Trong kỷ nguyên của Trí tuệ Nhân tạo, đặc biệt là với sự phát triển vượt bậc của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), khả năng tương tác với dữ liệu và công cụ bên ngoài trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Để một AI Agent thực sự hữu ích và linh hoạt, nó không thể chỉ dựa vào lượng kiến thức đã được huấn luyện mà còn cần truy cập vào thông tin cập nhật, thực hiện các hành động trong thế giới thực. Theo truyền thống, việc này thường được thực hiện thông qua các Giao diện Lập trình Ứng dụng, hay còn gọi là API. Tuy nhiên, gần đây, một tiêu chuẩn mở mới đã xuất hiện: Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP) do Anthropic giới thiệu vào cuối năm 2024. Tiêu chuẩn này đã tạo ra một làn sóng mới, chuẩn hóa cách các ứng dụng cung cấp ngữ cảnh cho LLM.
Vậy, MCP và API là gì? Chúng tương đồng và khác biệt như thế nào, và làm thế nào chúng cùng nhau định hình tương lai của việc tích hợp AI Agent với thế giới bên ngoài? Hãy cùng mình khám phá chi tiết hai khái niệm này.
MCP: Giao thức chuẩn hóa kết nối AI Agent
Mình thường hình dung MCP như một cổng USB-C phổ quát cho các ứng dụng AI của chúng ta. Giống như cách cổng USB-C chuẩn hóa kết nối giữa máy tính và vô số thiết bị ngoại vi, MCP mang đến một tiêu chuẩn thống nhất cho việc liên kết các ứng dụng AI, LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Bạn có thể cắm màn hình, ổ cứng ngoài hay bộ cấp nguồn vào cùng một loại cổng USB-C, không cần quan tâm nhà sản xuất là ai, vì tất cả đều tuân thủ một chuẩn chung. MCP cũng hoạt động theo nguyên tắc tương tự.
Kiến trúc và cách hoạt động của MCP
Khi đi sâu vào kiến trúc, chúng ta sẽ thấy một MCP host, thường là môi trường mà AI Agent đang hoạt động. Host này quản lý nhiều MCP client khác nhau. Mỗi client này sẽ mở một phiên JSON RPC 2.0, sử dụng giao thức MCP để kết nối với các MCP server bên ngoài. Điều này tạo nên một mối quan hệ client-server rõ ràng, nơi các server chịu trách nhiệm "phơi bày" các khả năng của chúng.
Ví dụ, bạn có thể có một server cung cấp quyền truy cập vào cơ sở dữ liệu, một server khác quản lý kho mã nguồn, và một server khác nữa để tương tác với dịch vụ email. Quay lại với phép ẩn dụ USB-C, chiếc laptop của bạn chính là MCP host; giao thức MCP tương tự như chuẩn kết nối USB-C; và ổ đĩa, màn hình hay bộ cấp nguồn có thể coi là các MCP server.
Các nhu cầu cốt lõi mà MCP đáp ứng
MCP được thiết kế để giải quyết hai nhu cầu chính yếu của các ứng dụng LLM, đặc biệt là AI Agent:
- Cung cấp ngữ cảnh: Nó cung cấp một cách chuẩn hóa để AI Agent truy xuất các dữ liệu ngữ cảnh bên ngoài. Điều này bao gồm những thứ như tài liệu, các mục trong cơ sở tri thức, hay các bản ghi cơ sở dữ liệu. AI Agent cần những thông tin này để hiểu rõ hơn về tình huống hoặc vấn đề đang xử lý.
- Kích hoạt công cụ: MCP cho phép AI Agent thực hiện các hành động hoặc sử dụng công cụ. Chẳng hạn, một tác nhân AI có thể cần thực hiện tìm kiếm web, gọi một dịch vụ bên ngoài, hoặc thực hiện các phép tính phức tạp.
Tất cả những điều này được thực hiện thông qua các MCP server, nơi công khai một loạt các "primitive" (kiểu nguyên thủy) để AI Agent có thể sử dụng.
Các Primitive sức mạnh của MCP
MCP định nghĩa ba loại primitive chính, mặc dù không phải server nào cũng cần hỗ dụng tất cả:
- Tools (Công cụ): Đây là những hành động hoặc chức năng riêng biệt mà AI có thể gọi. Ví dụ, một dịch vụ thời tiết có thể cung cấp công cụ
get_weather, hoặc một dịch vụ lịch có công cụcreate_event. Mỗi công cụ đều được server mô tả rõ ràng về tên, chức năng, và cấu trúc dữ liệu đầu vào/đầu ra (schema) trong danh sách khả năng của nó. Khi một LLM thông qua MCP client gọi một công cụ, MCP server sẽ thực thi chức năng cơ bản tương ứng. - Resources (Tài nguyên): Các tài nguyên là các mục dữ liệu hoặc tài liệu chỉ đọc mà server có thể cung cấp. AI client có thể truy xuất chúng theo yêu cầu, ví dụ như nội dung tệp văn bản, lược đồ cơ sở dữ liệu, hoặc nội dung tệp bất kỳ.
