Xin chào các bạn! Hôm nay tôi muốn giới thiệu với các bạn về Model Context Protocol (MCP) - một công nghệ đột phá giúp tăng hiệu quả phát triển phần mềm một cách đáng kể.
MCP đóng vai trò là "cầu nối giữa AI Assistant và các dịch vụ bên ngoài", mang đến sự thay đổi lớn trong quy trình phát triển. Cơ chế này cho phép các AI IDE như Claude Code và Cursor kết nối trực tiếp với GitHub, cơ sở dữ liệu và công cụ API, trở thành yếu tố không thể thiếu trong phát triển hiện đại.
Lần này, tôi sẽ giới thiệu 15 MCP Server đã được tôi kiểm tra và lựa chọn kỹ lưỡng trong thời gian dài. Dựa trên thông tin mới nhất năm 2025, tôi đã tập hợp những công cụ tuyệt vời có thể sử dụng rộng rãi từ người mới bắt đầu đến người dùng nâng cao. Tôi sẽ chia sẻ đặc điểm và trải nghiệm thực tế của từng công cụ!
MCP Server cho phát triển và quản lý mã
1. GitHub MCP Server
Công dụng: Tham khảo kho lưu trữ, quản lý Issue/PR.
GitHub MCP Server là công cụ cho phép bạn thao tác trực tiếp với kho lưu trữ GitHub từ AI IDE.
Cách tôi sử dụng:
// Sau khi viết mã trên Cursor
"Tạo PR cho mã này vào nhánh main" // Tự động tạo PR và thêm cả nhận xét đánh giá!
Công việc trước đây phải qua lại giữa GitHub và trình soạn thảo giờ đây có thể hoàn thành hoàn toàn trong AI IDE. Đặc biệt trong phát triển nhóm, quy trình đánh giá trở nên nhanh hơn nhiều.
2. GitLab MCP Server
Công dụng: Quản lý kho lưu trữ GitLab và Merge Request.
Đây là công cụ cứu tinh cho người dùng GitLab. Đặc biệt giỏi trong việc giám sát và giải quyết vấn đề với pipeline CI/CD.
Gần đây, khi triển khai thất bại vào đêm khuya, tôi đã giải quyết bằng cuộc trò chuyện này:
Tôi: "Pipeline mới nhất đang thất bại. Vấn đề là gì?"
AI: "Có vẻ như không thể kéo được Docker image cho môi trường thử nghiệm. Hãy kiểm tra thông tin xác thực"
Nhờ AI phân tích nhật ký pipeline và xác định vấn đề, tôi đã có thể sửa chữa trước sáng. Nếu không có nó, chắc chắn tôi đã phải dành cả đêm để gỡ lỗi...
3. Apidog MCP Server
Công dụng: Kết nối tính năng thiết kế API, Mock và Test của Apidog với AI IDE/Agent.
Cá nhân tôi thấy hữu ích nhất là Apidog MCP Server này. Bạn có thể thao tác trực tiếp từ thiết kế API đến tạo mock và chạy test từ AI IDE. Tính năng thiết kế API, mock và test mạnh mẽ của Apidog kết nối trực tiếp với AI IDE giúp hiệu quả phát triển tăng vọt.
Tài liệu chính thức của Apidog：https://docs.apidog.com/apidog-mcp-server
Ví dụ, khi triển khai endpoint API mới:
Tôi: "Tạo test case cho API đăng ký người dùng và chạy trên Apidog"
AI: "Đã hiểu. Tôi sẽ tạo test case cho trường hợp bình thường và ngoại lệ..." // Vài giây sau
AI: "Đã tạo test case và chạy trên Apidog. 2 test thành công, 1 test thất bại. Nguyên nhân thất bại là..."
Công sức di chuyển qua lại giữa Apidog và trình soạn thảo đã giảm đi, tốc độ phát triển API nhanh hơn gấp 2 lần. Đặc biệt khi phát triển đồng thời frontend và backend, kết nối này thực sự tiện lợi. Sự kết hợp giữa giao diện trực quan của Apidog và chức năng mạnh mẽ của AI IDE mở ra khả năng mới cho phát triển API.
MCP Server cho cơ sở dữ liệu và backend
4. PostgreSQL MCP Server
Công dụng: Thực thi truy vấn trên cơ sở dữ liệu Postgres.
Thao tác cơ sở dữ liệu giờ đây cũng có thể thực hiện trực tiếp từ AI IDE. Đặc biệt tiện lợi cho việc tối ưu hóa truy vấn.
Tôi: "Tôi muốn cải thiện hiệu suất của truy vấn này"
AI: "Đang kiểm tra cấu trúc bảng hiện tại... Có vẻ như thiếu chỉ mục. Tôi khuyên bạn nên thêm các chỉ mục sau..."
Khi áp dụng đề xuất này, thời gian thực thi truy vấn đã giảm 75%. Thật an tâm khi có thể tối ưu hóa với sự trợ giúp của AI ngay cả khi không phải chuyên gia cơ sở dữ liệu.
5. Supabase MCP Server
Công dụng: Kết nối với dự án Supabase.
MCP server này rất hữu ích trong các dự án sử dụng Supabase. Cài đặt xác thực và kiểm soát truy cập dữ liệu trở nên dễ dàng hơn nhiều với sự hỗ trợ của AI.
Gần đây, khi tôi đang gặp khó khăn với xác thực:
Tôi: "Tôi muốn thêm vai trò người dùng mới và chỉ cấp quyền đọc cho một bảng cụ thể"
AI: "Đã hiểu. Tôi sẽ thiết lập chính sách Supabase như sau..."
Công việc trước đây phải tìm kiếm qua tài liệu giờ đây có thể giải quyết chỉ bằng đối thoại với AI. Đặc biệt với cài đặt bảo mật, sự hỗ trợ của AI thực sự đáng tin cậy vì sai sót có thể gây nguy hiểm.
6. Redis MCP Server
Công dụng: Thao tác bộ nhớ đệm Redis và kho lưu trữ key-value.
Thao tác bộ nhớ đệm Redis và kho lưu trữ key-value giờ đây cũng có thể thực hiện bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Ví dụ, khi điều tra vấn đề hiệu suất:
Tôi: "Tôi muốn kiểm tra tỷ lệ cache hit của phiên người dùng"
AI: "Tỷ lệ cache hit hiện tại là 78%. Các khóa sau đây có tần suất truy cập cao nhất..."
Quản lý bộ nhớ đệm trở nên dễ dàng hơn nhiều vì AI thực thi các lệnh phù hợp mà không cần nhớ lệnh Redis. MCP server này đặc biệt hữu ích khi điều chỉnh hiệu suất.
7. Elasticsearch MCP Server
Công dụng: Tìm kiếm và thao tác chỉ mục Elasticsearch.
MCP server này tiện lợi trong các dự án sử dụng Elasticsearch. Bạn có thể thực thi các truy vấn phức tạp bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Ví dụ, khi phân tích nhật ký lỗi:
Tôi: "Cho tôi biết mẫu lỗi phổ biến nhất trong nhật ký lỗi từ hôm qua đến hôm nay"
AI: "Lỗi phổ biến nhất trong 24 giờ qua là 'Connection timeout', chiếm 43% tổng số. Chủ yếu xảy ra trên các máy chủ sau..."
Phân tích nhật ký trở nên dễ dàng hơn nhiều vì AI xây dựng truy vấn phù hợp mà không cần nhớ cú pháp truy vấn phức tạp của Elasticsearch. MCP server này đặc biệt hữu ích khi xử lý sự cố.
MCP Server cho dịch vụ đám mây
8. AWS MCP Server
Công dụng: Quản lý tài nguyên AWS.
Nếu bạn nghĩ quản lý AWS phức tạp và khó khăn, MCP server này là dành cho bạn.
Ví dụ, bạn có thể kiểm tra trạng thái instance EC2 hoặc quản lý bucket S3 bằng ngôn ngữ tự nhiên:
Tôi: "Cho tôi biết trạng thái của các instance EC2 trong môi trường sản xuất"
AI: "Hiện có 4 instance đang chạy. Mức sử dụng CPU trung bình là 30%, mức sử dụng bộ nhớ là..."
Thật tiện lợi khi có thể nhận thông tin cần thiết ngay lập tức mà không cần mở bảng điều khiển AWS. Đặc biệt hữu ích khi cần nắm bắt tình hình nhanh chóng trong trường hợp xử lý sự cố.
9. GCP MCP Server
Công dụng: Kết nối với dự án Google Cloud.
MCP server này tiện lợi trong các dự án sử dụng Google Cloud. Truy cập BigQuery và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng hơn.
Ví dụ, khi thực hiện phân tích dữ liệu:
Tôi: "Tổng hợp dữ liệu truy cập người dùng tháng trước theo khu vực"
AI: "Đang kết nối với BigQuery để tổng hợp... Kết quả như sau..."
Thật tiện lợi khi có thể thực hiện phân tích dữ liệu cần thiết ngay lập tức mà không cần mở bảng điều khiển GCP. MCP server này đặc biệt hữu ích khi hợp tác với nhóm phân tích dữ liệu.
MCP Server cho tệp và cộng tác
10. Notion MCP Server
Công dụng: Truy xuất và cập nhật dữ liệu không gian làm việc Notion.
Quản lý tài liệu cũng là công việc quan trọng trong phát triển nhóm. Với Notion MCP Server, bạn có thể thao tác trực tiếp không gian làm việc Notion từ AI IDE.
Nhóm của tôi sử dụng nó để quản lý nhiệm vụ sau cuộc họp như sau:
Tôi: "Trích xuất nhiệm vụ từ ghi chú cuộc họp hôm nay và thêm vào danh sách nhiệm vụ trong Notion"
AI: "Đã hiểu. Tôi đã trích xuất 7 nhiệm vụ, phân loại theo người phụ trách và thêm vào Notion"
Công việc trước đây phải làm thủ công sau cuộc họp giờ đã được tự động hóa, nâng cao đáng kể năng suất của nhóm. Đặc biệt khi biên bản cuộc họp dài, việc tóm tắt và sắp xếp của AI thực sự hữu ích.
11. Google Drive MCP Server
Công dụng: Thao tác tệp Google Drive.
MCP server này tiện lợi cho các nhóm sử dụng Google Drive. Tìm kiếm và chỉnh sửa tài liệu trở nên dễ dàng hơn.
Ví dụ, khi tìm kiếm tài liệu dự án:
Tôi: "Tìm tài liệu cuộc họp dự án tháng trước và tóm tắt các điểm chính"
AI: "Đang tìm kiếm trong Google Drive... Đã tìm thấy 3 tài liệu liên quan. Các điểm chính như sau..."
Thật tiện lợi khi có thể tìm thấy ngay thông tin cần thiết từ khối lượng tệp khổng lồ trong Google Drive. MCP server này đặc biệt hữu ích trong môi trường làm việc từ xa.
MCP Server cho tìm kiếm và thu thập dữ liệu
12. OpenAI MCP Server
Công dụng: Đơn giản hóa truy cập API OpenAI.
Với OpenAI MCP Server, bạn có thể sử dụng trực tiếp API của OpenAI từ AI IDE. Việc tạo mã và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trở nên suôn sẻ hơn.
Ví dụ, khi gặp khó khăn với việc triển khai thuật toán cụ thể:
Tôi: "Cho tôi biết cách triển khai cây tìm kiếm nhị phân hiệu quả"
AI: "Dưới đây là ví dụ về triển khai cây tìm kiếm nhị phân đã được tối ưu hóa..."
Có thể sử dụng trực tiếp mô hình mạnh mẽ của OpenAI giúp giải quyết nhanh chóng các vấn đề phức tạp. Đặc biệt, tích hợp với mô hình GPT-4 mới nhất nâng cao đáng kể hiệu quả lập trình.
