Dựa trên video hướng dẫn của Đỗ Việt Anh
Bạn đã bao giờ cảm thấy khó chịu khi AI không thể truy cập các file trên máy tính của bạn, không thể đọc nội dung các website cập nhật, hoặc không thể xem thông tin mới nhất sau cutoff date? Đây chính là những hạn chế lớn nhất của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay.
Mình tóm tắt video này để giúp bạn hiểu MCP là gì và cách kết nối các AI model với các nguồn dữ liệu bên ngoài một cách đơn giản nhất, hoàn toàn không cần biết lập trình!
Nội Dung Chính
Những Hạn Chế Của Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn
Các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Claude, Gemini đều đang gặp phải một số hạn chế cơ bản khiến chúng kém linh hoạt trong nhiều tình huống thực tế.
Những Hạn Chế Chính:
- Cutoff date: Thời điểm cuối cùng mà mô hình được học dữ liệu (ví dụ: Claude 3.7 cutoff tháng 11/2024)
- Không thể truy cập trực tiếp vào URLs và web pages (không thể tóm tắt bài báo hoặc video dựa trên link)
- Không thể đọc dữ liệu từ files trên máy tính người dùng (không thể tóm tắt file PDF/Word)
- Không thể truy cập vào hệ thống nội bộ của doanh nghiệp (CRM, SQL, Jira, Notion)
Ý Kiến Của Mình:
Những hạn chế này thực sự là rào cản lớn khi áp dụng AI vào công việc hàng ngày. Thử tưởng tượng mỗi lần muốn AI phân tích nội dung file Excel, bạn lại phải copy paste từng phần. Mệt mỏi phải không nào?
MCP Là Gì & Tại Sao Chúng Ta Cần MCP?
Để giải quyết những hạn chế trên, chúng ta cần có cách để kết nối các mô hình AI với các nguồn dữ liệu và công cụ bên ngoài. Tuy nhiên, mỗi mô hình AI lại có quy chuẩn riêng để kết nối, và mỗi nguồn dữ liệu cũng có cách truy cập riêng.
Điểm Chính:
- Mỗi mô hình AI (ChatGPT, Claude, Gemini) có quy chuẩn kết nối riêng
- Mỗi nguồn dữ liệu (Google Drive, GitHub, Notion) có API riêng
- Tạo ra hàng trăm cách kết nối khác nhau, rất phức tạp cho cả nhà phát triển và người dùng
- MCP (Model Context Protocol) là chuẩn mở giúp thống nhất cách kết nối
Ý Kiến Của Mình:
MCP giống như cổng USB Type-C cho thế giới AI – một chuẩn kết nối thống nhất! Thay vì mỗi thiết bị một loại cổng khác nhau (như thời kỳ đồ đá của công nghệ), MCP giúp mọi thứ kết nối với nhau dễ dàng hơn nhiều. Đây thực sự là bước tiến quan trọng để AI trở nên thực sự hữu ích trong công việc hàng ngày, bạn nhỉ?
Kiến Trúc Của MCP
MCP có kiến trúc dạng server-client với 5 thành phần chính giúp kết nối mọi thứ lại với nhau một cách thống nhất.
5 Thành Phần Chính:
- MCP Host: Các mô hình ngôn ngữ lớn (Claude, ChatGPT) hoặc IDE (VS Code) muốn truy cập dữ liệu
- MCP Server: Máy chủ phơi bày các API theo chuẩn MCP (GitHub, Google Drive, Notion)
- MCP Client: Duy trì kết nối 1-1 giữa MCP Host với từng MCP Server
- Local Resource: File dữ liệu, cơ sở dữ liệu hay dịch vụ mà MCP Host muốn truy cập
- Remote Resource: Nguồn tài nguyên truy cập qua internet (Gmail, GitHub, Google Drive)
Ý Kiến Của Mình:
Nếu bạn không phải dân IT, cứ hiểu đơn giản: MCP giống như một “phiên dịch viên” giúp AI (như Claude) và các nguồn dữ liệu của bạn (như file trên máy tính) nói chuyện với nhau bằng một ngôn ngữ chung. Không còn rào cản ngôn ngữ nữa!
Cách Kết Nối Claude Với File System Qua MCP
Hướng dẫn chi tiết cách kết nối Claude Desktop với hệ thống file trên máy tính của bạn thông qua MCP, hoàn toàn không cần biết lập trình.
Các Bước Thực Hiện:
- Tải và cài đặt Claude Desktop từ trang chủ Anthropic
- Cài đặt Node.js từ trang nodejs.org
- Tìm MCP Server “file-system” trên GitHub của Anthropic
- Chỉnh sửa file cấu hình Claude Desktop để thêm MCP Server
- Khởi động lại Claude Desktop để kích hoạt MCP Server
- Kiểm tra khả năng truy cập file của Claude
{
"mcp-servers": [
{
"name": "file-system",
"display-name": "File System",
"mcp-server-path": "npx @anthropic-ai/file-system-server@latest",
"allowed-directories": ["C:/Users/username/Desktop", "C:/Users/username/Downloads"]
}
]
}
Ý Kiến Của Mình:
Khi hoàn thành cài đặt, bạn sẽ thấy Claude Desktop hiển thị “11 MCP Tools available” – đây là dấu hiệu cho thấy việc kết nối đã thành công! Giờ bạn có thể yêu cầu Claude xem các file trong thư mục Desktop hoặc Downloads của bạn. Cool đúng không?
Cách Kết Nối Claude Với Browser Qua MCP
Tiếp theo, chúng ta sẽ kết nối Claude với trình duyệt để có thể đọc nội dung từ URLs và tóm tắt video YouTube – một khả năng mà Claude thông thường không có.
Các Bước Thực Hiện:
- Tìm MCP Server “puppeteer” trên GitHub của Anthropic
- Thêm cấu hình puppeteer vào file cấu hình Claude Desktop
- Khởi động lại Claude Desktop
- Kiểm tra khả năng truy cập URL và tóm tắt video của Claude
{
"mcp-servers": [
{
"name": "file-system",
"display-name": "File System",
"mcp-server-path": "npx @anthropic-ai/file-system-server@latest",
"allowed-directories": ["C:/Users/username/Desktop", "C:/Users/username/Downloads"]
},
{
"name": "puppeteer",
"display-name": "Web Browser",
"mcp-server-path": "npx @anthropic-ai/puppeteer-server@latest"
}
]
}
Ý Kiến Của Mình:
Khi thành công, Claude Desktop sẽ hiển thị “18 MCP Tools available” – bạn đã thêm 7 công cụ mới! Giờ bạn có thể yêu cầu Claude tóm tắt nội dung của bất kỳ video YouTube hay trang web nào. Tưởng tượng khả năng nghiên cứu của Claude giờ đã mạnh mẽ đến nhường nào!
