MCP (Model Context Protocol) là gì, và nó kết nối AI với các tool như Gmail, Drive hay Jira ra sao?

Question

Accepted Answer

**MCP (Model Context Protocol)** là một tiêu chuẩn mở, do Anthropic giới thiệu, cho phép các ứng dụng AI kết nối với tool và dữ liệu bên ngoài qua một giao diện thống nhất duy nhất — thay vì viết một tích hợp riêng cho mỗi ứng dụng. Hãy hình dung nó như một bộ chuyển đổi đa năng giữa model và thế giới bên ngoài.

## Client và server

```text
MCP SERVER → phơi bày năng lực ra cho model:
  - TOOLS     → các hành động model có thể gọi (send_email, create_issue, search_files)
  - RESOURCES → dữ liệu model có thể đọc (một file, một tài liệu Drive, một dòng DB)
  - PROMPTS   → các template prompt tái sử dụng mà server cung cấp
MCP CLIENT → ứng dụng AI (Claude Desktop, Claude Code, một IDE) kết nối tới các server
TRANSPORT  → stdio (tiến trình local) hoặc HTTP (từ xa), nói JSON-RPC theo cả hai chiều
```

Thắng lợi then chốt: mỗi nhà cung cấp tool viết **một** MCP server, và **bất kỳ** client tương thích MCP nào cũng dùng được. Bạn thêm một server Gmail, một server Drive, một server Jira — và model có thể gọi mọi tool của chúng mà bạn không phải nối dây một tích hợp tùy biến cho từng ứng dụng.

## Một config và luồng nhỏ

```jsonc
// Config của client đăng ký các server; model sau đó thấy các tool của chúng
{
  "mcpServers": {
    "gmail": { "command": "npx", "args": ["@org/mcp-gmail"] },   // local, stdio
    "jira":  { "url": "https://mcp.acme.com/jira" }              // remote, HTTP
  }
}
```

```text
LUỒNG:
1. Client khởi động/kết nối tới mỗi server, hỏi "bạn có những tool gì?"
2. Server trả về schema của tool (tên, mô tả, tham số) qua JSON-RPC
3. User: "tạo một bug Jira cho sự cố crash login" → model chọn tool jira create_issue
4. Client gọi tool trên server → server gọi API Jira → trả về kết quả
5. Model dùng kết quả trong câu trả lời
```

Vì việc khám phá và gọi được chuẩn hóa qua JSON-RPC, model học các tool của mỗi server vào lúc kết nối — không cần code riêng cho từng tool trong chính ứng dụng.

## Tại sao điều này quan trọng

Trước MCP, mỗi tích hợp AI-tới-tool là một việc làm riêng lẻ: code tùy biến, auth tùy biến, bảo trì tùy biến, lặp lại cho mỗi ứng dụng và mỗi sản phẩm AI. MCP thay thế sự bùng nổ N×M đó bằng một giao thức — tác giả tool xuất xưởng một server duy nhất, và mọi client tương thích nhận được tích hợp miễn phí. Sự chuẩn hóa đó là điều khiến việc trao cho một trợ lý khả năng vươn tới thực sự vào Gmail, Drive, Jira và các hệ thống nội bộ của bạn trở nên khả thi mà không phải xây lại đường ống mỗi lần.