Bạn có bao giờ cảm thấy mô hình AI của mình thông minh nhưng lại hay quên không?
Nó:
- Trả lời câu hỏi
- Viết mã
- Tóm tắt dữ liệu… nhưng hoàn toàn bỏ lỡ bức tranh toàn cảnh.
Không nhớ các cuộc trò chuyện trước đây, không nhận thức được mục tiêu của dự án và không có khả năng tuân thủ các hướng dẫn tùy chỉnh của bạn.
Hơn 70% nhà phát triển cho biết một trong những thách thức lớn nhất của họ với các mô hình ngôn ngữ lớn là duy trì ngữ cảnh nhất quán giữa các tác vụ.
Đó chính là lúc Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) phát huy tác dụng.
Trong hướng dẫn đơn giản này, chúng tôi sẽ giải thích:
- Anthropic MCP là gì?
- Tại sao điều này lại quan trọng trong không gian AI đang phát triển nhanh chóng ngày nay
- Cách thức giúp các nhà phát triển và tổ chức xây dựng các mô hình có nhận thức về ngữ cảnh, linh hoạt và hiệu quả hơn mà không cần phải đau đầu về mặt kỹ thuật.
Cho dù bạn là người mới làm quen với AI hay đang phát triển sản phẩm lớn tiếp theo, bài đăng này sẽ giúp bạn hiểu Claude MCP theo cách dễ hiểu nhất.
Claude MCP là gì và tại sao nó có thể là động thái sức mạnh bị đánh giá thấp nhất trong AI
Mọi người đang làm những điều điên rồ với MCP ngay lúc này.
Một nhà phát triển đã yêu cầu Claude tạo ra tác phẩm nghệ thuật 3D trong Blender—hoàn toàn dựa trên cảm xúc và lời nhắc tối thiểu.
Nhưng MCP thực chất là gì?
MCP là một giao thức mở đang thay đổi cách các ứng dụng cung cấp ngữ cảnh cho LLM.
Hãy coi nó như một cổng chung — cho phép các mô hình AI kết nối và cắm vào bất kỳ nguồn, công cụ hoặc ứng dụng nào mà không cần mã tùy chỉnh.
Trước MCP, mọi công cụ AI đều phải mã hóa cứng các kết nối riêng lẻ với từng dịch vụ. Việc này rất lộn xộn, thủ công và tốn thời gian.
Hiện nay?
Với MCP, bạn có thể liên kết các tác nhân như Claude hoặc Windsurf với Slack, GitHub hoặc thậm chí là các tệp cục bộ — bằng cách sử dụng một giao diện chuẩn hóa duy nhất.
Không cần phải xây dựng các kết nối API mới cho mọi tích hợp nữa.
Kỷ nguyên AI của Plug and Play đã chính thức xuất hiện.
Hãy coi nó như một cây cầu kết nối Claude một cách liền mạch với các công cụ thời gian thực, API, tệp cục bộ và hầu hết mọi nguồn dữ liệu bạn muốn.
Vậy thì… bạn thực sự có thể làm gì với nó?
Chúng ta hãy lấy một số ví dụ thực tế:
- Pietro Schirano đã thiết lập một máy chủ kết nối với API của EverArt AI, cho phép Claude tạo hình ảnh theo yêu cầu.
- Alex Albert, Trưởng phòng quan hệ Claude của Anthropic, đã cấp cho Claude quyền truy cập internet bằng cách kết nối nó với API của Brave Search.
Nếu bạn đang nghĩ, "Khoan đã, ChatGPT chưa thực hiện điều đó với Bing và DALL·E sao?" —bạn đã đúng.
Nhưng đây chính là nơi MCP của Claude chiếm ưu thế:
Tại sao MCP > Phần còn lại
Không giống như các tích hợp được mã hóa cứng theo nền tảng cụ thể, MCP có tính mở và linh hoạt.
Nó được xây dựng trên kiến trúc máy khách-máy chủ, nghĩa là:
- Khách hàng = các công cụ như Claude Desktop, IDE hoặc các ứng dụng hỗ trợ AI
- Máy chủ = bộ điều hợp nhẹ giúp hiển thị nguồn dữ liệu của bạn
Những nguồn này có thể là:
- Từ xa (ví dụ: API cho GitHub, Slack, v.v.)
- Hoặc cục bộ (như tệp hệ thống, thư mục và cơ sở dữ liệu của bạn)
Đó chính xác là những gì Pietro đã làm—ông ấy đã trao cho Claude khả năng tạo và tương tác với các tệp cục bộ. Nó không chỉ còn là chỉ đọc nữa.
