MCP là gì? Giải mã Tiêu Chuẩn Mới: Cách MCP Biến RAG Thành Lỗi Thời và Giúp AI Kết Nối Dữ Liệu Dễ Dàng Hơn!
Lê Lân0
MCP (Model Context Protocol) và Ứng Dụng Thực Tiễn Trong Gọi Cơ Sở Dữ Liệu
Mở Đầu
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các Large Language Models (LLMs) như GPT, Claude đang ngày càng thể hiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên ấn tượng. Tuy nhiên, còn nhiều hạn chế như kiến thức không cập nhật hoặc sinh ra hallucinations (thông tin sai lệch không có thật). Chính vì vậy, các kỹ thuật nâng cao như Retrieval-Augmented Generation (RAG) và Model Context Protocol (MCP) được phát triển nhằm cải thiện hiệu suất và tính chính xác. Bài viết này sẽ tập trung giới thiệu chi tiết về MCP – một chuẩn giao thức mở quan trọng giúp kết nối AI với dữ liệu bên ngoài, cùng với hướng dẫn thực hành gọi cơ sở dữ liệu MongoDB thông qua MCP. Đây là một bước tiến trong việc phát triển các hệ thống AI linh hoạt và dễ mở rộng với chi phí phát triển thấp.
Giới Thiệu Chung Về RAG Và Hạn Chế Hiện Tại
RAG Là Gì?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) là phương pháp kết hợp kỹ thuật retrieval (truy xuất) với các mô hình sinh ngôn ngữ lớn, giúp mô hình truy vấn thêm thông tin bên ngoài để cải thiện độ chính xác và khả năng cập nhật dữ liệu mới.
Những Hạn Chế Của RAG
Mặc dù RAG có ưu điểm bổ sung kiến thức cho mô hình, nhưng vẫn tồn tại nhiều điểm yếu cần lưu ý:
- Độ chính xác truy xuất chưa cao: Việc chuyển nội dung thành vector để truy vấn trong cơ sở dữ liệu vector gây ra sai lệch do kết quả truy xuất không hoàn toàn chính xác.
- Nội dung trả lời không đầy đủ: RAG xử lý từng đoạn nhỏ, dẫn đến câu trả lời thiếu sót khi cần tổng hợp hoặc liệt kê.
- Thiếu cái nhìn tổng thể: RAG không phân biệt được các mối quan hệ phiên bản giữa nhiều tài liệu, ví dụ trong pháp luật.
- Khả năng truy xuất nhiều lần, đa vòng còn hạn chế: Gây khó khăn cho các bài toán suy luận phức tạp.
Mặc dù có những công nghệ mới như GraphRAG hay KAG cải thiện phần nào, nhưng RAG vẫn chưa đạt kỳ vọng.
Hiểu Biết Cơ Bản Về MCP (Model Context Protocol)
Function Call – Tiền đề của MCP
Trước đây, các LLM hoạt động như những "người thông thái bị nhốt trong phòng", chỉ dựa vào kiến thức đã học mà không thể truy cập dữ liệu thời gian thực hay gọi các công cụ ngoài. Function Call – khái niệm ra mắt bởi OpenAI năm 2023 – cho phép các mô hình gọi trực tiếp các hàm bên ngoài như truy vấn thời tiết, tính toán hay cơ sở dữ liệu.
Tuy vậy, việc triển khai Function Call rất phức tạp do mỗi mô hình có cách tích hợp khác nhau, đòi hỏi chuyên môn cao và chi phí phát triển lớn.
MCP – Chuẩn Giao Thức Cho Giao Tiếp Mô Hình Và Công Cụ Ngoài
Anthropic, công ty phát triển mô hình Claude, đã giới thiệu MCP nhằm tiêu chuẩn hóa cách các mô hình AI kết nối với dữ liệu và công cụ bên ngoài.
MCP như một jack kết nối universal, thống nhất cách AI tương tác với API bên ngoài, cơ sở dữ liệu, file, trình duyệt… giúp phát triển các công cụ AI trở nên dễ dàng và chuẩn hóa hơn.
Ban đầu chỉ Claude hỗ trợ MCP, nhưng giờ đây Cursor, OpenAI và nhiều plug-in khác cũng đã đồng loạt tích hợp, biến MCP thành một “tiêu chuẩn công nghiệp” trong lĩnh vực AI tool invocation.
Cơ Chế MCP Hoạt Động
- MCP Host (VD: Claude Desktop, Cursor): Giao diện người dùng, chứa MCP Client.
- MCP Client: Giao tiếp với MCP Server qua giao thức MCP.
- MCP Server: Phụ trách kết nối, truy vấn các nguồn dữ liệu hoặc công cụ bên ngoài, trả về kết quả cho MCP Client.
Phát triển viên chỉ cần làm theo chuẩn MCP, không cần lần lượt phải lập trình tích hợp cho từng mô hình hay công cụ – giảm thiểu lặp lại công sức.
