClickUp giải quyết khoảng trống ngữ cảnh này mà không yêu cầu bạn phải đối phó với các quy trình MCP phức tạp hoặc mã. Chúng tôi đã lo liệu mọi thứ!
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Để đi sâu hơn, hãy tìm hiểu cách sử dụng các tác nhân dựa trên kiến thức trong AI để truy xuất và sử dụng dữ liệu động.
Cơ chế công việc của giao thức bối cảnh mô hình là gì?
MCP tuân theo kiến trúc client-server, trong đó các ứng dụng AI (khách hàng) yêu cầu công cụ, dữ liệu hoặc hành động từ các hệ thống bên ngoài (máy chủ). Dưới đây là phân tích chi tiết về cách MCP thực hiện công việc trong thực tế. ⚒️
🧩 Thiết lập kết nối
Khi một ứng dụng AI (như Claude hoặc Cursor) khởi động, nó sẽ khởi tạo các khách hàng MCP kết nối với một hoặc nhiều máy chủ MCP. Các sự kiện do máy chủ gửi có thể đại diện cho bất kỳ thứ gì, từ API thời tiết đến các công cụ nội bộ như hệ thống CRM.
🧠 Thú vị: Một số máy chủ MCP cho phép các đại lý xem số dư token, kiểm tra NFT hoặc thậm chí kích hoạt hợp đồng thông minh trên hơn 30 mạng blockchain.
👀 Khám phá các công cụ và khả năng
Sau khi kết nối, khách hàng thực hiện quá trình phát hiện khả năng, hỏi từng máy chủ: Bạn là nhà cung cấp những công cụ, tài nguyên hoặc lời nhắc nào?
Máy chủ trả về danh sách các khả năng của nó, được đăng ký và cung cấp cho mô hình AI sử dụng khi cần thiết.
📮 ClickUp Insight: 13% số người tham gia khảo sát của chúng tôi muốn sử dụng AI để đưa ra quyết định khó khăn và giải quyết các vấn đề phức tạp. Tuy nhiên, chỉ 28% cho biết họ sử dụng AI thường xuyên trong công việc.
Một lý do có thể: Lo ngại về bảo mật! Người dùng có thể không muốn chia sẻ dữ liệu quyết định nhạy cảm với AI bên ngoài. ClickUp giải quyết vấn đề này bằng cách mang giải pháp AI trực tiếp vào Không gian Làm việc an toàn của bạn. Từ SOC 2 đến tiêu chuẩn ISO, ClickUp tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu cao nhất và giúp bạn sử dụng công nghệ AI tạo sinh một cách an toàn trên toàn bộ Không gian Làm việc.
🧠 Xác định nhu cầu về bối cảnh bên ngoài
Khi người dùng nhập dữ liệu đầu vào (ví dụ: Thời tiết ở Chicago như thế nào?), mô hình AI phân tích yêu cầu và nhận ra rằng nó cần dữ liệu thời gian thực từ bên ngoài, không có trong tập dữ liệu đào tạo của nó.
Mô hình lựa chọn công cụ phù hợp từ các khả năng MCP có sẵn, như dịch vụ thời tiết, và khách hàng chuẩn bị yêu cầu cho máy chủ đó.
🔍 Bạn có biết? MCP lấy cảm hứng từ Giao thức máy chủ Ngôn ngữ (LSP), mở rộng khái niệm này cho các quy trình làm việc AI tự động. Phương pháp này cho phép các tác nhân AI phát hiện và kết nối các công cụ một cách động, thúc đẩy tính linh hoạt và khả năng mở rộng trong môi trường phát triển hệ thống AI.
✅ Thực thi và xử lý phản hồi
Khách hàng gửi yêu cầu đến máy chủ MCP, chỉ định:
- Công cụ để sử dụng
- Tham số (ví dụ: địa điểm, ngày tháng)
Máy chủ MCP xử lý yêu cầu, thực hiện hành động cần thiết (như lấy thông tin thời tiết) và trả về kết quả dưới dạng định dạng có thể đọc được bởi máy tính. Khách hàng AI tích hợp thông tin được trả về này.
Mô hình sau đó tạo ra phản hồi dựa trên cả dữ liệu mới và lời nhắc ban đầu.
