1. Khái niệm MCP (Model Context Protocol)

Model Context Protocol (MCP) là một tiêu chuẩn chung, mã nguồn mở được thiết kế để kết nối các hệ thống AI với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, giúp các công cụ AI tạo ra phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn. Được Anthropic giới thiệu và phát triển vào tháng 10 năm 2024, MCP được coi như một giao thức tiêu chuẩn dùng để kết nối và tăng sức mạnh cho các Large Language Models (LLMs) một cách mượt mà.

MCP là “cổng kết nối thông minh” giúp AI truy cập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách dễ dàng. Ví dụ: Nếu AI là một chiếc điện thoại, MCP giống như cổng USB, cho phép bạn cắm vào ổ cứng, máy ảnh, hay micro để điện thoại sử dụng các thiết bị này.

Ví dụ ngoài đời

Hãy tưởng tượng bạn vào quán cà phê và dùng Wi-Fi. MCP giống như:

• Tiêu chuẩn Wi-Fi chung: Dù laptop, điện thoại hay máy tính bảng đều kết nối được.
• Người phiên dịch đa năng: Giúp AI đọc file Excel từ Google Drive, code từ GitHub, hay tin nhắn từ Slack mà không cần phải viết code riêng cho từng nền tảng.

→ Thực tế: Khi bạn dùng chatbot Claude hỏi “File báo cáo tháng 12 của tôi có gì?”, MCP sẽ tự động kết nối Claude với Google Drive của bạn, tìm file, và trích xuất thông tin.

2. Khái niệm AI Agent

AI Agent là “nhân viên ảo” tự động xử lý công việc mà không cần con người giám sát từng bước. Ví dụ: Nếu phần mềm tự động hóa (automation) là robot lau nhà theo lộ trình cố định, AI Agent là robot vừa lau vừa tự tránh chướng ngại vật, học cách lau nhanh hơn, và thậm chí đề xuất mua thêm nước lau sàn.

Ví dụ ngoài đời

• Trợ lý đỗ xe thông minh: Xe tự đỗ, nhận diện chỗ trống, tính toán góc đỗ, và tự điều chỉnh nếu có xe khác chặn đường.
• Chatbot tư vấn bảo hiểm: Không chỉ trả lời câu hỏi, mà còn phân tích hồ sơ khách hàng, đề xuất gói bảo hiểm phù hợp, và tự gửi email follow-up.

→ Thực tế: Khi bạn nói “Siri, đặt lịch họp lúc 3h chiều nay và nhắc tôi mang theo báo cáo A”, AI Agent sẽ:

1. Phân tích ngữ cảnh (thời gian, người tham dự).
2. Tự động kiểm tra lịch trình của bạn.
3. Gửi thông báo nhắc nhở đúng thời điểm.

3. So sánh với lập trình truyền thống

MCP vs. Công nghệ backend cũ

Tiêu Chí	MCP	Backend Truyền Thống
Mục đích	Kết nối AI với dữ liệu bên ngoài	Xử lý logic nghiệp vụ cố định
Độ Linh Hoạt	Như USB – cắm là chạy	Phải viết API riêng cho từng kết nối
Ví Dụ	Claude đọc file Google Drive	App ngân hàng kết nối với Core Banking

→ Bổ sung hay định nghĩa lại?
MCP không thay thế backend, mà là lớp trung gian mới. Giống như Wi-Fi không thay thế điện thoại, nhưng giúp điện thoại kết nối Internet dễ hơn.

AI Agent vs. Tự động hóa cũ

Tiêu Chí	AI Agent	Automation truyền thống
Khả Năng	Tự học, thích nghi	Chạy theo kịch bản cố định
Xử Lý Ngoại Lệ	Tự xử lý khi gặp lỗi	Dừng lại và báo lỗi
Ví Dụ	Xe tự lái tránh xe khác	Máy in tự động in 100 bản khi nhấn nút

→ Bổ sung hay định nghĩa lại?
AI Agent là bước tiến hóa của automation. Giống như smartphone so với điện thoại bàn: Cùng chức năng gọi điện, nhưng smartphone làm được nhiều hơn nhờ khả năng thích ứng.

4. MCP và AI Agent: Công nghệ mới hay chỉ là “chiêu trò đổi tên”?

Trường hợp MCP

• Giống công nghệ cũ: Có điểm chung với API Gateway (quản lý kết nối) hoặc Middleware (phần mềm trung gian).
• Khác biệt:
  • Tối ưu cho AI: Xử lý ngữ cảnh (context) thay vì chỉ truyền dữ liệu thô.
  • Tiêu chuẩn mở: Không phụ thuộc vào nhà cung cấp, như MCP của Anthropic có thể dùng cho Claude, GPT, hay Gemini.

→ Kết luận: MCP là công nghệ mới, kế thừa nguyên lý cũ nhưng giải quyết vấn đề mới của AI.

Trường hợp AI Agent

• Giống công nghệ cũ: Gần với automation tools (như Zapier) hoặc rule-based systems (hệ thống theo quy tắc).
• Khác biệt:
  • Tự chủ: Không cần lập trình sẵn mọi tình huống.
  • Học tập: Cải thiện qua thời gian (ví dụ: Chatbot học cách trả lời hay hơn nhờ feedback người dùng).

→ Kết luận: AI Agent là định nghĩa lại automation, thêm lớp trí tuệ để xử lý phức tạp.

5. Recap: Bản chất thực sự của MCP và AI Agent

MCP

• Là gì: Cầu nối tiêu chuẩn giữa AI và thế giới bên ngoài.
• Vai trò: Giống “bộ chuyển đổi đa năng” giúp AI truy cập dữ liệu đa dạng.
• Độc đáo: Không phải công nghệ hoàn toàn mới, nhưng là giải pháp tối ưu cho vấn đề kết nối AI.

AI Agent

• Là gì: Nhân viên ảo tự động, có khả năng ra quyết định.
• Vai trò: Thay thế con người trong các công việc lặp đi lặp lại nhưng phức tạp.
• Độc đáo: Không chỉ tự động hóa, mà còn thông minh hóa quy trình.

So với công nghệ cũ

• MCP: Như USB 3.0 so với cổng COM – cùng chức năng kết nối, nhưng tốc độ và linh hoạt hơn.
• AI Agent: Như robot lau nhà thế hệ mới (biết tránh chó, mèo) so với robot chỉ đi theo đường cố định.

→ Tóm lại: Cả hai đều là những bước tiến cần thiết để AI thực sự hữu dụng trong đời sống, không phải “chiêu trò marketing”.