Nó có thể xây dựng mọi thứ, lưu trữ mọi thứ và làm việc với chúng sau này.
Đó thực sự là quyền tự chủ nghiêm túc.
Nhưng MCP có phải chỉ là một thứ của Anthropic không?
Anthropic đã giới thiệu MCP, nhưng tương lai của nó vẫn còn đang mở rộng.
Mặc dù được định vị là một tiêu chuẩn mở, nhưng vẫn chưa rõ liệu nó sẽ vẫn do Anthropic dẫn đầu hay phát triển thành một giao thức đa nền tảng được áp dụng rộng rãi trên toàn hệ sinh thái AI.
Điều này sẽ rất quan trọng.
Nếu MCP trở thành định dạng chung để chia sẻ ngữ cảnh AI, nó có thể định hình cách các mô hình và công cụ cộng tác — trên khắp các công ty, đám mây và trường hợp sử dụng.
Kết luận cuối cùng là gì?
MCP là một cổng ngữ cảnh hoàn chỉnh—biến Claude thành một trợ lý thực hành có thể khai thác các công cụ, dữ liệu và quy trình làm việc của bạn mà không bị phụ thuộc vào nhà cung cấp.
MCP là một cách mới để cung cấp cho các mô hình AI mọi thứ chúng cần để thực hiện công việc một cách hiệu quả — theo một định dạng rõ ràng, có thể lặp lại và linh hoạt.
Giống như việc đóng gói hộp cơm trưa ở trường bằng nhãn dán:
“Sandwich = cho bữa trưa.
Nước ép = để giải lao.
Táo = đồ ăn nhẹ.”
Vì vậy, sẽ không có sự nhầm lẫn nào cả — MCP loại bỏ sự nhầm lẫn khỏi các tác vụ AI.
Tại sao MCP lại cần thiết? Một câu chuyện ngắn.
Chúng ta hãy quay lại một chút.
Các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT rất tuyệt vời ở một điểm: dự đoán từ tiếp theo.
Đúng thế đấy.
Ví dụ, nếu bạn nói “My Big Fat Greek…”, LLM có thể đoán “Wedding” dựa trên tất cả dữ liệu mà nó được đào tạo.
Điều này thông minh, nhưng chỉ theo nghĩa rất hẹp.
Riêng LLM không thực sự có tác dụng gì.
Họ không thể duyệt Internet, cập nhật lịch hoặc đọc email của bạn.
Họ chỉ tạo ra văn bản.
Vì vậy, bước hợp lý tiếp theo là: nếu chúng ta cung cấp cho các LLM các công cụ thì sao?
Đây chính là lúc mọi chuyện trở nên thú vị.
Các nhà phát triển bắt đầu kết nối LLM với các công cụ và dịch vụ bên ngoài—như:
- Công cụ tìm kiếm
- Khách hàng email
- Cơ sở dữ liệu
- API.
Hãy nghĩ về việc này giống như việc trao cho chatbot của bạn tay và chân vậy.
Bây giờ nó có thể làm những việc như:
- Lấy thông tin thời gian thực (giống như Perplexity)
- Kích hoạt hành động thông qua Zapier
- Tự động cập nhật bảng tính khi bạn nhận được email.
Bây giờ, các LLM không chỉ làm công việc trò chuyện đơn thuần.
Họ đang hành động.
Nhưng… vấn đề ở đây là.
Mỗi công cụ đều có ngôn ngữ riêng.
Một API trông giống tiếng Anh, một API khác giống tiếng Tây Ban Nha, và một API thứ ba thì giống tiếng Nhật.
- Bạn phải viết một loạt mã để gắn kết tất cả lại với nhau.
- Gỡ lỗi nó.
- Hãy duy trì nó.
Và nếu có một dịch vụ thay đổi API của mình thì sao?
Mọi thứ đều có thể vỡ.
Đây là lý do tại sao chúng ta vẫn chưa có trợ lý AI giống như Jarvis.
Không phải vì LLM không mạnh mẽ—nhưng
vì việc kết nối tất cả các công cụ này lại với nhau là một quá trình lộn xộn và mong manh.
Đó là lúc Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) xuất hiện.
Bình minh của Anthropic MCP
Đây chính là lúc Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) xuất hiện.
Hãy nghĩ về nó như một công cụ phiên dịch chung giữa LLM của bạn và tất cả các công cụ và dịch vụ bên ngoài mà nó cần để làm việc.