Trích xuất thông tin từ không gian làm việc của bạn bằng ClickUp Brain
💟 Bonus: Cuộc họp với Brain MAX, trợ lý AI độc lập trên desktop từ ClickUp giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức khi phải tự xây dựng các quy trình làm việc MCP tùy chỉnh từ đầu. Thay vì phải ghép nối hàng chục công cụ và tích hợp, Brain MAX đã được lắp ráp sẵn và sẵn sàng sử dụng, thống nhất tất cả công việc, ứng dụng và mô hình AI của bạn trên một nền tảng mạnh mẽ duy nhất.
Với tích hợp sâu vào không gian làm việc, chuyển đổi giọng nói thành văn bản để tăng năng suất mà không cần dùng tay, và các phản hồi liên quan cao, phù hợp với vai trò, Brain MAX mang đến cho bạn sự kiểm soát, tự động hóa và trí tuệ mà bạn mong đợi từ một giải pháp được tùy chỉnh - mà không cần bất kỳ thiết lập hay bảo trì nào. Đây là tất cả những gì bạn cần để quản lý, tự động hóa và đẩy nhanh công việc của mình, ngay từ máy tính để bàn của bạn!
Những thách thức phổ biến trong quản lý bối cảnh trong AI
Quản lý bối cảnh trong hệ thống AI là yếu tố quan trọng nhưng không hề đơn giản.
Hầu hết các mô hình AI, bất kể kiến trúc hay công cụ sử dụng, đều gặp phải một số rào cản chung khiến khả năng suy luận chính xác và nhất quán của chúng bị giới hạn. Những rào cản này bao gồm:
- Giới hạn token và cửa sổ ngữ cảnh ngắn hạn chế lượng thông tin liên quan mà AI có thể xem xét cùng lúc, thường dẫn đến các phản hồi không đầy đủ hoặc thiếu chiều sâu
- Nguồn dữ liệu phân mảnh khiến việc thu thập bối cảnh chính xác trở nên khó khăn, đặc biệt khi thông tin được phân tán trên các cơ sở dữ liệu, ứng dụng và định dạng khác nhau
- Thiếu khả năng ghi nhớ dài hạn giữa các phiên làm việc buộc người dùng phải lặp lại thông tin, gây gián đoạn trong các công việc nhiều bước
- Sự mơ hồ trong đầu vào của người dùng, đặc biệt trong các cuộc hội thoại nhiều lượt, có thể làm AI bối rối nếu không có bối cảnh lịch sử rõ ràng
- Độ trễ và chi phí trở thành vấn đề khi lấy dữ liệu đào tạo thời gian thực hoặc bối cảnh từ các hệ thống bên ngoài
- Không có cách tiêu chuẩn để chia sẻ hoặc duy trì bối cảnh giữa các công cụ và nhóm thường dẫn đến trùng lặp, không nhất quán và hợp tác giới hạn
Các vấn đề này cho thấy nhu cầu về quản lý bối cảnh tiêu chuẩn hóa và hiệu quả, điều mà các giao thức MCP hướng đến giải quyết.
🔍 Bạn có biết? Thay vì gửi lệnh trực tiếp, các mô-đun đăng ký nhận dữ liệu từ các luồng dữ liệu liên quan. Điều này có nghĩa là một chân robot có thể chỉ đơn giản là lắng nghe các cập nhật về cân bằng và chỉ hoạt động khi cần thiết.
Giao thức bối cảnh mô hình trong thực tế
MCP giúp dễ dàng tích hợp các nguồn thông tin đa dạng, đảm bảo AI cung cấp các phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh.
Dưới đây là một số ví dụ thực tế minh họa cách MCP có thể được áp dụng trong các tình huống khác nhau. 👇
1. Trợ lý AI
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của trợ lý AI là GitHub Copilot, một trợ lý AI giúp các nhà phát triển viết và gỡ lỗi mã nguồn.
