Container vận chuyển cho AI

Xây dựng các tác nhân AI (AI agents) là một việc khó khăn.

Ngày đầu tiên, bạn kết nối một tác nhân với một cơ sở dữ liệu. Ngày thứ hai, bạn kết nối nó với một API thời tiết. Đến ngày thứ mười, mã nguồn của bạn là một mớ hỗn độn các tích hợp tùy chỉnh.

Nếu bạn thay đổi mô hình AI, bạn phải xây dựng lại mọi kết nối. Điều này gây lãng phí thời gian và tiền bạc.

Model Context Protocol (MCP) giải quyết vấn đề này.

Hãy nghĩ về vận tải toàn cầu trước những năm 1950. Mỗi công ty sử dụng các loại thùng gỗ có kích thước khác nhau. Việc vận chuyển hàng hóa rất chậm chạp và khó khăn.

Mọi thứ đã thay đổi khi chúng ta tiêu chuẩn hóa container vận chuyển. Một người vận hành cần cẩu không cần biết bên trong container có gì. Họ chỉ cần biết cách di chuyển chính cái container đó.

MCP chính là container vận chuyển cho dữ liệu AI.

MCP là gì? Anthropic đã giới thiệu MCP để cung cấp ngữ cảnh cho các mô hình AI thông qua một tiêu chuẩn duy nhất. Nó thay thế mã tùy chỉnh bằng một cách thức phổ quát để kết nối các công cụ và dữ liệu.

Cấu trúc này sử dụng ba phần:

  • MCP Host: Ứng dụng chính, chẳng hạn như giao diện chat hoặc trình soạn thảo mã.
  • MCP Client: Thành phần bên trong host giúp duy trì các kết nối.
  • MCP Server: Một dịch vụ nhỏ chia sẻ dữ liệu hoặc công cụ cụ thể.

Cách thức hoạt động: Các server chia sẻ ba thứ với AI:

  • Tools (Công cụ): Các hành động mà AI có thể thực hiện, chẳng hạn như kiểm tra thời tiết hoặc tạo sự kiện.
  • Resources (Tài nguyên): Dữ liệu mà AI có thể đọc, như các tệp văn bản hoặc lược đồ cơ sở dữ liệu (database schemas).
  • Prompt Templates (Mẫu câu lệnh): Các hướng dẫn về cách yêu cầu thông tin.

Tại sao bạn cần nó:

  • Khả năng tương tác: Các công cụ của bạn hoạt động với nhiều mô hình khác nhau như OpenAI hoặc Anthropic.
  • Khả năng tái sử dụng: Xây dựng một công cụ một lần và sử dụng nó trong nhiều dự án.
  • Tốc độ: Bạn ngừng việc phải viết mã kết nối (glue code) thủ công cho mỗi nguồn dữ liệu mới.
  • Độ chính xác: Truy cập dữ liệu thời gian thực giúp giảm thiểu sai sót và hiện tượng ảo giác (hallucinations) của AI.
  • Bảo mật: Sử dụng các tiêu chuẩn mã hóa và ủy quyền.

MCP không chỉ là một API khác. Một API là một cách cụ thể để giao tiếp với một dịch vụ. MCP là một giao thức nằm trên các dịch vụ đó để làm cho chúng trở nên đồng nhất đối với AI.

Đừng xây dựng lại các kết nối nữa. Hãy bắt đầu sử dụng một tiêu chuẩn.

Source: https://dev.to/dangineer_4k2/the-shipping-container-for-ai-what-is-the-model-context-protocol-mcp-and-why-it-matters-2pi7

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi