Việc tích hợp AI sinh ngữ vào IDE hoặc ứng dụng trò chuyện và cung cấp cho các agent các "công cụ" để thực hiện công việc đang trở thành một quy trình phổ biến. Model Context Protocol (MCP) là giao thức hỗ trợ quy trình này. MCP server đóng vai trò như một cổng an toàn, cho phép các agent LLM thực hiện các thao tác trong thế giới thực như thao tác tệp, thực thi mã và tích hợp dịch vụ bên ngoài. Dưới đây là 8 MCP server mã nguồn mở tiêu biểu, cùng với các đặc điểm và trường hợp sử dụng của chúng.
MCP là gì?
Model Context Protocol (MCP) là một giao thức mở tiêu chuẩn hóa cách các ứng dụng cung cấp ngữ cảnh cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó hoạt động như một cổng USB-C cho các ứng dụng AI, cho phép kết nối chuẩn hóa giữa các mô hình AI và các nguồn dữ liệu hoặc công cụ khác nhau. MCP hỗ trợ tích hợp liền mạch giữa các ứng dụng LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài, giúp các agent AI tương tác hiệu quả với các hệ thống bên ngoài.([Model Context Protocol][1])
Tại sao MCP server đang thu hút sự chú ý?
Khi việc ứng dụng các agent AI trở nên phổ biến, nhu cầu về môi trường thực thi an toàn và hiệu quả tăng lên. MCP server cung cấp một cách tiếp cận chuẩn hóa để kết nối các agent AI với các công cụ và dữ liệu bên ngoài. Các công cụ như LangChain, AutoGen và CrewAI có thể tích hợp dễ dàng với MCP, và hệ sinh thái mã nguồn mở đang phát triển nhanh chóng.
Các chức năng cơ bản của MCP server
- Gọi các công cụ (Tool) theo quy trình chuẩn
- Giữ và chia sẻ ngữ cảnh giữa các tác vụ
- Cấu trúc chuẩn bao gồm định nghĩa công cụ, định dạng đầu vào/đầu ra và lớp bảo mật
Cách tích hợp với MCP client
- Tích hợp với các client chính như Claude, Cursor, LangGraph
- Sử dụng OpenAPI schema để tự động hóa
- Cấu hình proxy và thực thi từ xa([Medium][2])
Ai nên sử dụng MCP server?
- Kỹ sư yêu thích tự động hóa
- Những người cảm thấy hạn chế với no-code/low-code
- Nhà phát triển muốn thử nghiệm hệ thống đa agent([Axios][3])
Quản lý quy trình API một cách toàn diện với Apidog
Apidog là một nền tảng API tất cả trong một, tích hợp thiết kế, mô phỏng, kiểm tra và tạo tài liệu API trong một giao diện người dùng duy nhất. Nó tự động tạo tệp OpenAPI 3.0 / Swagger, cho phép công bố API mô phỏng ngay cả khi backend chưa hoàn thiện. Trong phát triển nhóm, Apidog hỗ trợ quản lý quyền và theo dõi lịch sử thay đổi, giúp tăng tốc chu trình thiết kế → triển khai → kiểm tra → chia sẻ khi thêm endpoint mới vào MCP server.
1. Bright Data MCP — Công cụ thu thập dữ liệu web với trình duyệt tích hợp
Bright Data MCP cho phép thực hiện tìm kiếm thời gian thực, nhấp liên kết và chụp ảnh màn hình thông qua trình duyệt không giao diện. Nó hỗ trợ thu thập dữ liệu với định vị địa lý, hữu ích cho các ứng dụng như thương mại điện tử và theo dõi giá du lịch.
- Chức năng chính: Điều khiển trình duyệt thực, vượt qua CAPTCHA, tự động hóa thu thập dữ liệu
- Ứng dụng: Trang web so sánh, nghiên cứu đối thủ, thu thập dữ liệu SEO
2. Graphiti MCP — Cung cấp "trí nhớ" cho agent thông qua đồ thị tri thức
Graphiti lưu trữ lịch sử hội thoại và thao tác theo thời gian, cho phép tìm kiếm và truy vấn thông tin theo ngữ cảnh. Nó kết hợp tìm kiếm vector và cấu trúc để cung cấp phản hồi dựa trên ngữ cảnh.
- Chức năng chính: Quản lý tập hợp, trích xuất thực thể, tìm kiếm theo thời gian
- Ứng dụng: Theo dõi lịch sử hội thoại, hỗ trợ FAQ, lưu trữ kiến thức
3. GitIngest MCP — Tương tác với kho lưu trữ GitHub
GitIngest cung cấp hai công cụ: git_directory_structure để đọc cấu trúc thư mục và git_read_important_files để đọc các tệp quan trọng. Điều này cho phép LLM trực tiếp đọc và phân tích các tệp như README và tệp cấu hình.
- Chức năng chính: Lấy cấu trúc thư mục, đọc tệp quan trọng
- Ứng dụng: Đánh giá mã tự động, đào tạo nhân viên mới, nghiên cứu OSS
4. Terminal MCP — Cung cấp shell an toàn cho LLM
Terminal MCP hoạt động như một trình bao bọc cho công cụ CLI, cho phép LLM thực hiện các thao tác hệ thống như đọc/ghi, thực thi lệnh và di chuyển tệp. Cần thiết lập bảo mật cẩn thận.
- Chức năng chính: Đọc/ghi/tìm kiếm/thực thi, quản lý quy trình
- Ứng dụng: Tự động hóa xây dựng và kiểm tra, phân tích nhật ký, đề xuất sửa lỗi tự động
5. Code Executor MCP — Thực thi mã Python trong môi trường Conda
Code Executor MCP sử dụng môi trường ảo Conda để thực thi mã Python với đầy đủ thư viện. Nó hỗ trợ truyền phát đầu ra, tạo biểu đồ và phân tích dữ liệu.
- Chức năng chính: Thực thi mã tùy ý, trực quan hóa dữ liệu, xuất hình ảnh
- Ứng dụng: Tự động hóa phân tích, đánh giá mô hình AI, tạo bảng điều khiển
6. MindsDB MCP — Hợp nhất dữ liệu và dự đoán bằng SQL
MindsDB cung cấp giao diện SQL được tăng cường bởi AI, cho phép hợp nhất nhiều cơ sở dữ liệu và luồng dữ liệu, tạo và suy luận mô hình dự đoán bằng ngôn ngữ tự nhiên hoặc SQL.
- Chức năng chính: AutoML, mô hình AI SQL, tích hợp nhiều nguồn dữ liệu
- Ứng dụng: Dự đoán doanh số, tối ưu hóa tồn kho, trả lời câu hỏi AI trong chatbot
7. FileSync MCP — Đồng bộ hóa và bộ nhớ đệm tệp cho LLM
FileSync MCP đồng bộ hóa các tệp mà LLM truy cập giữa đám mây và máy cục bộ, cung cấp cơ chế bộ nhớ đệm để tránh xử lý lặp lại. Nó cho phép xử lý không gian làm việc như một hệ thống tệp ảo.
- Chức năng chính: Đồng bộ hóa tệp, bộ nhớ đệm khác biệt, loại bỏ xử lý trùng lặp
- Ứng dụng: Tăng tốc pipeline CI/CD, bộ nhớ đệm cho prompt engineering
8. LangServe MCP — Biến ứng dụng LangChain thành MCP server
LangServe MCP là một framework nhẹ cho phép biến các agent được tạo bằng LangChain thành MCP server. Các chuỗi LangChain hiện có có thể được gọi như các công cụ (Tool) bởi MCP client.
- Chức năng chính: Bao bọc chuỗi LangChain thành MCP, hỗ trợ OpenAPI
- Ứng dụng: Chuyển đổi chatbot sang hỗ trợ MCP ngay lập tức, tích hợp công cụ nội bộ
Các Trường Hợp Sử Dụng và Cấu Hình Được Khuyến Nghị theo Trường Hợp
Máy chủ MCP rất mạnh mẽ ngay cả khi hoạt động riêng lẻ, nhưng khi được kết hợp đúng cách sẽ tạo ra giải pháp thực tiễn hơn tùy theo mục đích sử dụng của bạn. Dưới đây là một số cấu hình được khuyến nghị:
Phát triển tác nhân tự động
Graphiti + Terminal MCP
Với Graphiti, bạn có thể xây dựng các tác nhân có khả năng “ghi nhớ” và thêm khả năng thao tác shell thông qua Terminal MCP, cho phép tạo ra các tác nhân có thể tự động thực hiện nhiệm vụ. Chúng có thể ghi nhớ lịch sử công việc và tự động xử lý mọi thứ từ sửa lỗi, di chuyển tệp cho đến thực thi lại.
Hiểu và phân tích mã nguồn
GitIngest + Code Executor MCP
Bạn có thể sử dụng GitIngest để đọc cấu trúc kho mã và các tệp chính, và sử dụng Code Executor để thực thi các tập lệnh Python một cách linh hoạt, giúp AI đảm nhận các công việc lặp đi lặp lại như đánh giá mã, phân tích phụ thuộc, và tự động hóa kiểm thử.
Tích hợp dữ liệu và truy vấn thông minh
MindsDB + LangServe MCP
Bạn có thể tích hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau thông qua MindsDB và tạo truy vấn hoặc báo cáo bằng ngôn ngữ tự nhiên thông qua LangServe. Giải pháp này có thể được các phòng ban bán hàng hoặc marketing sử dụng như một công cụ BI thay thế.
R&D doanh nghiệp và phát triển startup
Graphiti + FileSync + LangServe
Giai đoạn tạo nguyên mẫu cho phép kết hợp hài hòa giữa khả năng ghi nhớ, quản lý tệp và hiểu ngôn ngữ, giúp việc kiểm chứng và lặp lại trở nên dễ dàng. Phù hợp cho việc phát triển sản phẩm mới sử dụng LLM, tự động hóa công cụ nội bộ và thiết kế luồng dữ liệu.
Kết luận — Xây dựng Môi Trường Làm Việc với AI bằng Máy Chủ MCP
MCP không chỉ là một máy chủ API; nó là một “lõi hệ điều hành” hiện đại giúp AI có khả năng thực thi. Khi các nhà phát triển muốn giao việc cho AI, MCP là một công cụ thiết yếu.
- Graphiti + FileSync: Triển khai tác nhân tự động với bộ nhớ lâu dài và quản lý tệp
- Terminal + Code Executor: Tự động hóa hoàn toàn từ phát hiện đến sửa lỗi
- GitIngest + LangServe: Chuyển mã nguồn hiện có thành ngôn ngữ tự nhiên
MCP là công nghệ sẽ ngày càng trở thành xu hướng chủ đạo trong tương lai. Vậy tại sao bạn không áp dụng một trong những dự án mã nguồn mở được giới thiệu phù hợp với nhu cầu của mình và để AI làm công việc thực sự?