- Prompt Templates (Mẫu Prompt): Đây là các mẫu prompt được định nghĩa sẵn, cung cấp gợi ý về cách tạo prompt cho LLM.
Điều quan trọng cần hiểu là một AI Agent có thể truy vấn một MCP server tại thời điểm chạy để khám phá những primitive nào có sẵn và sau đó gọi các khả năng đó theo một cách thống nhất. Bởi vì mọi MCP server đều công bố một danh mục có thể đọc bằng máy (ví dụ: tools/list, resources/list, prompts/list), các agent có thể tự động khám phá và sử dụng các chức năng mới mà không cần triển khai lại mã.
API: Nền tảng tích hợp đa năng cho ứng dụng
Trong khi MCP là một người chơi mới tập trung vào AI, API đã là xương sống của việc tích hợp hệ thống trong nhiều thập kỷ. API (Application Programming Interface) là một cách để một hệ thống truy cập chức năng hoặc dữ liệu của một hệ thống khác. Nó định nghĩa một tập hợp các quy tắc hoặc giao thức mô tả cách yêu cầu thông tin hoặc dịch vụ.
API là gì và tại sao nó quan trọng?
Việc sử dụng API cho phép các nhà phát triển tích hợp các khả năng từ các hệ thống bên ngoài mà không cần phải xây dựng mọi thứ từ đầu. Chẳng hạn, một trang thương mại điện tử có thể sử dụng API thanh toán để xử lý các giao dịch thẻ tín dụng, thay vì tự phát triển toàn bộ hệ thống xử lý thanh toán phức tạp.
API hoạt động như một lớp trừu tượng. Ứng dụng gửi yêu cầu (client) không cần biết chi tiết nội bộ của dịch vụ mà nó muốn gọi (server). Tất cả những gì client cần làm là định dạng yêu cầu đúng cách và hiểu các phản hồi nhận được từ API.
Cấu trúc và ví dụ về RESTful API
Có nhiều kiểu API khác nhau, nhưng một trong những kiểu phổ biến nhất là RESTful API, mà mình thường coi là chuẩn mặc định của web. Một RESTful API giao tiếp qua HTTP. Client tương tác bằng cách sử dụng các phương thức HTTP tiêu chuẩn như:
- GET: Để truy xuất dữ liệu. Ví dụ:
GET /books/123để lấy chi tiết sách có ID 123. - POST: Để tạo dữ liệu mới. Ví dụ:
POST /loansđể tạo một yêu cầu mượn sách. - PUT: Để cập nhật dữ liệu hiện có.
- DELETE: Để xóa dữ liệu.
Mỗi điểm cuối (endpoint) như vậy thường trả về dữ liệu, thường ở định dạng JSON, đại diện cho kết quả. Trên thực tế, nhiều mô hình ngôn ngữ lớn thương mại được cung cấp qua REST: bạn gửi một prompt JSON và nhận lại một phản hồi hoàn chỉnh cũng dưới dạng JSON. AI Agent cũng có thể sử dụng các REST API để thực hiện tìm kiếm web hoặc tương tác với các dịch vụ REST nội bộ của công ty.
MCP và API: Những điểm tương đồng và khác biệt mấu chốt
Khi nhìn nhận MCP và API, mình thấy chúng chia sẻ nhiều điểm tương đồng, nhưng cũng có những khác biệt cơ bản định hình vai trò của chúng trong hệ sinh thái AI.
Điểm tương đồng nền tảng
Cả MCP và API đều tuân theo mô hình client-server. Trong một REST API, client gửi yêu cầu HTTP (như GET hoặc POST) đến server, và server trả về phản hồi. Tương tự, trong MCP, MCP client gửi yêu cầu (ví dụ: tools/call) đến MCP server và nhận lại phản hồi.
Điểm mấu chốt ở đây là cả hai đều cung cấp một lớp trừu tượng. Một hệ thống không cần phải biết các chi tiết cấp thấp về cách hoạt động nội bộ của hệ thống kia. Các chi tiết triển khai được ẩn đi; client chỉ cần tuân thủ giao diện đã định nghĩa. Cả MCP và API đều đơn giản hóa quá trình tích hợp, giúp các nhà phát triển kết nối các hệ thống lại với nhau mà không cần "phát minh lại bánh xe".
Sự khác biệt về mục đích và ưu điểm
Tuy nhiên, MCP và API cũng có những điểm khác biệt căn bản:
- Mục đích chuyên biệt so với mục đích chung:
- MCP: Được thiết kế rõ ràng để tích hợp các ứng dụng LLM với dữ liệu và công cụ bên ngoài. Nó chuẩn hóa các mẫu như cung cấp dữ liệu ngữ cảnh và gọi công cụ theo cách phù hợp với cách thức hoạt động của AI Agent.
- API: Không được tạo ra đặc biệt cho AI hoặc LLM. Điều này có nghĩa là MCP tích hợp sẵn một số giả định hữu ích cho AI.
Tầm quan trọng của khám phá động và chuẩn hóa giao diện
Một trong những lợi thế mạnh nhất của MCP là khả năng hỗ trợ khám phá động (dynamic discovery). Một MCP client có thể đơn giản hỏi MCP server: "Bạn có thể làm gì?" và sẽ nhận lại mô tả về tất cả các chức năng và dữ liệu có sẵn mà server đó cung cấp. Client hoặc ứng dụng LLM sử dụng nó sau đó có thể thích nghi với bất cứ điều gì có sẵn. Các REST API truyền thống thường không có cơ chế khám phá thời gian chạy tương đương. Nếu API thay đổi, thêm các điểm cuối mới, client cần được cập nhật bởi nhà phát triển. MCP đang lật ngược mô hình này, cho phép AI Agent truy xuất danh sách khả năng mới nhất từ server mỗi khi kết nối và tự động tiếp nhận các tính năng mới.
Sự khác biệt lớn khác liên quan đến chuẩn hóa giao diện. Mọi MCP server, bất kể dịch vụ hay dữ liệu mà nó kết nối đến, đều "nói" cùng một giao thức và tuân theo cùng một mẫu. Ngược lại, mỗi API lại là duy nhất. Các điểm cuối cụ thể, định dạng tham số và lược đồ xác thực thay đổi giữa các dịch vụ. Nếu một AI Agent muốn sử dụng năm REST API khác nhau, nó có thể cần năm bộ điều hợp (adapter) khác nhau. Trong khi đó, năm MCP server sẽ phản hồi chính xác các cuộc gọi tương tự, cho phép chúng ta "xây dựng một lần, tích hợp nhiều lần".
MCP: Lớp tích hợp mạnh mẽ dựa trên nền tảng API
Đây là điểm mấu chốt: khi chúng ta xem xét triển khai thực tế của nhiều MCP server, chúng thường sử dụng chính các API truyền thống để thực hiện công việc của mình. Trong nhiều trường hợp, một MCP server về cơ bản là một "wrapper" (lớp bọc) xung quanh một API hiện có. Nó chịu trách nhiệm dịch giữa định dạng MCP và giao diện gốc của dịch vụ cơ bản bằng cách sử dụng API đó.
Ví dụ, một MCP server cho GitHub có thể phơi bày các công cụ cấp cao như repository/list dưới dạng các primitive của MCP. Nhưng bên trong, nó dịch mỗi lời gọi công cụ đó thành một yêu cầu REST API tương ứng của GitHub.
Điều này cho thấy MCP và API không phải là đối thủ của nhau mà là các lớp trong một ngăn xếp AI (AI stack). MCP có thể sử dụng API dưới lớp vỏ, đồng thời cung cấp một giao diện thân thiện với AI hơn ở trên cùng. Ngày nay, bạn có thể tìm thấy các dịch vụ MCP cho hệ thống tệp, Google Maps, Docker, Spotify và một danh sách ngày càng tăng các nguồn dữ liệu doanh nghiệp. Nhờ MCP, các dịch vụ này giờ đây có thể được tích hợp tốt hơn vào các AI Agent theo một cách chuẩn hóa, mở ra cánh cửa cho những khả năng ứng dụng vô cùng phong phú.
Kết luận
Với sự tăng trưởng không ngừng của các AI Agent và nhu cầu tích hợp chúng vào thế giới dữ liệu và công cụ rộng lớn, sự ra đời của MCP đánh dấu một bước tiến quan trọng. Trong khi API vẫn là nền tảng vững chắc cho mọi loại hình tích hợp, MCP đặc biệt được tối ưu hóa để đáp ứng những nhu cầu riêng biệt của AI Agent, mang lại khả năng khám phá động và chuẩn hóa giao diện. mình tin rằng sự kết hợp giữa các lớp tích hợp này, nơi MCP cung cấp một giao diện thân thiện và thông minh cho AI dựa trên sức mạnh của API, sẽ là chìa khóa để xây dựng những AI Agent thực sự mạnh mẽ, linh hoạt và có khả năng tương tác tự nhiên với môi trường kỹ thuật số của chúng ta. Nắm vững cả hai khái niệm này sẽ giúp bạn định hình tốt hơn chiến lược phát triển AI trong tương lai.
