Tại sao MCP lại là một ý tưởng tồi ngay từ đầu?

Tại sao MCP luôn là một ý tưởng tồi

Gần đây, tôi đã tham dự một sự kiện kéo dài cả ngày xoay quanh những gì mới nhất và tuyệt vời nhất trong thế giới MCP. Mặc dù tất cả các diễn giả đều rất xuất sắc và có vẻ đầy tâm huyết với công việc họ đang làm, nhưng thành thật mà nói, tôi đã chán ngấy MCP. Đó là một giao thức tồi tệ được xây dựng cho một thời kỳ mà các LLM chưa đủ thông minh, và chúng ta đã vượt xa nó rồi.

Lược sử

MCP được đội ngũ Anthropic phát hành vào tháng 11 năm 2024 như một giao thức được thiết kế để giúp các tác nhân (agents) kết nối với các dịch vụ và nguồn dữ liệu bên ngoài. Các mô hình thời đó vẫn còn tương đối sơ khai, ít nhất là so với những gì chúng ta có hiện nay. Khi đó chúng ta thậm chí còn chưa có Claude Code, và các quy trình tác nhân đa năng (general-purpose agentic workflows) thì kém tin cậy hơn nhiều.

Người dùng bắt đầu nhận thấy sự hữu ích của việc cho phép các mô hình AI truy cập vào các dịch vụ bên ngoài. Nó mang lại mức năng suất mà chúng ta chưa từng thấy trước đây. Chúng ta đã chứng kiến sự bùng nổ trong việc áp dụng MCP, trùng hợp với sự tăng trưởng tương tự, nếu không muốn nói là bùng nổ hơn, trong việc áp dụng LLM trên toàn nền kinh tế.

Theo thời gian, MCP tiếp tục phát triển dưới sự quản lý của Anthropic trước khi cuối cùng được chuyển giao cho Agentic AI Foundation, thuộc Linux Foundation, vào năm 2025.

Phức hợp công nghiệp MCP

Với sự tăng trưởng mạnh mẽ về việc áp dụng, người dùng bắt đầu thêm nhiều máy chủ MCP vào thiết lập của họ và họ bắt đầu gặp phải vấn đề phình to ngữ cảnh (context bloat). Mỗi máy chủ đi kèm với nhiều công cụ, mỗi công cụ lại có lược đồ (schema) riêng, bắt đầu gây quá tải ngữ cảnh cho tất cả các mô hình này. Các nhà phát triển harness đã tìm ra nhiều thủ thuật để giải quyết vấn đề này, bao gồm các mẫu tìm kiếm/thực thi chung hiện được cung cấp bởi các nền tảng như Composio, MintMCP và Pipedream. Tất cả chúng đều giải quyết hiệu quả vấn đề có một nơi để đặt thông tin xác thực cho các dịch vụ bên ngoài khác nhau và cung cấp cho tác nhân của bạn một bộ công cụ tối thiểu (để giảm bớt sự phình to ngữ cảnh) mà nó có thể sử dụng để truy cập chúng. Tôi muốn làm rõ rằng đây là một điều tốt, trong ngắn hạn.

Với tất cả những thứ chúng ta đã xây dựng xung quanh MCP, điều mà chúng ta chưa tính đến, hoặc có lẽ đã phớt lờ, là các mô hình đang ngày càng tốt hơn. Hiện nay chúng ta có cả những hệ thống chuyên dụng để giám sát các máy chủ MCP, đảm bảo các phản hồi là tốt, đảm bảo các tác nhân có thể dễ dàng truy cập các công cụ, tìm hiểu các lược đồ và xác định những gì chúng ta cần cung cấp cho các tác nhân để chúng có thể đưa ra quyết định đúng đắn vào đúng thời điểm.

Bất ngờ chưa, các phòng thí nghiệm lớn đã đúng

Các mô hình đã trở nên tốt hơn. Giờ đây chúng có thể thực thi mã trên máy tính, suy luận về các cơ sở mã lớn và nhìn chung là hoạt động tự chủ hơn nhiều so với trước đây. Một phần lớn công việc đó là viết/chạy các tập lệnh cho mục đích lập trình. Một tác dụng phụ (liệu có phải là tác dụng phụ không?) là giờ đây chúng rất giỏi trong việc gọi trực tiếp các API. Chúng có thể viết tập lệnh, kết hợp nhiều dịch vụ khác nhau và gọi các API mà chúng chưa từng thấy trước đây, tất cả đều nằm trong các quy trình làm việc hữu ích với sự can thiệp tối thiểu từ phía người dùng.

Các LLM đã trở nên giỏi đến mức Cloudflare thậm chí đã ra mắt Code Mode, một cách tốt hơn để sử dụng MCP bằng cách để các LLM soạn thảo các lệnh gọi khác nhau thành các tập lệnh có thể thực thi trong môi trường sandbox.

Nhưng thậm chí còn tốt hơn thế, các LLM đã tìm ra cách sử dụng lệnh --help để khám phá các CLI, vì vậy chúng không còn cần các máy chủ MCP để truy cập nhiều dịch vụ có sẵn thông qua các API hoặc CLI đã được ghi lại tài liệu. Hầu hết các máy chủ MCP dịch vụ từ xa cuối cùng đều bao bọc các API vốn đã tồn tại.

Bây giờ thì sao?

Chúng ta xóa hầu hết các máy chủ MCP của mình. Chỉ vậy thôi. Các tác nhân có quyền truy cập terminal có thể thay thế hầu hết các máy chủ MCP và thường có khả năng hơn. Vẫn còn một số vấn đề, như việc các CLI trả về các phản hồi máy có thể đọc được (JSON/XML, v.v.), vốn có xu hướng rất dài dòng và tốn nhiều token, nhưng chúng ta có cách để khắc phục điều này.

Phần lớn các giải pháp thay thế đã tồn tại: các API HTTP có tài liệu, đàm phán nội dung tiêu chuẩn và các cơ chế xác thực trưởng thành.

Chúng ta nên bắt đầu tiêu chuẩn hóa cách các tác nhân sử dụng trực tiếp các API HTTP. Ví dụ, các ứng dụng khách tác nhân có thể đính kèm các tiêu đề (headers) để xác định chúng là tác nhân, và các máy chủ có thể tự động gửi cho chúng dữ liệu phản hồi dưới dạng Markdown hoặc văn bản thay vì HTML hoặc JSON dài dòng.

Một vài ví dụ thực tế

Tiêu đề Accept Markdown

Ngày càng có nhiều máy chủ thân thiện với LLM, đặc biệt là các trang web chứa nhiều văn bản như các trang tài liệu, tôn trọng tiêu đề Accept: text/markdown. Các máy chủ này có thể tự động gửi tệp Markdown đã kết xuất thay vì phản hồi HTML mà chúng thường gửi. Bản thân loại phương tiện (media type) này đã được tiêu chuẩn hóa, và việc sử dụng nó cho đàm phán nội dung hướng tác nhân đang ngày càng được áp dụng.

Các trang tài liệu sử dụng tiêu đề Accept-Language

Gần đây, một kỹ sư của Vercel đã kêu gọi các harness gửi ngôn ngữ lập trình mà ứng dụng khách ưu tiên, để các trang tài liệu có thể cung cấp các ví dụ cụ thể hơn. Ví dụ, thêm Python có thể ưu tiên các tài liệu cho Python SDK thay vì gửi thứ gì đó chung chung. Tobi Lutke của Shopify thích điều này đến mức nó hiện đã được triển khai trong tài liệu của Shopify.

Malte Ubl (@cramforce): Yêu cầu gửi tới các harness: Tôi thích việc các bạn hiện đã gửi “Accept: text/markdown”. Điều tiếp theo là: Hãy đưa ngôn ngữ lập trình bạn ưu tiên vào tiêu đề Accept-Language.

Tobi Lutke (@tobi): Ý tưởng tuyệt vời. Sẽ hỗ trợ điều này trên tài liệu của Shopify.

Suy nghĩ kết luận

Việc tiêu chuẩn hóa xung quanh các giao thức chung đã biến internet thành như ngày nay. MCP hiện là một giao thức của một thời đại đã qua. Các tác nhân rất thông minh, có khả năng viết tập lệnh và yêu cầu chính xác những gì chúng muốn. Thay vì tiếp tục đi sâu vào hang thỏ của MCP, tôi cho rằng đã đến lúc chấm dứt vòng đời của nó và dựa trực tiếp vào các API HTTP và CLI ở những nơi chúng đã cung cấp giao diện cần thiết.

Trích dẫn

Anthropic, “Giới thiệu Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol)”, ngày 25 tháng 11 năm 2024.

Anthropic, “Chuyển giao Giao thức Ngữ cảnh Mô hình và thành lập Agentic AI Foundation”, ngày 9 tháng 12 năm 2025.

Kenton Varda và Sunil Pai, “Code Mode: cách tốt hơn để sử dụng MCP”, Blog Cloudflare, ngày 26 tháng 9 năm 2025.