Trong cuộc sống bộn bề của những dòng mã và ý tưởng, đôi khi tôi vẫn tự hỏi: làm sao để những bộ óc điện toán vĩ đại kia, những Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), có thể thật sự chạm vào thế giới thực của chúng ta? Chuyện copy-paste thông tin từ trình duyệt này sang ứng dụng kia, rồi lại nhồi nhét vào cửa sổ Claude, có lẽ đã trở thành nỗi ám ảnh không của riêng ai. Vấn đề là, làm sao để AI không chỉ là một kẻ kể chuyện tài ba, mà còn là một người bạn đồng hành, biết hành động, biết kết nối với mọi ngóc ngách dữ liệu và công cụ xung quanh ta?

Và rồi, Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) lặng lẽ xuất hiện, như một lời giải đáp tinh tế cho câu hỏi ấy. Không hiểu sao, nó lại mang đến một cảm giác nhẹ nhàng, một lối đi chuẩn hóa để các ứng dụng AI cung cấp ngữ cảnh bên ngoài cho LLM. Điều này cho phép những cỗ máy thông minh ấy không chỉ “hiểu” mà còn “tương tác” với thế giới này, thực hiện hành động, và hòa mình vào các nguồn dữ liệu, công cụ đa dạng. MCP, có thể hiểu đơn giản, là chiếc cầu nối dữ liệu – từ ngữ cảnh, công cụ, đến cả những mẫu lời nhắc – từ muôn vàn nguồn khác nhau để LLM có thể tiếp nhận.

MCP tựa như một bộ ba quyền năng, với ba yếu tố chính: Công cụ – những hành động mà mô hình có thể thực hiện trong thế giới thực; Tài nguyên – các dữ liệu thô, như tập tin hay đoạn văn bản, dùng trong các quy trình tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG); và Lời nhắc – những mẫu câu lệnh do người dùng định nghĩa, thường được kích hoạt bằng các dấu gạch chéo thần thánh.

Câu chuyện khai sinh của MCP thật ra rất đỗi đời thường, bắt nguồn từ sự bức bối của những nhà phát triển khi phải liên tục copy-paste giữa các môi trường phát triển (IDE) và ứng dụng Claude trên máy tính. Khao khát đơn giản hóa việc cung cấp ngữ cảnh đã nhen nhóm nên ý tưởng này. Một khoảnh khắc then chốt phải kể đến chính là cuộc thi hackathon nội bộ vào tháng 9. Không ai ngờ, các đội thi lại tự nhiên đổ xô xây dựng các máy chủ MCP. Từ việc tích hợp Slack cho đến điều khiển máy in 3D, sự tiện ích và dễ dùng của MCP đã được chứng minh một cách vô cùng tự nhiên. Claude, không hiểu sao, bỗng chốc như “bước ra đời thực”.

Quyết định đưa MCP trở thành mã nguồn mở là một bước đi đầy táo bạo, nhưng lại vô cùng hợp lý. Anthropic tin rằng giá trị cốt lõi của một ứng dụng AI nằm ở “trí thông minh của mô hình và quy trình công việc bạn xây dựng dựa trên mô hình”, chứ không phải ở việc kiểm soát các điểm tích hợp. Mã nguồn mở giúp giảm bớt rào cản cho những người muốn xây dựng tích hợp, thúc đẩy sự đổi mới của ngành tập trung vào trí tuệ mô hình và luồng công việc, đồng thời nuôi dưỡng một cộng đồng cùng sở hữu, cùng phát triển. David, một trong những người đồng sáng tạo, nói một cách giản dị: “Justin và tôi, đơn giản là chúng tôi yêu mã nguồn mở.”

Giờ đây, MCP đã âm thầm đạt được vị thế chuẩn mực trong ngành. Hơn 10.000 nhà xây dựng máy chủ đã tạo nên một hệ sinh thái rộng lớn, một cộng đồng ngày càng lớn mạnh. Từ những trải nghiệm “ưu tiên cục bộ” dành cho nhà phát triển, MCP đang dần chuyển mình sang các máy chủ “MCP từ xa” được lưu trữ trên đám mây, một bước ngoặt lớn, hứa hẹn biến nó thành một chuẩn mực thực sự cho web. Claude AI Integrations, cổng kết nối với các máy chủ MCP từ xa trên các trang web, chính là cột mốc quan trọng đầu tiên.

Tương lai của MCP, không hiểu sao, lại vẽ nên nhiều viễn cảnh thú vị. Những mô hình thông minh hơn như Claude 4 (Opus và Sonnet mới) sẽ tận dụng tốt hơn các thành phần phức tạp của MCP vốn chưa được khai thác triệt để, như khả năng ghi nhớ trạng thái và lấy mẫu. Điều này giúp chúng xử lý các tác vụ dài hơi hơn và cải thiện việc lựa chọn công cụ. MCP đang hướng tới việc nâng cao tài liệu, củng cố bảo mật, và phát triển cho các hành vi tác tử nâng cao. Một “API đăng ký” để mô hình có thể tìm kiếm máy chủ khi cần, khả năng xử lý “tác vụ dài hạn”, và “khêu gợi thông tin” để máy chủ có thể hỏi thêm người dùng khi cần, tất cả đều là những bước đi tiếp theo. Không hiểu sao, mỗi bước chân của MCP đều khiến tôi tin rằng, AI đang dần học cách hít thở bầu không khí đời sống, một cách chậm rãi và đầy hứa hẹn.