Có hai loại chính: Máy chủ MCP Cục bộ (Local MCP Servers) và Máy chủ MCP Từ xa (Remote MCP Servers) (thường được gọi là máy chủ dựa trên nền tảng cloud). Việc hiểu rõ sự khác biệt giữa hai loại này là chìa khóa để nắm được cách các kết nối hoạt động, mức độ phù hợp và thiết lập nào sẽ vận hành các công cụ AI của bạn. Hãy cùng phân tích ngay sau đây.
Local MCP Server
Máy chủ MCP cục bộ chạy trên cùng một máy với MCP client và giao tiếp chủ yếu qua stdio (Chuẩn Nhập/Xuất). Đây là một phương pháp đơn giản và hiệu quả cho các tích hợp nội bộ như truy cập tệp tin cục bộ hoặc chạy script nội bộ.
Cách hoạt động:
- Vị trí: Hoạt động hoàn toàn trên máy tính cá nhân (laptop, PC).
- Thiết lập: Người dùng cần tự cài đặt và cấu hình – đây là dạng tự host. Có thể yêu cầu chạy lệnh terminal hoặc sử dụng Docker, kèm theo việc nhập thủ công các API key.
- Giao tiếp: Giao tiếp với client thông qua chuẩn nhập/xuất (stdio).
- Thông tin xác thực & bảo mật: Người dùng tự quản lý các bí mật như API key. Bạn kiểm soát trực tiếp và chịu trách nhiệm bảo mật.
- Khả năng truy cập: Chỉ các client AI chạy trên cùng máy mới có thể giao tiếp với máy chủ MCP này.
Ưu điểm:
- Tốc độ cao: Giao tiếp nội bộ cực nhanh.
- Kiểm soát & riêng tư: Dữ liệu có thể xử lý hoàn toàn trên máy bạn. Thích hợp với dữ liệu nhạy cảm.
- Hoạt động ngoại tuyến: Nếu dữ liệu và công cụ cũng nằm cục bộ, nó vẫn chạy ngay cả khi không có internet.
- Dành cho lập trình viên: Tuyệt vời để thử nghiệm và xây dựng MCP mới.
Nhược điểm:
- Cài đặt phức tạp: Cần chạy Docker, lệnh npm... không thân thiện cho người dùng phổ thông.
- Phải tự bảo trì: Người dùng chịu trách nhiệm cập nhật và duy trì hoạt động.
- Tốn tài nguyên máy: MCP chia sẻ CPU, RAM với máy bạn.
- Bị giới hạn trên một máy: AI agent chạy trên trình duyệt hoặc từ máy khác không thể dễ dàng kết nối.
Remote MCP Server
Máy chủ MCP từ xa hoạt động trên internet. Người dùng chỉ cần đăng nhập và cấp quyền cho client MCP thông qua các luồng ủy quyền quen thuộc (OAuth...). Thường được host trên cloud bởi các tổ chức (ví dụ: Neon, Replit...).
Cách hoạt động:
- Vị trí: Được vận hành trên các máy chủ mạnh mẽ trong cloud.
- Thiết lập: Cực kỳ đơn giản cho người dùng cuối – chỉ cần đăng nhập và cấp quyền qua trình duyệt.
- Giao tiếp: Sử dụng SSE (Server-Sent Events) cho cập nhật trực tiếp, còn dữ liệu gửi lên sử dụng HTTP POST. Cần kết nối internet.
- Thông tin xác thực & bảo mật: Sử dụng tiêu chuẩn web (OAuth). Bên cung cấp server chịu trách nhiệm về bảo mật.
- Khả năng truy cập: Bất kỳ client MCP nào có internet và được cấp quyền đều có thể kết nối – bao gồm cả các AI agent chạy trong trình duyệt.
Ưu điểm:
- Dễ thiết lập: Không cần cài đặt. Đăng nhập một lần là xong.
- Truy cập từ mọi nơi: Hỗ trợ cho AI agent chạy trên web hoặc ứng dụng cloud.
- Luôn được cập nhật: Nhà cung cấp chịu trách nhiệm nâng cấp và vá lỗi.
- Dễ mở rộng: Có thể phục vụ nhiều người dùng và tận dụng hạ tầng mạnh mẽ của cloud.
Nhược điểm:
- Cần internet: Mất kết nối = dừng hoạt động.
- Trễ nhẹ: Mọi tương tác đi qua mạng nên có thể chậm hơn cục bộ chút ít.
- Phải tin nhà cung cấp: Phụ thuộc vào uptime, bảo mật, chính sách riêng tư của bên host.
- Dữ liệu phải truyền: Dữ liệu phải gửi qua mạng (dù thường được bảo mật bằng HTTPS).
So sánh nhanh: Local MCP vs Remote MCP
Khi nào nên dùng cái nào?
✅ Dùng Local MCP khi:
- Bạn là developer đang phát triển hoặc thử nghiệm MCP.
- Bạn cần AI truy cập dữ liệu cực kỳ nhạy cảm, không được rời khỏi máy.
- Bạn muốn độ trễ thấp nhất, xử lý file hoặc tool cục bộ.
- Bạn muốn toàn quyền kiểm soát server và khóa bí mật.
✅ Dùng Remote MCP khi:
- Bạn muốn các AI agent chạy trên web truy cập được công cụ của bạn.
- Bạn muốn trải nghiệm đơn giản cho người dùng cuối (không cần cài gì).
- Bạn cần chia sẻ một công cụ/dữ liệu với nhiều người dùng khác nhau.
- Bạn hài lòng để bên cung cấp lo việc cập nhật và bảo trì.
Kết luận
Việc chọn giữa Local MCP và Remote MCP là sự đánh đổi giữa tốc độ + quyền kiểm soát và truy cập rộng rãi + dễ sử dụng. MCP cục bộ lý tưởng cho những tác vụ cần xử lý nhanh, riêng tư và dành cho dev, trong khi MCP từ xa là chìa khóa để mở rộng khả năng AI lên web và nhiều người dùng.
Sự lựa chọn cuối cùng phụ thuộc vào: mục đích sử dụng, yêu cầu bảo mật, đối tượng người dùng và cách triển khai.