Giao thức Model Context Protocol ( MCP ) đã châm ngòi cho một cuộc thảo luận sôi nổi trong cộng đồng lập trình viên về việc liệu nó có đại diện cho một bước đột phá trong kết nối phổ quát hay chỉ đơn giản là đóng gói lại các khái niệm API hiện có. Mặc dù ban đầu được thiết kế để giúp các mô hình AI truy cập vào các nguồn dữ liệu và công cụ bên ngoài, các lập trình viên hiện đang khám phá tiềm năng của nó như một hệ thống plugin đa mục đích có thể hoạt động ngoài các ứng dụng AI.
Lý thuyết Giao thức Phổ quát Tình cờ
Một số lập trình viên cho rằng giá trị thực sự của MCP không nằm ở các tính năng dành riêng cho AI, mà ở tiềm năng trở thành một hệ thống plugin phổ quát. Lý thuyết này cho rằng bất kỳ máy chủ MCP nào được xây dựng cho các ứng dụng AI về mặt lý thuyết đều có thể được sử dụng bởi phần mềm không phải AI, tạo ra một hệ sinh thái bất ngờ của các công cụ có thể tương tác với nhau. Điều này đã dẫn đến các thí nghiệm sáng tạo, với các lập trình viên xây dựng các ứng dụng quản lý tác vụ và các công cụ khác tận dụng các máy chủ MCP làm kiến trúc plugin của họ.
Sức hấp dẫn xuất phát từ tiềm năng hiệu ứng mạng lưới của MCP . Khi các lập trình viên tạo ra các máy chủ MCP để trợ lý AI truy cập vào các dịch vụ như Spotify hoặc các công cụ năng suất, những máy chủ tương tự về mặt lý thuyết có thể được sử dụng bởi bất kỳ ứng dụng nào hiểu giao thức MCP . Điều này tạo ra một nhóm chức năng chung mang lại lợi ích cho tất cả các ứng dụng tham gia mà không cần tích hợp riêng lẻ.
Ví dụ về Sự Phát triển của Các Giao thức Lịch sử
- HTTP: Ban đầu dành cho các bài báo học thuật → giờ đây vận hành nền văn minh web
- Bluetooth: Được thiết kế cho cuộc gọi rảnh tay → giờ đây mở khóa cửa và kết nối các thiết bị
- USB: Được tạo ra cho bàn phím/chuột → giờ đây sạc thiết bị và truyền dữ liệu
- Ổ cắm bật lửa xe hơi: Được thiết kế cho thuốc lá → trở thành ổ cắm nguồn 12V đa năng
Quan điểm Không Có Gì Mới
Tuy nhiên, nhiều lập trình viên có kinh nghiệm vẫn hoài nghi, coi MCP về cơ bản là việc đổi tên thương hiệu của các khái niệm API hiện có. Những người chỉ trích chỉ ra rằng chức năng cốt lõi - kết nối các ứng dụng với các dịch vụ bên ngoài thông qua các giao diện được tiêu chuẩn hóa - đã có sẵn thông qua REST APIs , SOAP , gRPC và các giao thức khác trong nhiều thập kỷ.
Điều tình cờ không phải là bằng cách nào đó chúng ta có được một giao thức để làm những việc mà trước đây chúng ta không thể làm. Điều tình cờ là làn sóng AI Agent đã làm cho khả năng tương tác trở nên được thổi phồng, và việc khóa nhà cung cấp trở nên lỗi thời.
Sự khác biệt kỹ thuật chính được những người ủng hộ nhấn mạnh là yêu cầu của MCP về các schema tự mô tả ngay từ đầu, không giống như REST APIs nơi tài liệu như đặc tả OpenAPI thường là các phần bổ sung tùy chọn. Khả năng khám phá tích hợp sẵn này có thể làm cho các máy chủ MCP dễ dàng hơn cho cả các mô hình AI và lập trình viên con người hiểu và sử dụng.
So sánh MCP với API truyền thống
- Tự mô tả: MCP yêu cầu tài liệu schema ngay từ đầu, trong khi REST API thường có thông số kỹ thuật OpenAPI tùy chọn
- Khám phá: Khả năng khám phá endpoint và tính năng được tích hợp sẵn so với việc đọc tài liệu thủ công
- Mục đích sử dụng: Ban đầu được thiết kế để các mô hình AI sử dụng so với mục đích chung cho con người/ứng dụng
- Chi phí giao thức: Lớp trừu tượng bổ sung so với các lệnh gọi API trực tiếp
- Hệ sinh thái: Tiềm năng chia sẻ nhóm plugin so với tích hợp API riêng lẻ
Lực lượng Thị trường và Thời điểm
Cuộc thảo luận tiết lộ một động lực thị trường thú vị. Sự bùng nổ AI đã tạo ra những động lực mới cho các công ty để tiết lộ APIs và chức năng mà trước đây bị khóa hoặc chỉ có sẵn thông qua các hợp đồng doanh nghiệp. Các lập trình viên lưu ý rằng nhu cầu từ các tác nhân AI về truy cập theo chương trình đang thúc đẩy các nhà cung cấp tạo ra các APIs mở hơn, thân thiện với người dùng hơn.
Xu hướng này phản ánh các làn sóng mở API trước đây, chẳng hạn như văn hóa mashup của thời đại Web 2.0 , mặc dù những người hoài nghi cảnh báo rằng lịch sử cho thấy những giai đoạn mở này thường kết thúc khi sự thổi phồng ban đầu lắng xuống và các công ty trở lại với các cách tiếp cận hạn chế hơn.
Thách thức Triển khai Thực tế
Mặc dù những lợi ích lý thuyết nghe có vẻ hấp dẫn, các lập trình viên làm việc với MCP trong thực tế báo cáo kết quả trái chiều. Một số đã thành công xây dựng các công cụ tận dụng MCP cho các tác vụ như điều tra nhật ký kiểm toán, chứng minh tính hữu ích trong thế giới thực. Tuy nhiên, những người khác đặt câu hỏi liệu MCP có thêm giá trị có ý nghĩa so với tích hợp API trực tiếp, đặc biệt là đối với các ứng dụng không phải AI.
Các giả định thiết kế của giao thức xung quanh việc tiêu thụ mô hình AI có thể tạo ra những hạn chế khi được sử dụng cho các mục đích khác, đặc biệt là xung quanh xác thực, giao tiếp thời gian thực và các luồng dữ liệu phức tạp không phải là những cân nhắc chính cho trường hợp sử dụng AI.
Cuộc tranh luận cuối cùng phản ánh những câu hỏi rộng lớn hơn về sự phát triển giao thức và tiêu chuẩn hóa trong phát triển phần mềm. Liệu MCP có đại diện cho sự đổi mới thực sự hay tiếp thị thông minh vẫn còn phải xem, nhưng tác động của nó trong việc khuyến khích khả năng truy cập API dường như là đóng góp hữu hình nhất của nó cho hệ sinh thái lập trình viên cho đến nay.