Cách công việc của Mô hình MCP Nhân văn [Tổng quan]

Các kỹ sư machine learning đang phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng trong việc tích hợp các trợ lý AI với hàng chục dịch vụ bên ngoài, mỗi dịch vụ đều yêu cầu các kết nối tùy chỉnh và các tích hợp dễ bị hỏng. Sự phức tạp của các công cụ này gây ra những rắc rối trong việc bảo trì và giới hạn khả năng mở rộng trong các quy trình làm việc của doanh nghiệp.

Protocol Bối cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP) của Anthropic đề xuất một phương pháp tiếp cận khác biệt. Thay vì xây dựng các tích hợp điểm-đến-điểm, MCP tiêu chuẩn hóa cách các mô hình ngôn ngữ lớn truy cập dữ liệu và công cụ bên ngoài thông qua một giao diện khách hàng-máy chủ thống nhất.

Những điểm khóa

Anthropic có MCP không?

Protocol Bối cảnh Mô hình (MCP) của Anthropic là một tiêu chuẩn mở, trung lập với nhà cung cấp, được thiết kế để cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn truy cập dữ liệu và công cụ bên ngoài thông qua một giao diện khách hàng-máy chủ thống nhất.

Giao thức mô tả các thành phần cơ bản cho công cụ, tài nguyên và lời nhắc, và sử dụng JSON-RPC qua HTTP có thể truyền tải hoặc stdio để trao đổi yêu cầu và phản hồi. Nó cung cấp các thông số kỹ thuật có phiên bản, các bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) cho nhiều ngôn ngữ, và nhằm mục đích thay thế các tích hợp tùy chỉnh dễ bị hỏng.

Sự bùng nổ của các công cụ AI đã tạo ra một hệ thống hỗn hợp gồm các plugin và agent độc quyền, mỗi loại xử lý ngữ cảnh và tác dụng phụ theo cách khác nhau.

Tiêu chuẩn MCP của Anthropic tiêu chuẩn hóa cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tương tác với các nguồn dữ liệu bên ngoài bằng cách giới thiệu một giao thức rõ ràng với các khả năng được định nghĩa cụ thể. Điều này giúp giảm thiểu sự trùng lặp và hỗ trợ các nhà phát triển xây dựng một lần và tích hợp ở bất kỳ đâu.

Những người tiên phong như Khối và Apollo đã tích hợp MCP vào quy trình làm việc của họ, và thông số kỹ thuật mã nguồn mở đã được phát hành kèm theo các bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) bằng nhiều ngôn ngữ lập trình.

Bằng cách tiêu chuẩn hóa các tích hợp, MCP giảm thiểu công việc tùy chỉnh và khuyến khích một hệ sinh thái plug-in nơi các ứng dụng AI có thể chia sẻ công cụ và bối cảnh.

Thông số kỹ thuật của MCP Anthropic

Triển khai MCP của Anthropic tập trung vào tính linh hoạt và trải nghiệm của nhà phát triển. Giao thức hỗ trợ cả cấu hình máy chủ cục bộ và từ xa, đáp ứng các kịch bản triển khai đa dạng từ sử dụng trên máy tính cá nhân đến tích hợp quy mô doanh nghiệp.

Dự án GitHub MCP cho thấy sự quan tâm mạnh mẽ từ phía các nhà phát triển nhờ vào hỗ trợ ngôn ngữ toàn diện và sự đóng góp tích cực từ cộng đồng.

Giải thích kiến trúc MCP

MCP hoạt động theo mô hình client-server, trong đó mỗi máy chủ AI khởi tạo các khách hàng để giao tiếp với các máy chủ MCP bên ngoài.

Kiến trúc này cho phép trao đổi dữ liệu một cách nhất quán đồng thời duy trì ranh giới bảo mật giữa các dịch vụ.

Luồng tích hợp chính bao gồm các bước sau:

Kiến trúc này tách biệt các thành phần một cách rõ ràng, cho phép các nhà phát triển tập trung vào logic kinh doanh thay vì các cơ chế tích hợp.

Lợi ích và Giới hạn của MCP của Anthropic

Giải pháp MCP của Anthropic mang lại những lợi ích đáng kể cho việc tiêu chuẩn hóa đồng thời chỉ ra những lĩnh vực cần tiếp tục phát triển khi quy mô áp dụng ngày càng mở rộng.

Sau khi thử nghiệm tích hợp MCP trên ba dự án khách hàng, tôi nhận thấy vấn đề phân mảnh phiên bản phát sinh khi các máy khách và máy chủ được cập nhật với tốc độ khác nhau.

Ghi chú: Mặc dù lợi ích của việc tiêu chuẩn hóa MCP là rõ ràng, các nhóm nên lập kế hoạch cho việc bảo trì liên tục vì giao thức này đang phát triển nhanh chóng trong giai đoạn áp dụng ban đầu.

Các trường hợp thực tế: MCP nhân tạo trong môi trường thực tế

Việc áp dụng sớm MCP trải rộng trên nhiều ngành công nghiệp, với các tổ chức tận dụng giao thức này để tối ưu hóa các quy trình làm việc được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) và giảm thiểu chi phí tích hợp.

Các triển khai sản xuất hiện tại bao gồm:

Các triển khai này minh chứng cho tính linh hoạt của MCP trong các trường hợp sử dụng và môi trường kỹ thuật khác nhau. Các tổ chức báo cáo thời gian phát triển cho các tích hợp mới được rút ngắn và tính nhất quán được cải thiện trong chuỗi công cụ AI của họ.

Điều gì tiếp theo cho MCP của Anthropic?

Phát triển MCP của Anthropic tập trung vào việc giải quyết các vấn đề bảo mật và mở rộng hỗ trợ nền tảng dựa trên phản hồi từ người dùng sớm.

Dòng thời gian các cải tiến theo kế hoạch:

Khoảng cách quan trọng nhất vẫn là mức độ chi tiết của bảo mật. Các triển khai hiện tại thường yêu cầu quyền truy cập rộng rãi vào các hệ thống kết nối, tạo ra nguy cơ tiềm ẩn nếu các tác nhân AI bị xâm nhập hoặc thao túng.

Kết thúc

MCP của Anthropic cung cấp một giao thức dễ sử dụng và được thiết kế tốt, giải quyết các thách thức tích hợp thực tế mà các nhóm phát triển AI đang phải đối mặt. Phương pháp tiếp cận trung lập với nhà cung cấp và hỗ trợ ngôn ngữ toàn diện khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các tổ chức muốn tiêu chuẩn hóa chuỗi công cụ AI của mình.

Các điểm mạnh chính bao gồm sự chấp nhận rộng rãi trong doanh nghiệp, sự phát triển tích cực của cộng đồng và những lợi ích kiến trúc rõ ràng. Theo dõi chặt chẽ lộ trình phát triển, vì các cải tiến về bảo mật và hỗ trợ nền tảng mở rộng sẽ quyết định tính khả thi lâu dài cho các triển khai nhạy cảm.

Các bước tiếp theo:[ ] Tải xuống SDK cho ngôn ngữ lập trình chính của bạn[ ] Kiểm tra các yêu cầu xác thực cho trường hợp sử dụng của bạn[ ] Thử nghiệm tích hợp với máy chủ MCP không sản xuất[ ] Đánh giá tần suất cập nhật phiên bản và yêu cầu bảo trì[ ] Kế hoạch đánh giá bảo mật cho các kịch bản triển khai doanh nghiệp