Thực Hành: Sử Dụng MCP Gọi Cơ Sở Dữ Liệu MongoDB
Chuẩn Bị Cơ Sở Dữ Liệu
MongoDB là lựa chọn phổ biến nhờ mô hình tài liệu linh hoạt, cho phép lưu trữ nhiều dạng dữ liệu khác nhau trong cùng một collection mà không cần sửa cấu trúc bảng phức tạp. Bạn có thể dễ dàng triển khai MongoDB với ServBay – nền tảng quản lý môi trường phát triển hỗ trợ tải bản MongoDB phù hợp, đồng thời quản lý nhiều loại database khác như MySQL, Redis, PostgreSQL.
Sau khi cài đặt, MongoDB sẽ chạy trên cổng mặc định 27017, bạn có thể quản lý dữ liệu qua MongoDB Compass – công cụ GUI chính thức thân thiện với người dùng.
Tạo Dữ Liệu Ví Dụ
Bảng dữ liệu mẫu gồm các trường: tên, giới tính, nghề nghiệp, ngày sinh...
Bạn có thể nhờ AI hỗ trợ viết script import dữ liệu nhanh chóng.
Cài Đặt Client MCP Với VSCode + Cline
Cline là plugin mã nguồn mở trên VS Code giúp tích hợp API AI và thiết lập MCP Client dễ dàng. Sau khi cài đặt:
- Mở tab Cline trên thanh sidebar.
- Cấu hình model AI mà bạn dùng (OpenAI, Claude, v.v).
- Kiểm tra giao diện chat để chắc chắn kết nối thành công.
Thiết Lập MCP Server Cho MongoDB
Tìm MCP Server hỗ trợ MongoDB, ví dụ mcp-mongo-server trên Github:
- Sao chép cấu hình JSON mẫu.
- Thay
MCP_MONGODB_URIbằng địa chỉ MongoDB của bạn.
- Dán vào file cấu hình MCP trên Cline.
- Đảm bảo Node.js được cài đặt (có thể tải qua ServBay).
Kiểm Tra Kết Quả Truy Vấn
Chat với AI và hỏi:
- “How many females are there in total?”
- “How many males are bus drivers?”
Hệ thống sẽ nhận biết đây là câu hỏi cần gọi MCP, hỏi bạn cho phép truy cập dữ liệu MongoDB. Khi đồng ý, kết quả truy vấn chính xác sẽ được trả về nhanh chóng.
Những Hạn Chế Hiện Tại Của MCP
MCP còn đang phát triển, có một số nhược điểm cần lưu ý khi ứng dụng thực tế:
- Tránh truy vấn dữ liệu quá lớn: Khác với RAG chỉ lấy cắt lát nhỏ, MCP trực tiếp thực thi lệnh SQL nên dữ liệu trả về nhiều sẽ tốn nhiều token hoặc làm nghẽn client.
- Tiêu thụ token tăng cao: MCP cần nhiều prompt hệ thống giao tiếp giữa client và server, dẫn đến chi phí gọi API tăng.
- Chưa có chuẩn mực chung rộng rãi: Mặc dù MCP đang được chuẩn hóa, nhưng về lâu dài vẫn cần được mở rộng, hoàn thiện hơn.
Dù vậy, MCP với khả năng zero code, chi phí phát triển thấp và chính xác cao hứa hẹn sẽ thay thế RAG trong các kịch bản xử lý dữ liệu cấu trúc như dịch vụ khách hàng thông minh, quản lý kho bãi hay quản trị thông tin nội bộ.
Kết Luận
MCP (Model Context Protocol) là bước đột phá trong việc chuẩn hóa giao tiếp giữa AI và các nguồn dữ liệu/công cụ bên ngoài. So với phương pháp truyền thống như RAG hay Function Call riêng lẻ, MCP giúp tối giản công đoạn phát triển, tăng tính tái sử dụng và chuẩn hóa cách gọi plugin, API, cơ sở dữ liệu.
Thông qua ví dụ thực tế gọi database MongoDB với MCP và Cline, chúng ta đã thấy ứng dụng của MCP không chỉ nâng cao hiệu suất truy vấn mà còn giảm đáng kể chi phí phát triển AI Agents. Trong tương lai, MCP nhiều khả năng sẽ trở thành chuẩn mực trong xây dựng các giải pháp AI tương tác đa nguồn dữ liệu và công cụ đa dạng.
Hãy thử trải nghiệm MCP trong dự án AI của bạn để tận dụng tối đa sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn phối hợp cùng kho dữ liệu bên ngoài, nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong xử lý thông tin!
Tham Khảo
- MCP Official GitHub Repository - https://github.com/modelcontextprotocol/servers
- MCP.so - MCP Server Aggregation Platform - https://mcp.so/
- MCP Market - https://mcpmarket.com/
- OpenAI Function Call Announcement (2023)
- MongoDB Compass Download - https://www.mongodb.com/try/download/compass
Loading...