Thay vì sử dụng 10 ngôn ngữ API khác nhau, MCP tạo ra một ngôn ngữ chung.
Nó nằm giữa LLM của bạn và các công cụ — đảm bảo cả hai bên đều hiểu nhau, ngay cả khi mọi thứ thay đổi ở một bên.
Vì vậy, khi bạn nói, "Này AI, tạo một mục mới trong cơ sở dữ liệu Supabase của tôi" — LLM biết chính xác phải làm gì vì MCP sẽ xử lý cách thực hiện.
Hãy nghĩ về nó giống như những gì REST API đã làm cho các dịch vụ web—tạo ra một tiêu chuẩn chung mà mọi người đều có thể tuân theo.
Với MCP, các nhà phát triển cuối cùng có thể xây dựng các trợ lý thông minh hơn, có khả năng hơn mà không bị hỏng khi một API duy nhất thay đổi.
Đó không phải là phép thuật hay một lý thuyết phức tạp nào cả, mà chỉ là một lớp rất cần thiết giúp mang lại trật tự cho sự hỗn loạn.
Nói tóm lại?
LLM → LLM + Công cụ → LLM + Công cụ + MCP (chất keo gắn kết mọi thứ lại với nhau).
Tại sao MCP lại quan trọng?
Thực tế mà nói, làm việc với các mô hình AI ngày nay cũng giống như việc dán băng keo vào một tên lửa và hy vọng nó sẽ bay.
Mỗi khi các nhà phát triển muốn AI của họ làm điều gì đó, chẳng hạn như:
- Gửi email
- Tìm kiếm trên web
- Lấy dữ liệu từ bảng tính — họ phải kết hợp nhiều công cụ khác nhau lại với nhau theo cách thủ công và lặp lại cùng một bối cảnh nhiều lần.
Đó chính là lúc MCP xuất hiện như một luồng gió mới.
Hãy nghĩ về MCP như những khối LEGO dành cho AI
Thay vì phải viết những hướng dẫn dài dòng và lộn xộn mỗi lần…
“Này AI, bạn đang trả lời khách hàng. Hãy lịch sự. Sử dụng dữ liệu này. Đừng quên giọng điệu.
À, và thêm tên người dùng vào đây. Và công cụ bạn cần ở đó…”
Bây giờ bạn có thể tạo các khối hướng dẫn nhỏ gọn, sạch sẽ và có thể tái sử dụng.
Vì vậy, thay vì phải phát minh lại bánh xe mỗi lần, bạn chỉ cần cắm đúng khối vào.
Trước và Sau: Cuộc sống không có MCP và có MCP
| Không có MCP | Với MCP |
| Lời nhắc dài dòng, lộn xộn với thông tin lặp lại mỗi lần | Các lời nhắc sạch sẽ, có tính mô-đun bằng cách sử dụng các khối ngữ cảnh có thể tái sử dụng |
| Mỗi công cụ/API được tích hợp thủ công, thường có các định dạng khác nhau | Các công cụ kết nối thông qua một giao diện chuẩn thống nhất |
| Nếu API cập nhật, mọi thứ có thể bị hỏng — và bạn bắt đầu gỡ lỗi | MCP xử lý các thay đổi một cách nhẹ nhàng hơn, giảm thiểu sự cố |
| Thay đổi giọng điệu hoặc mục tiêu? Bạn phải viết lại nhiều lời nhắc | Thay đổi nó một lần trong lớp MCP và nó sẽ cập nhật ở mọi nơi |
| Các nhà phát triển dành nhiều thời gian để dán băng keo vào hệ thống hơn là xây dựng các tính năng mới | Các nhà phát triển tập trung vào logic và sự sáng tạo, không phải là mã keo |
| Việc mở rộng quy mô gây khó chịu và dễ xảy ra lỗi | Việc mở rộng quy mô dễ dàng hơn, nhất quán hơn và linh hoạt hơn |
| Cảm giác như một giải pháp tạm thời | Cảm giác như một hệ thống sạch sẽ, có thể mở rộng |
Chuẩn hóa = Không căng thẳng
MCP về cơ bản là ngôn ngữ chung giữa các mô hình AI và các công cụ mà chúng cần sử dụng.
Đây không phải là khoa học tên lửa mà chỉ là kiến trúc tốt.
Nghĩ:
- Phát triển sạch hơn (ít băng keo hơn, nhiều logic hơn)
- Ít lỗi hơn khi API thay đổi
- Thí nghiệm nhanh hơn và mở rộng quy mô dễ dàng hơn
- Một bước tiến thực sự hướng tới việc xây dựng các trợ lý AI hữu ích, không chỉ là các chatbot nghe có vẻ thông minh
Điều này có nghĩa là gì?
Nếu bạn muốn xây dựng thứ gì đó giống như Jarvis trong Iron Man, bạn cần AI có thể hiểu bối cảnh giống như con người — mà không cần phải lặp lại mọi thứ 10 lần hoặc hỏng sau mỗi hai tuần.
MCP chính là mắt xích còn thiếu đó.
Không cầu kỳ. Chỉ thông minh thôi.
Tiêu chuẩn mà các nhà phát triển yêu thích — và AI rất cần.
MCP hoạt động như thế nào
Hãy tưởng tượng bạn đang dạy ai đó làm món bánh sandwich yêu thích của bạn.
Thay vì lặp lại mọi thứ mỗi lần —như:
- Nên dùng loại bánh mì nào
- Bao nhiêu mayonnaise
- Loại nhân nào?
- Có nên cắt chéo hay không, bạn chỉ cần đưa cho họ một cuốn hướng dẫn sử dụng nhỏ.
Còn nếu bạn muốn chuyển từ thịt gà sang cá ngừ thì sao?
Bạn chỉ cập nhật một phần của hướng dẫn.
Đó chính xác là cách MCP hoạt động đối với AI.
Nguồn hình ảnh: The New Stack
Chúng ta hãy phân tích nó nhé:
- Bạn tạo ra những phần ngữ cảnh nhỏ, có thể tái sử dụng.
Nghĩ:- Giọng điệu: AI nên có giọng điệu thân thiện hay trang trọng?
- Thông tin người dùng: Ai đang hỏi? Họ muốn gì?
- Mục tiêu: Chúng ta đang tạo email, blog hay viết mã?
- Những khối này giống như những khối LEGO.
Bạn có thể xếp chồng, hoán đổi hoặc tái sử dụng chúng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau. - Thay vì nhồi nhét tất cả thông tin vào một lời nhắc lộn xộn, AI sẽ nhận được một bộ hướng dẫn rõ ràng, có cấu trúc - được thiết kế riêng và dễ hiểu.
Vậy tóm lại là thế nào?
MCP giúp bạn giao tiếp với AI như một chuyên gia—mà không cần phải lặp lại, không làm hỏng mọi thứ và không mất bình tĩnh mỗi khi có điều gì đó thay đổi.
Ai được hưởng lợi từ MCP
MCP không chỉ là một từ viết tắt hoa mỹ.
Đây là giải pháp thực tế giúp ích cho nhiều người, đặc biệt là những người xây dựng bằng AI.
Hãy cùng xem ai là người hưởng lợi nhiều nhất từ nó:
- Các nhà phát triển xây dựng ứng dụng AI:
Trước khi có MCP, việc tích hợp AI với các công cụ khác nhau (như API, cơ sở dữ liệu hoặc tệp) thường có nghĩa là phải viết mã tùy chỉnh nhiều lần.
Việc này lặp đi lặp lại và gây khó chịu.
Với MCP, cuối cùng cũng có một cách thống nhất để kết nối các mô hình như Claude với các công cụ bên ngoài — không cần phải phát minh lại mỗi lần.
Điều này giúp tiết kiệm thời gian, giảm lỗi và làm cho quá trình phát triển trở nên rõ ràng hơn và có khả năng mở rộng hơn.
- Các công ty đào tạo hoặc tinh chỉnh mô hình:
Nếu bạn đang nỗ lực tạo ra một mô hình AI phù hợp hơn với doanh nghiệp của mình — chẳng hạn như nghe có vẻ chuyên nghiệp hơn, thoải mái hơn hoặc phù hợp hơn với thương hiệu của bạn — thì bối cảnh rất quan trọng.
Nhiều.
MCP giúp chuẩn hóa bối cảnh đó trong nhiều trường hợp sử dụng.
Thay vì điều chỉnh thủ công từng lời nhắc, các nhóm có thể xây dựng các mô-đun có thể tái sử dụng như "giọng điệu", "thông tin người dùng" hoặc "mục tiêu nhiệm vụ".
Nó giúp việc tinh chỉnh dễ dàng hơn và kết quả đáng tin cậy hơn.
- Các nhóm tạo ra trải nghiệm AI được cá nhân hóa:
Xét về trải nghiệm người dùng, MCP là một bước đột phá.