13. Anthropic MCP Server
Công dụng: Tăng cường kết nối với API Anthropic.
Nếu bạn là người dùng Claude Code, MCP server này là không thể thiếu. Khả năng của Claude Code được mở rộng đáng kể nhờ kết nối với API Anthropic.
Tôi thường sử dụng nó để tóm tắt và phân tích tài liệu dài:
Tôi: "Tóm tắt đặc điểm kỹ thuật này và chỉ trích xuất các điểm chính"
AI: "Đã hiểu. Tôi đã trích xuất 10 điểm quan trọng sau từ đặc điểm kỹ thuật 200 trang..."
Sự kết hợp giữa khả năng hiểu ngữ cảnh của Claude Code và kết nối công cụ bên ngoài thông qua MCP server thực sự mạnh mẽ. Đặc biệt khi xử lý khối lượng tài liệu lớn, kết nối này giúp giảm đáng kể thời gian làm việc.
14. Brave Search MCP Server
Công dụng: Tính năng tìm kiếm tập trung vào quyền riêng tư.
Đối với nhà phát triển coi trọng quyền riêng tư, Brave Search MCP Server là lựa chọn tốt. Bạn có thể thu thập thông tin kỹ thuật mới nhất bằng công cụ tìm kiếm Brave.
Ví dụ, khi nghiên cứu xu hướng công nghệ mới:
Tôi: "Cho tôi biết về xu hướng WebAssembly mới nhất"
AI: "Đang tìm kiếm thông tin mới nhất bằng Brave Search... Các xu hướng gần đây bao gồm..."
Thật tiện lợi khi có thể thu thập thông tin kỹ thuật mới nhất trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư. MCP server này đặc biệt hữu ích khi nghiên cứu dự án mã nguồn mở.
15. Tavily MCP Server
Công dụng: Tự động hóa kết quả tìm kiếm chất lượng cao và thu thập thông tin.
Cuối cùng là Tavily MCP Server. Nó tự động hóa kết quả tìm kiếm chất lượng cao và thu thập thông tin.
Lý tưởng cho nghiên cứu kỹ thuật và cập nhật thông tin mới nhất:
Tôi: "Nghiên cứu về API hook React mới nhất và hiển thị mã mẫu"
AI: "Theo tài liệu chính thức React mới nhất, các hook mới sau đây đã được thêm vào..."
Có thể luôn lập trình với kiến thức mới nhất nhờ thu thập thông tin kỹ thuật mới nhất từ nguồn đáng tin cậy. Tính năng này đặc biệt hữu ích trong thế giới framework JavaScript phát triển nhanh chóng.
Tổng kết
Tôi đã giới thiệu 15 MCP server, bạn thấy thế nào? Bản thân tôi đã thấy hiệu quả phát triển tăng đáng kể kể từ khi áp dụng những công cụ này. Đặc biệt, tôi nghĩ ba công cụ sau đây là bắt buộc đối với mọi nhà phát triển:
- Apidog MCP Server - Tối ưu hóa toàn bộ quy trình phát triển API
- GitHub/GitLab MCP Server - Đơn giản hóa quản lý mã và quy trình đánh giá
- OpenAI/Anthropic MCP Server - Tận dụng tối đa khả năng của AI
Hệ sinh thái MCP vẫn đang phát triển, nhưng sẽ có nhiều dịch vụ hỗ trợ hơn trong tương lai. Tương lai khi tích hợp với AI IDE trở thành điều hiển nhiên đã ở ngay trước mắt.
Hãy áp dụng MCP server phù hợp với môi trường phát triển của bạn và tận hưởng việc phát triển trong kỷ nguyên AI! Nếu bạn có câu hỏi hoặc ý kiến, hãy để lại bình luận. Ngoài ra, nếu bạn có cách sử dụng MCP server riêng, hãy chia sẻ nhé!