Khi một nhà phát triển đang viết một hàm, Copilot cần truy cập vào:
- Lịch sử mã nguồn: Trí tuệ nhân tạo (AI) truy xuất bối cảnh của mã nguồn hiện tại để đề xuất các đoạn mã hoàn thành phù hợp
- Thư viện bên ngoài: Copilot truy vấn các phiên bản mới nhất của thư viện hoặc khung công tác, đảm bảo mã tương thích với các phiên bản mới nhất
- Dữ liệu thời gian thực: Nếu nhà phát triển yêu cầu cập nhật về quy ước mã hoặc phương pháp xử lý lỗi, Copilot sẽ lấy tài liệu mới nhất
🧠 Thú vị: MCP Guardian hoạt động như một người gác cổng cho việc sử dụng công cụ AI. Nó kiểm tra danh tính, khối các yêu cầu đáng ngờ và ghi lại mọi hoạt động. Bởi vì truy cập công cụ mở = hỗn loạn bảo mật.
2. Trợ lý ảo
Các trợ lý ảo như Google Assistant hoặc Amazon Alexa dựa vào ngữ cảnh để cung cấp các phản hồi có ý nghĩa. Ví dụ:
- Cuộc hội thoại trước đó: Google Assistant ghi nhớ các truy vấn trước đó, như sở thích du lịch của bạn, và điều chỉnh phản hồi cho phù hợp khi bạn hỏi về các tùy chọn chuyến bay hoặc đặt phòng khách sạn
- Công cụ bên ngoài: Nó truy vấn các API của bên thứ ba (ví dụ: các trang tổng hợp vé máy bay như Skyscanner) để lấy thông tin thời gian thực về các chuyến bay có sẵn
3. Hệ thống quản lý kiến thức
Các công cụ quản lý dữ liệu được hỗ trợ bởi AI, như IBM Watson, giúp các tổ chức truy xuất thông tin quan trọng từ các cơ sở dữ liệu khổng lồ hoặc kho lưu trữ tài liệu:
- Bối cảnh tìm kiếm: IBM Watson sử dụng các mô hình MCP để phân tích các truy vấn tìm kiếm trước đó và điều chỉnh kết quả dựa trên sở thích của người dùng và lịch sử tìm kiếm
- Kho lưu trữ bên ngoài: Watson có thể truy vấn các kho lưu trữ bên ngoài (ví dụ: cơ sở kiến thức, bài báo nghiên cứu hoặc tài liệu công ty) để thu thập thông tin chính xác và liên quan nhất
- Gợi ý cá nhân hóa: Dựa trên tương tác của người dùng, Watson có thể đề xuất các tài liệu, câu hỏi thường gặp (FAQ) hoặc tài liệu đào tạo phù hợp với vai trò của người dùng hoặc các dự án đang triển khai
Tổ chức, lọc và tìm kiếm thông tin kiến thức của công ty bạn với ClickUp Enterprise Search
🪄 Lợi thế của ClickUp: Xây dựng cơ sở kiến thức được xác minh và có cấu trúc trong ClickUp Tài liệu và hiển thị nó thông qua ClickUp Knowledge Management như một nguồn bối cảnh cho cổng MCP của bạn. Nâng cao Tài liệu với nội dung phong phú và phương tiện truyền thông để nhận được các đề xuất AI chính xác và cá nhân hóa từ một nguồn trung tâm.
4. Y tế
Trong không gian y tế, các nền tảng như Babylon Health cung cấp các cuộc tư vấn trực tuyến với bệnh nhân. Các hệ thống AI này phụ thuộc mạnh mẽ vào bối cảnh:
- Lịch sử bệnh án: AI cần truy cập vào hồ sơ bệnh án, triệu chứng và các lần khám trước đó của bệnh nhân để đưa ra quyết định chính xác
- Dữ liệu y tế bên ngoài: Nó có thể truy cập dữ liệu y tế thời gian thực (ví dụ: nghiên cứu mới nhất về triệu chứng hoặc phương pháp điều trị) để cung cấp lời khuyên sức khỏe chính xác hơn
- Phản hồi động: Nếu triệu chứng của bệnh nhân thay đổi, AI sẽ sử dụng MCP để cập nhật cơ sở kiến thức và điều chỉnh các đề xuất điều trị cho phù hợp
🔍 Bạn có biết? Hầu hết các MCP không được thiết kế với tính bảo mật làm ưu tiên, điều này khiến chúng dễ bị tấn công trong các tình huống mô phỏng hoặc hệ thống robot được kết nối mạng.
Cách triển khai giao thức bối cảnh mô hình
Việc triển khai giao thức bối cảnh mô hình cho phép ứng dụng AI của bạn tương tác với các công cụ, dịch vụ và nguồn dữ liệu bên ngoài theo cách mô-đun và tiêu chuẩn hóa.
Dưới đây là hướng dẫn từng bước để cài đặt. 📋
Bước #1: Xác định công cụ, tài nguyên và trình xử lý
Bắt đầu bằng cách quyết định các công cụ và tài nguyên mà máy chủ MCP của bạn sẽ cung cấp:
- Công cụ* là các tác vụ mà máy chủ có thể thực hiện (ví dụ: gọi API thời tiết, chạy truy vấn SQL)
- Nguồn tài nguyên là dữ liệu tĩnh hoặc động (ví dụ: tài liệu, tệp cấu hình, cơ sở dữ liệu)
- Đối với mỗi công cụ, xác định: Cấu trúc đầu vào (ví dụ: các trường bắt buộc như thành phố, truy vấn, v.v.) Định dạng đầu ra (ví dụ: JSON-RPC có cấu trúc) Phương pháp thu thập dữ liệu phù hợp để thu thập đầu vào
- Cấu trúc đầu vào (ví dụ: các trường bắt buộc như thành phố, truy vấn, v.v.)
- Định dạng đầu ra (ví dụ: JSON-RPC có cấu trúc)
- Phương pháp thu thập dữ liệu phù hợp để thu thập dữ liệu đầu vào
- Cấu trúc đầu vào (ví dụ: các trường bắt buộc như thành phố, truy vấn, v.v.)
- Định dạng đầu ra (ví dụ: JSON-RPC có cấu trúc)
- Phương pháp thu thập dữ liệu phù hợp để thu thập dữ liệu đầu vào
Sau đó triển khai các handler. Đây là các hàm xử lý các yêu cầu công cụ đến từ khách hàng:
- Xác thực đầu vào để đảm bảo chúng tuân thủ định dạng mong đợi
- Thực thi logic chính (ví dụ: lấy dữ liệu từ API, xử lý dữ liệu)
- Định dạng và trả về kết quả cho khách hàng sử dụng
📌 Ví dụ: Một công cụ tóm tắt tài liệu có thể kiểm tra loại tệp đầu vào (ví dụ: PDF hoặc DOCX), trích xuất văn bản bằng trình phân tích tệp, truyền nội dung qua mô hình hoặc dịch vụ tóm tắt, và trả về tóm tắt ngắn gọn kèm theo các chủ đề chính.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Cài đặt trình nghe sự kiện để kích hoạt các công cụ cụ thể khi xảy ra các hành động nhất định, như người dùng nhập dữ liệu hoặc cập nhật cơ sở dữ liệu. Không cần phải chạy các công cụ ở chế độ nền khi không có hoạt động nào diễn ra.
Bước #2: Xây dựng hoặc cấu hình máy chủ MCP
Sử dụng khung làm việc như FastAPI, Flask, hoặc Express để cung cấp các công cụ và tài nguyên của bạn dưới dạng các điểm cuối HTTP hoặc dịch vụ WebSocket.
Điều quan trọng là:
- Tuân thủ cấu trúc endpoint nhất quán cho tất cả các công cụ (ví dụ: /invoke/summarize-document)
- Trả về phản hồi JSON với cấu trúc dự đoán được để khách hàng có thể sử dụng dễ dàng
- Nhóm các tính năng dưới endpoint /capabilities để khách hàng có thể khám phá các công cụ có sẵn
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Xử lý bối cảnh như mã nguồn. Mỗi khi thay đổi cấu trúc của nó, hãy tạo phiên bản. Sử dụng dấu thời gian hoặc mã băm commit để có thể quay lại mà không gặp rắc rối.
Bước #3: Cài đặt client MCP
Khách hàng MCP là một phần của hệ thống AI của bạn (ví dụ: Claude, Cursor hoặc một đại lý tùy chỉnh) giao tiếp với máy chủ của bạn.
Khi khởi động, khách hàng kết nối với máy chủ MCP và lấy các tính năng có sẵn (công cụ/tài nguyên) thông qua điểm cuối /capabilities. Sau đó, nó đăng ký các công cụ này cho mục đích sử dụng nội bộ, để mô hình có thể quyết định công cụ nào sẽ được gọi trong một phiên làm việc.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Chèn metadata ẩn vào bối cảnh, như điểm tin cậy của công cụ hoặc dấu thời gian. Các công cụ có thể sử dụng điều này để đưa ra quyết định thông minh hơn, ví dụ như bỏ qua dữ liệu cũ hoặc ưu tiên các kết quả từ nguồn có độ tin cậy cao.
Bước #4: Kiểm tra với một khách hàng tương thích với MCP
Trước khi đưa vào hoạt động, hãy thử nghiệm máy chủ MCP từ xa của bạn với một khách hàng AI thực tế:
- Sử dụng công cụ như Claude Desktop, hỗ trợ MCP ngay từ đầu
- Thử các trường hợp sử dụng điển hình (ví dụ: yêu cầu Claude dự báo thời tiết hôm nay) để xác nhận rằng: Dữ liệu đầu vào được xác thực chính xác Công cụ phù hợp được gọi Phản hồi được trả về dưới định dạng đúng
- Dữ liệu đầu vào được xác thực chính xác
- Công cụ phù hợp được sử dụng
- Các phản hồi được trả về dưới định dạng đúng
- Dữ liệu đầu vào được xác thực chính xác
- Công cụ phù hợp được sử dụng
- Các phản hồi được trả về dưới định dạng đúng
Điều này giúp đảm bảo tích hợp mượt mà với các công cụ kinh doanh và ngăn chặn lỗi thời gian chạy trong môi trường sản xuất.
Bước #5: Thêm tính năng bảo mật, quyền truy cập và khả năng quan sát
Để bảo vệ các công cụ hoặc dữ liệu nhạy cảm:
- Áp dụng các lời nhắc quyền truy cập trước khi sử dụng các công cụ quan trọng hoặc tài nguyên cá nhân
- Thêm tính năng ghi nhật ký, giám sát và giới hạn tốc độ để đang theo dõi việc sử dụng và phát hiện các bất thường
- Sử dụng phạm vi hoặc vai trò người dùng để giới hạn các công cụ mà người dùng có thể sử dụng
- Xây dựng lớp bộ nhớ hoặc trạng thái để lưu trữ kết quả trước đó và duy trì tính liên tục
- Thử nghiệm dưới tải và theo dõi các chỉ số hiệu suất (độ trễ, tỷ lệ thành công, v.v.)
Như vậy, bạn có thể xây dựng các hệ thống AI mạnh mẽ, linh hoạt có khả năng mở rộng truy cập bối cảnh một cách gọn gàng mà không cần phải viết các tích hợp tùy chỉnh cho từng công cụ hoặc trường hợp sử dụng.
Giới hạn của các mô hình MCP
Mặc dù các giao thức bối cảnh mô hình giải quyết các thách thức khóa trong việc chia sẻ bối cảnh, chúng cũng đi kèm với những hạn chế riêng:
- Phụ thuộc vào công cụ: MCP yêu cầu các máy chủ và công cụ tương thích. Các hệ thống cũ và API không tiêu chuẩn khó tích hợp
- *độ phức tạp thiết lập: Quá trình thiết lập ban đầu, định nghĩa công cụ và viết trình xử lý yêu cầu nỗ lực kỹ thuật, tạo ra một đường cong học tập cho các nhóm mới
- Độ trễ: Mỗi cuộc gọi bên ngoài gây ra độ trễ phản hồi, đặc biệt khi kết hợp nhiều công cụ
- Vấn đề bảo mật: Việc tiếp xúc với các công cụ và nguồn dữ liệu làm tăng diện tích bề mặt cho các cuộc tấn công. Các biện pháp kiểm soát truy cập chi tiết và ghi nhật ký kiểm toán vẫn còn chưa hoàn thiện
- giới hạn trong phối hợp đa máy chủ: *Việc ghép nối bối cảnh giữa các máy chủ không liền mạch, dẫn đến kết quả bị phân mảnh hoặc không nhất quán
Cách ClickUp AI hoạt động như một giải pháp thay thế cho các giao thức bối cảnh mô hình
Giao thức bối cảnh mô hình cung cấp một cách thức có cấu trúc để các hệ thống AI truy xuất bối cảnh bên ngoài thông qua các cuộc gọi tiêu chuẩn. Tuy nhiên, việc xây dựng và duy trì các hệ thống này có thể phức tạp, đặc biệt trong môi trường làm việc nhóm hợp tác.
ClickUp có cách tiếp cận khác biệt. Nó tích hợp bối cảnh trực tiếp vào không gian làm việc của bạn, nơi công việc thực sự diễn ra. Điều này khiến ClickUp trở thành một lớp nâng cao và một hệ thống tích hợp sâu, được tối ưu hóa cho các nhóm.
Hãy tìm hiểu kỹ hơn về điều này. 📝
Tích hợp bộ nhớ vào không gian làm việc
Trái tim của khả năng AI của ClickUp là ClickUp Brain, một động cơ nhận thức ngữ cảnh hoạt động như một hệ thống bộ nhớ tích hợp.
Khác với các MCP truyền thống dựa vào lịch sử lời nhắc đơn giản hoặc cơ sở dữ liệu bên ngoài, Brain hiểu cấu trúc không gian làm việc của bạn và ghi nhớ thông tin quan trọng xuyên suốt các công việc, bình luận, dòng thời gian và tài liệu. Nó có thể:
- Xác định các điểm nghẽn dựa trên các trì hoãn và rào cản trong quá khứ
- Trả lời các truy vấn cụ thể theo vai trò như ‘Ai là người chịu trách nhiệm cho điều này?’ hoặc ‘QA đã xem xét nó chưa?’
- Chuyển đổi ghi chú cuộc họp thành các công việc có cấu trúc, bao gồm phân công công việc và thời hạn
📌 Ví dụ: Yêu cầu Brain "Tóm tắt tiến độ các chiến dịch tiếp thị quý 2", và nó sẽ tham chiếu các công việc, trạng thái và bình luận liên quan trên các dự án.
Tự động hóa câu trả lời, phân công công việc và thực hiện hành động
Mặc dù việc triển khai MCP yêu cầu điều chỉnh mô hình liên tục, ClickUp, với tư cách là phần mềm tự động hóa công việc, tích hợp quá trình ra quyết định và thực thi vào cùng một hệ thống.
Với ClickUp Automations, bạn có thể kích hoạt các hành động dựa trên sự kiện, điều kiện và logic mà không cần viết một dòng mã nào. Bạn cũng có thể sử dụng ClickUp Brain để xây dựng các quy trình tự động hóa mục nhập tùy chỉnh bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp việc tạo các quy trình làm việc cá nhân hóa trở nên dễ dàng hơn.
Sử dụng ClickUp Brain để tạo các kích hoạt tùy chỉnh với ClickUp Tự động hóa
📌 Ví dụ: Di chuyển công việc sang trạng thái Đang tiến độ khi trạng thái thay đổi, chỉ định trưởng nhóm khi công việc được đánh dấu là Ưu tiên cao và thông báo cho chủ dự án nếu ngày đáo hạn bị bỏ lỡ.
Dựa trên nền tảng này, ClickUp Autopilot Agents mang đến một cấp độ mới của tính tự chủ thông minh. Các tác nhân AI này hoạt động trên:
- Kích hoạt (ví dụ: cập nhật công việc, đề cập trong trò chuyện)
- Điều kiện (ví dụ: tin nhắn chứa khẩn cấp)
- Hành động (ví dụ: tóm tắt một chủ đề, giao công việc, gửi thông báo)
- Công cụ (ví dụ: đăng bài trong kênh, cập nhật trường)
- Kiến thức (ví dụ: tài liệu nội bộ, công việc, biểu mẫu và lịch sử trò chuyện)
Chuyển đổi thông tin thành bối cảnh có thể hành động
ClickUp, với vai trò là một trợ lý AI, sử dụng dữ liệu hiện có trong không gian làm việc của bạn để hoạt động thông minh hơn mà không cần thiết lập. Dưới đây là cách bạn có thể biến tất cả thông tin từ không gian làm việc của mình thành bối cảnh sẵn sàng để hành động:
- Nhiệm vụ và công việc con: Giao nhiệm vụ theo dõi, tạo tóm tắt hoặc điều chỉnh ưu tiên trong nhiệm vụ ClickUp. AI lấy thông tin từ người được giao, ngày đáo hạn và bình luận trực tiếp
- Tài liệu và Wiki: Yêu cầu AI tham khảo kiến thức của nhóm, tóm tắt tài liệu hoặc trích xuất các điểm khóa trong quá trình kế hoạch bằng cách sử dụng Docs
- Trường Tùy chỉnh: Sử dụng thẻ, danh mục hoặc điểm số của riêng bạn để cá nhân hóa phản hồi. AI sẽ phân tích metadata của bạn để điều chỉnh kết quả đầu ra phù hợp với ngôn ngữ của nhóm
- *bình luận và Trò chuyện: Tiếp tục cuộc hội thoại qua các chủ đề hoặc tạo hành động dựa trên các cuộc thảo luận
Xem các trường tùy chỉnh được hỗ trợ bởi AI hoạt động tại đây. 👇🏼
Tương lai của các giao thức bối cảnh mô hình
Khi AI tiếp tục chuyển đổi từ các chatbot tĩnh sang các hệ thống động, đa tác nhân, vai trò của MCPs sẽ trở nên ngày càng quan trọng. Được hậu thuẫn bởi các tên tuổi lớn như OpenAI và Anthropic, MCPs hứa hẹn khả năng tương tác giữa các hệ thống phức tạp.
Nhưng lời hứa đó đi kèm với những câu hỏi lớn. 🙋
Đầu tiên, hầu hết các triển khai MCP hiện nay chỉ ở mức demo, sử dụng giao thức truyền tải cơ bản, không hỗ trợ HTTP và không có tính năng xác thực hoặc ủy quyền tích hợp. Điều này không phù hợp cho việc triển khai trong doanh nghiệp. Các trường hợp sử dụng thực tế đòi hỏi bảo mật, khả năng quan sát, độ tin cậy và khả năng mở rộng linh hoạt.
Để khắc phục khoảng cách này, khái niệm MCP Mesh đã ra đời. Nó áp dụng các mẫu mạng dịch vụ đã được chứng minh (như những mẫu được sử dụng trong microservices) vào hạ tầng MCP. MCP Mesh cũng hỗ trợ truy cập bảo mật, giao tiếp, quản lý lưu lượng, độ tin cậy và phát hiện trên nhiều máy chủ phân tán.
Đồng thời, các nền tảng được hỗ trợ bởi AI như ClickUp cho thấy rằng các mô hình bối cảnh được tích hợp sâu trong ứng dụng có thể cung cấp một giải pháp thực tiễn hơn trong môi trường làm việc tập trung vào nhóm.
Trong tương lai, chúng ta có thể chứng kiến các kiến trúc lai, mở đường cho các tác nhân AI vừa có khả năng nhận thức vừa có thể thực thi.
Thay thế các giao thức để tăng năng suất với ClickUp
Giao thức bối cảnh mô hình tiêu chuẩn hóa cách AI có thể truy cập các hệ thống bên ngoài, nhưng đòi hỏi một thiết lập kỹ thuật phức tạp.
Mặc dù mạnh mẽ, MCP yêu cầu thiết lập kỹ thuật, điều này làm tăng thời gian phát triển, chi phí và các thách thức bảo trì liên tục.
ClickUp cung cấp một giải pháp thay thế thực tiễn với ClickUp Brain và tự động hóa được tích hợp trực tiếp vào không gian làm việc của bạn.
Nó tự động hiểu bối cảnh công việc, dữ liệu dự án và ý định của người dùng. Điều này khiến ClickUp trở thành giải pháp low-code lý tưởng cho các nhóm muốn có AI có khả năng mở rộng, nhận thức bối cảnh mà không cần gánh nặng kỹ thuật.
✅ Đăng ký ClickUp ngay hôm nay!