Cho dù bạn đang xây dựng một chatbot cho một trang web bán lẻ hay một trợ lý năng suất, những người dùng khác nhau sẽ cần có tông giọng, mục tiêu và sở thích khác nhau.
Với MCP, tất cả đều trở thành mô-đun. Bạn có thể hoán đổi trong ngữ cảnh cụ thể của người dùng như các khối xây dựng — mà không cần chạm vào logic cốt lõi.
Điều này khiến AI thực sự mang tính cá nhân hóa mà không cần thêm sự phức tạp.
Ví dụ thực tế: Từ “Cài đặt thủ công” đến “Điều khiển mô-đun”
Một nhà phát triển đã chia sẻ cách họ xây dựng một trình soạn thảo mã AI.
Trong thiết lập cũ, họ phải tải thủ công các tệp mã và hướng dẫn mô hình từng bước.
Nó chậm và đốt cháy nhiều token.
Sau đó họ thử MCP.
Họ cấp cho Claude quyền truy cập vào GitHub và các tệp cục bộ bằng cách sử dụng một cấu hình đơn giản.
Bây giờ, Claude có thể:
- Đọc mã trực tiếp
- Đề xuất chỉnh sửa
- Kiểm tra mã — không cần lặp lại hướng dẫn hoặc tải lại tệp.
Theo lời họ, “Giống như việc đưa cho Claude một bàn phím và một con chuột vậy.”
Đột nhiên, thay vì dành thời gian sửa ngữ cảnh hoặc xử lý tệp, họ có thể tập trung vào điều thực sự quan trọng: xây dựng trải nghiệm AI tốt hơn.
Các trường hợp sử dụng thực tế mà mọi người chia sẻ trên Internet
| Trường hợp sử dụng | Chuyện gì đã xảy ra thế |
| Kiểm tra tên miền | Claude đã lọc các đề xuất tên miền theo tính khả dụng thông qua công cụ MCP. |
| Trình biên tập mã | Một người dùng đã cấp cho Claude quyền truy cập vào môi trường mã đầy đủ. Nó có thể đọc, viết và thậm chí là mã lint. |
| Trình xây dựng bảng điều khiển | Kết nối Claude với Grafana. Sau một vài điều chỉnh, Claude bắt đầu tự xây dựng bảng điều khiển. |
| Truy cập GitHub | Với một token + MCP, Claude đã quản lý mã bên trong kho lưu trữ GitHub thực sự. |
| Trang tính Google | Thay vì áp dụng các công thức, bạn chỉ cần nói điều bạn muốn và Claude sẽ xử lý logic. |
Tóm lại:
Cho dù bạn là nhà phát triển, nhà nghiên cứu hay nhóm sản phẩm, MCP đều giúp bạn xây dựng AI thông minh hơn, nhanh hơn và cá nhân hóa hơn.
Không phải bằng cách tăng thêm sự phức tạp — mà bằng cách cuối cùng là sắp xếp lại sự hỗn loạn.
Internet nói gì về MCP?
Cộng đồng AI đang xôn xao—và điều đó có lý do chính đáng.
MCP (Giao thức ngữ cảnh mô hình) cung cấp cho Claude một số siêu năng lực thực sự và các nhà phát triển rất thích điều này.
Nhưng giống như mọi điều mới mẻ khác, mọi thứ (chưa) đều suôn sẻ.
Chúng ta hãy cùng phân tích nhé.
Những gì mọi người thích về Anthropic MCP
- Tích hợp chuẩn hóa:
Trước đây: Bạn phải viết mã tùy chỉnh mỗi khi muốn AI hoạt động với các công cụ hoặc dữ liệu.
Bây giờ với MCP: Có một cách chuẩn, cắm và chạy để kết nối Claude với mọi thứ—tệp, API, trình duyệt, cơ sở dữ liệu… không cần phải phát minh lại bánh xe nữa.
- Claude nhận được “Bàn tay”:
MCP cho phép Claude đọc, viết và thực hiện hành động trên các công cụ bên ngoài.
Những ví dụ thực tế mọi người chia sẻ:
- Claude đang đọc và chỉnh sửa mã GitHub
- Đọc và ghi các tập tin cục bộ
- Tương tác với Google Drive, cơ sở dữ liệu, Slack—bạn cứ nói đi
Về cơ bản, Claude không chỉ trò chuyện nữa. Nó giống như bây giờ có tay và bàn phím vậy.
- Không cần tải lên thủ công nữa:
Thay vì kéo và thả tệp vào cuộc trò chuyện, Claude có thể truy cập trực tiếp vào tệp từ hệ thống của bạn.
Không cần tải lên. Không cần mã thông báo bổ sung. Chỉ cần truy cập trơn tru, liền mạch.
- Tiết kiệm thời gian (và mã thông báo):
MCP bỏ qua mọi giải pháp thay thế tốn nhiều mã thông báo như tải tệp lên hoặc sử dụng "hiện vật".
Kết quả là gì? Phản hồi nhanh hơn và ít token bị đốt hơn.
- Mã nguồn mở và có thể mở rộng:
Bất kỳ ai cũng có thể xây dựng trên MCP.
Mọi người đã kết nối nó với:
- Khái niệm
- Đồ họa
- GitHub
- PostgreSQL
- Google Maps và nhiều hơn nữa.
Và vì đây là giao thức mở nên bạn không bị giới hạn trong hệ sinh thái của một công ty nào.
- Cung cấp năng lượng cho các tác nhân AI tự động:
Với MCP, Claude không chỉ phản ứng mà còn có thể chủ động.
Nó có thể:
- Giữ ngữ cảnh trên các công cụ
- Tự mình hành động
- Xử lý các nhiệm vụ nhiều bước như một người quản lý dự án nhỏ
- Giống như App Store dành cho AI:
Một số người cho rằng việc này giống như đưa cho Claude một chiếc điện thoại có thể truy cập ứng dụng và internet.
Bạn chỉ cần nói những gì bạn muốn và nó sẽ biết nên sử dụng “công cụ” (ứng dụng) nào ở chế độ nền.
Những điều mọi người không chắc chắn hoặc chỉ trích
- Có vẻ hơi trừu tượng:
Nhiều người dùng cho biết MCP rất khó hiểu, trừ khi bạn tự mình dùng thử hoặc xem bản demo.
Nó rất mạnh mẽ, nhưng không phải lúc nào cũng dễ sử dụng với người mới bắt đầu.
- Tốc độ không phải lúc nào cũng tuyệt vời:
Một số người nhận thấy rằng MCP có thể chậm hơn các công cụ khác như chức năng của OpenAI hoặc lệnh gọi HTTP của Perplexity.
Đặc biệt là khi sử dụng các API như Brave Search.
- Nó vẫn chưa trở thành xu hướng chính:
Bất chấp mọi lời đồn đoán, MCP vẫn chưa được áp dụng rộng rãi.
Mọi người đang chờ đợi nhiều công cụ của bên thứ ba, giao diện người dùng và các sản phẩm do cộng đồng xây dựng hơn.
- Hoạt động tốt nhất với các mẫu cao cấp:
Nếu bạn sử dụng Claude Opus, MCP sẽ phát huy tác dụng.
Nhưng trên các mẫu nhẹ hơn thì trải nghiệm có thể bị hạn chế hơn.
Suy nghĩ cuối cùng
MCP giống như trao cho Claude một hộp công cụ vạn năng cùng hướng dẫn rõ ràng về cách sử dụng nó.
Không còn chỉ là trả lời câu hỏi nữa mà là hoàn thành công việc.
Nếu bạn quan tâm đến các công cụ AI hoặc xây dựng trợ lý thông minh, MCP chắc chắn là thứ bạn cần chú ý.
Phần kết luận
Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) có thể nghe giống như một từ viết tắt khác trong thế giới AI, nhưng như bạn đã thấy, nó thực sự là một bước ngoặt.
Nó giúp giảm bớt sự lộn xộn khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn, giúp AI của bạn thông minh hơn, nhất quán hơn và dễ làm việc hơn.
Cho dù bạn là nhà phát triển độc lập hay là thành viên của nhóm AI đang phát triển, Claude MCP sẽ giúp bạn ngừng lặp lại chính mình, ngừng ghép các công cụ lại với nhau và bắt đầu xây dựng những trải nghiệm thực tế, có thể mở rộng quy mô.
Vì vậy, lần tới khi AI của bạn quên mất bức tranh toàn cảnh—hoặc bị hỏng khi có điều gì đó thay đổi—hãy nhớ rằng: đó không phải là lỗi của mô hình. Đó là do thiếu bối cảnh.
Và bây giờ, bạn đã biết cách khắc phục điều đó rồi.
Với Anthropic MCP, bạn không chỉ đưa ra hướng dẫn mà còn cung cấp cho AI của mình cẩm nang hướng dẫn.
Đăng ký để nhận thông tin cập nhật bài viết mới nhất trên blog
Bạn cũng có thể thích
Để lại bình luận của bạn: