Giới thiệu về Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) là một công cụ mã nguồn mở, sáng tạo được phát triển bởi Anthropic, mang tính cách mạng trong cách các trợ lý AI kết nối với các hệ thống và công cụ. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào thế giới của MCP, khám phá lý thuyết, kiến trúc và các ứng dụng thực tế của nó.

Model Context Protocol (MCP) là gì?

Introduction to MCP MCP là một giao thức đột phá giúp thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình AI và dữ liệu thời gian thực. Đây là một công cụ mã nguồn mở có thể được tìm thấy trên GitHub, và chức năng chính của nó là kết nối các trợ lý hoặc tác nhân AI hiệu quả hơn bằng cách liên kết chúng với các hệ thống và công cụ nơi dữ liệu liên quan cư trú.

Những thách thức trong tích hợp AI

Challenges faced by LLMs Một trong những thách thức lớn mà Large Language Models (LLMs) phải đối mặt là khả năng truy cập dữ liệu hạn chế. Các mô hình AI thường thiếu quyền truy cập vào dữ liệu thời gian thực hoặc dữ liệu dành riêng cho miền vì chúng vốn không được kết nối với các hệ thống bên ngoài. Hạn chế này có thể được khắc phục bằng MCP, giải quyết cả hai vấn đề lớn mà LLMs phải đối mặt.

Kiến trúc cốt lõi của MCP

Overview of MCP Architecture Kiến trúc cốt lõi của MCP bao gồm ba thành phần chính: Host, Client và Server. Host có thể là bất kỳ LLM nào, chẳng hạn như Claude, kết nối với Server thông qua giao thức MCP. Server có quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu cục bộ và các dịch vụ từ xa.

MCP Host và Client

MCP Host and Client Explanation MCP Host là một chương trình hoặc công cụ sử dụng MCP để truy cập dữ liệu. Host có thể được coi là ứng dụng Cloud desktop và nó bao gồm một MCP Client tạo điều kiện giao tiếp với MCP Server. Client có thể được coi là một sứ giả kết nối giữa Server và Host.

MCP Server

MCP Server Explanation MCP Server là một chương trình nhẹ, hiển thị các khả năng cụ thể thông qua giao thức MCP. Các Servers này có quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu cục bộ, chẳng hạn như các tệp trên máy tính và các dịch vụ từ xa, chẳng hạn như các API thời tiết.

Các ứng dụng thực tế của MCP

Real-World Applications of MCP MCP có nhiều ứng dụng thực tế khác nhau, chẳng hạn như tạo một thư mục trong một thư mục cụ thể hoặc gọi một API thời tiết. Các ứng dụng này có thể thực hiện được nhờ giao thức MCP, cho phép giao tiếp liền mạch giữa các trợ lý AI và các hệ thống.

Quy trình làm việc của MCP

Workflow of MCP Quy trình làm việc của MCP bao gồm việc Host gửi một lời nhắc đến Client, sau đó gửi các yêu cầu đến các MCP Servers khác nhau bằng giao thức MCP được tiêu chuẩn hóa. Các Servers có quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu cục bộ hoặc dịch vụ từ xa và phản hồi lại Host bằng kết quả.

Các công cụ và Servers

Tools and Servers Explanation Mỗi Server có các công cụ cung cấp các chức năng cụ thể, chẳng hạn như tạo tệp hoặc đọc nội dung của tệp. Các công cụ này cho phép Server truy cập vào thư mục cụ thể và thực hiện hành động mong muốn.

Kết luận và các video trong tương lai

Conclusion and Future Videos Tóm lại, MCP là một công cụ mạnh mẽ cho phép các trợ lý AI kết nối với các hệ thống và công cụ hiệu quả hơn. Trong các video trong tương lai, chúng ta sẽ khám phá cách tích hợp các servers có sẵn trên ứng dụng Cloud desktop và tạo các servers tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể.