Cơn sóng trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định hình các ngành công nghiệp với sức mạnh chưa từng có, sự tích hợp sâu sắc và ứng dụng rộng rãi đã trở thành một xu hướng không thể đảo ngược. Dù là Web2 hay Web3 đều đặt nhiều kỳ vọng vào MCP. Tuy nhiên, để AI phát triển từ một "toàn tri" đơn giản của cửa sổ đối thoại đến một "toàn năng" có thể xử lý nhiều vấn đề, cần phải nâng cao khả năng của mô hình, cần có khả năng lập kế hoạch mạnh mẽ hơn, nhưng quan trọng hơn là cần dạy cho AI cách sử dụng ổn định các công cụ mà nó có thể tiếp cận. Tuy nhiên, khi các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cố gắng tương tác với thế giới bên ngoài - một nguồn dữ liệu khổng lồ, một bộ công cụ đa dạng và các hệ thống phức tạp - một thách thức cốt lõi nổi lên: làm thế nào để xây dựng một cầu nối giao tiếp tiêu chuẩn hóa, an toàn và đáng tin cậy? Việc thiếu tiêu chuẩn thống nhất không chỉ dẫn đến hiệu suất phát triển kém mà còn mang lại rủi ro lớn về quyền riêng tư dữ liệu, an toàn hoạt động và khả năng xác minh kết quả. Trong bối cảnh này, giao thức ngữ cảnh mô hình (Model Context Protocol, MCP) do Anthropic đề xuất đã ra đời. Giữa mô hình và các nhà cung cấp dịch vụ bên ngoài không cần phải phát triển riêng lẻ các liên kết giữa hai bên. Thông qua một giao diện thống nhất trong ngành, mô hình và nhà cung cấp chỉ cần chấp nhận tiêu chuẩn giao thức, cho phép các ứng dụng từ các hệ sinh thái khác nhau và các mô hình với kiến trúc khác nhau kết nối trực tiếp, thông tin và trí tuệ có thể tự do lưu thông không bị hạn chế. Điều này vẽ ra một bản đồ mới cho khả năng tương tác của AI. Mặc dù các plugin đã tạo ra cho chúng ta một hệ sinh thái công cụ tương đối tự do, nhưng vẫn là một công cụ bị đóng kín trong hệ thống của OpenAI, có ngưỡng kiểm duyệt cao, đồng thời tài liệu hướng dẫn cho các plugin không đồng nhất, vẫn còn tồn tại vấn đề không ổn định khi sử dụng. Để giải quyết điều này, Anthropic đã mã nguồn mở giao thức MCP vào tháng 11 năm 2024, thông qua việc cung cấp một giao diện đồng bộ với thế giới thực bên ngoài cho các nhà sản xuất và các mô hình ngôn ngữ lớn có cấu trúc khác nhau trong ngành, cho phép tất cả các ứng dụng có cơ hội trở thành một phần của một hệ thống thông minh lớn hơn. MCP đã tiêu chuẩn hóa sự tương tác giữa mô hình và công cụ, áp dụng kiến trúc máy khách - máy chủ. Máy chủ MCP sẽ công khai một tập hợp các giao diện công cụ và cung cấp mô tả thống nhất, máy khách MCP có thể truy vấn các công cụ có sẵn và gọi chúng trong thời gian chạy. Lợi thế của nó là làm đơn giản hóa đáng kể chi phí tích hợp giữa các mô hình và công cụ, lý thuyết chỉ cần một lần thích ứng với giao thức MCP là có thể sử dụng bất kỳ công cụ tương thích nào. Lợi thế lớn nhất của MCP là giảm thiểu khối lượng công việc kết nối hệ thống: trước đây nếu M dịch vụ cần kết nối với N nguồn dữ liệu, tổng cộng cần thực hiện M×N lần phát triển giao diện, nhưng thông qua giao thức MCP, chỉ cần thực hiện M+N lần kết nối là có thể xây dựng một dịch vụ hoàn chỉnh và ổn định. Đây cũng là lý do mà hệ sinh thái MCP được công nhận và nhanh chóng kết nối với nhiều dịch vụ.