Sự phát triển nhanh chóng của AI đã mang lại những khả năng đáng kinh ngạc, từ viết email đến phân tích dữ liệu, nhưng vẫn còn một thách thức: kết nối các trợ lý AI này với vô số ứng dụng và nguồn dữ liệu mà doanh nghiệp đang dựa vào. Hãy đến với Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP), một tiêu chuẩn mở mới nổi mà một số người gọi là " USB-C cho tích hợp AI ".

‍

Trong bài phân tích cập nhật này, chúng ta sẽ tìm hiểu MCP là gì, tại sao nó lại quan trọng đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và nó đã phát triển như thế nào trong suốt năm 2025. Chúng ta sẽ xem xét những gã khổng lồ công nghệ nào đã hợp tác ủng hộ tiêu chuẩn này, những lợi ích cụ thể mà nó mang lại, những thách thức về bảo mật mà nó đặt ra và cái nhìn cân bằng về những hạn chế cũng như triển vọng tương lai của nó.

‍

MCP là gì và tại sao nó lại quan trọng?

MCP về cơ bản là một ngôn ngữ giao tiếp phổ quát cho phép các hệ thống AI giao tiếp nhất quán với các công cụ, cơ sở dữ liệu và dịch vụ bên ngoài. Thay vì tạo tích hợp tùy chỉnh cho từng ứng dụng hoặc kho dữ liệu, các nhà phát triển (và mở rộng ra là các doanh nghiệp) có thể sử dụng MCP như một cầu nối chuẩn hóa duy nhất.

‍

Hãy hình dung việc kết nối AI của bạn với bất kỳ hệ thống phần mềm nào cũng dễ dàng như cắm thiết bị vào cổng USB. Bằng cách loại bỏ các đầu nối rời rạc và dùng một lần, MCP giúp trợ lý AI "đơn giản và đáng tin cậy hơn" trong việc truy cập dữ liệu cần thiết từ nhiều nguồn khác nhau.

Điều này rất quan trọng vì ngay cả AI thông minh nhất cũng chỉ hữu ích khi nó có thể xử lý được lượng thông tin cần thiết. Theo truyền thống, việc kết nối mô hình AI với ổ đĩa đám mây hoặc cơ sở dữ liệu nhân sự đòi hỏi rất nhiều nỗ lực và bảo trì CNTT.

‍

Mỗi nguồn dữ liệu mới đều có “ngôn ngữ công nghệ” riêng và yêu cầu mã tùy chỉnh, rất khó để mở rộng quy mô.

‍

MCP giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp một giao thức chung để trợ lý AI có thể truy cập dữ liệu doanh nghiệp theo thời gian thực hoặc kích hoạt các hành động trong phần mềm thông qua một giao diện được xác định và bảo mật. Như Anthropic đã nói, "kết quả là một cách đơn giản và đáng tin cậy hơn để các hệ thống AI truy cập dữ liệu chúng cần."

‍

Tóm lại, MCP giải phóng AI khỏi tình trạng cô lập và giúp nó trở thành một phần thực sự tích hợp trong quy trình làm việc của doanh nghiệp.

‍

Sự phát triển và áp dụng vào năm 2025

Kể từ khi ra mắt vào cuối năm 2024, MCP đã đạt được những bước tiến đáng kể. Khởi đầu chủ yếu là một sáng kiến của Anthropic, MCP đã phát triển thành một tiêu chuẩn công nghiệp được áp dụng rộng rãi. Dưới đây là quá trình áp dụng MCP:

Sự ủng hộ gần như toàn diện từ các nhà lãnh đạo AI

Việc áp dụng MCP đã đạt đến đỉnh điểm khi các công ty lớn trong ngành bắt đầu chứng thực nó:

• OpenAI : Vào tháng 3 năm 2025, OpenAI đã công bố việc áp dụng MCP trên toàn bộ các sản phẩm của mình, tích hợp vào Agent SDK và bổ sung hỗ trợ cho ứng dụng ChatGPT trên máy tính để bàn và API Responses. Giám đốc điều hành OpenAI, Sam Altman, lưu ý rằng "mọi người yêu thích MCP" và xác nhận việc tích hợp với Agent Toolkit của OpenAI.
• Google : Vào tháng 4 năm 2025, Google DeepMind đã thông báo rằng họ cũng sẽ bổ sung hỗ trợ MCP vào các mô hình và SDK Gemini của mình. Giám đốc điều hành Google DeepMind, Demis Hassabis, mô tả MCP là "một giao thức tốt đang nhanh chóng trở thành một tiêu chuẩn mở cho kỷ nguyên AI đại diện."
• Microsoft : Microsoft đã tích hợp MCP vào các dịch vụ Azure AI của mình và đóng góp các công cụ mới cho hệ sinh thái MCP. Đầu năm 2025, Microsoft đã công bố Azure OpenAI "Copilot" Studio sẽ cho phép người dùng kết nối trực tiếp các tác nhân AI với máy chủ MCP. Microsoft thậm chí còn ra mắt máy chủ Playwright dựa trên MCP, cho phép các tác nhân AI điều khiển trình duyệt web cho các tác vụ như nhấp chuột vào trang web và thu thập dữ liệu.
• Amazon : Amazon được cho là đã bổ sung hỗ trợ MCP vào nền tảng AI Amazon Bedrock, cho thấy sự quan tâm từ lĩnh vực dịch vụ đám mây.

Sự phát triển của hệ sinh thái

Hệ sinh thái MCP đã phát triển theo cấp số nhân:

• Được các nhà phát triển áp dụng rộng rãi : Đến tháng 2 năm 2025, hơn 1.000 máy chủ MCP do cộng đồng xây dựng đã có sẵn, như được nêu bật trong blog Hugging Face Turing Post.
• Tích hợp vào hệ sinh thái Java : MCP đã lan rộng khắp hệ sinh thái Java doanh nghiệp, với các nền tảng như Quarkus và Spring AI hiện hỗ trợ triển khai máy chủ MCP. Các công cụ như JBang giúp các nhà phát triển Java dễ dàng chạy máy chủ MCP.
• Công cụ hỗ trợ và phát triển IDE : Các trình soạn thảo mã và IDE phổ biến đã áp dụng hỗ trợ cho giao thức, bao gồm các công cụ như Cursor, Cline và Goose.
• C# SDK : C# SDK đã được phát triển cho MCP, giúp mở rộng hơn nữa khả năng truy cập cho các nhà phát triển Microsoft.

Sự hỗ trợ rộng rãi từ ngành công nghiệp (từ Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft, Amazon và một cộng đồng đang phát triển) cho thấy MCP thực sự đang trở thành một tiêu chuẩn chung cho kết nối AI. Một nhà phân tích đã mô tả sự hội tụ này là bình minh của "kỷ nguyên giao thức AI", trong đó các tiêu chuẩn tương tác như MCP mở ra một cấp độ mới về khả năng AI.

‍

Đơn giản hóa các nhiệm vụ hành chính: các trường hợp sử dụng thực tế

Một trong những tác động quan trọng nhất của MCP là khả năng tự động hóa các tác vụ hành chính thường xuyên trên nhiều hệ thống doanh nghiệp khác nhau. Vì MCP cho phép các tác nhân AI truy xuất thông tin hoặc cập nhật trong các ứng dụng khác, trợ lý AI có thể thực hiện các quy trình công việc phức tạp liên quan đến nhiều ứng dụng mà không cần sự can thiệp của con người hoặc mã tùy chỉnh.

Tự động hóa quy trình bán hàng và lập lịch

Trợ lý bán hàng AI sử dụng MCP có thể tự động quản lý nhiều giai đoạn của quy trình bán hàng:

• Thu thập thông tin chi tiết về khách hàng tiềm năng mới từ các biểu mẫu web
• Tìm kiếm lịch sử khách hàng tiềm năng trong CRM
• Viết và gửi email liên hệ được cá nhân hóa
• Tự động lên lịch họp và cập nhật CRM của bạn

Theo mô tả trong nghiên cứu điển hình của Teammates.ai: “Quy trình liền mạch này giúp giảm thiểu việc nhập dữ liệu thủ công và cho phép nhóm bán hàng tập trung vào việc chốt giao dịch thay vì các nhiệm vụ hành chính.”

Tạo báo cáo và cập nhật dữ liệu

Với MCP, trợ lý AI có thể:

• Trích xuất dữ liệu thời gian thực từ cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống ERP
• Biên soạn báo cáo hàng tuần
• Xuất bản báo cáo lên ổ đĩa được chia sẻ hoặc gửi chúng qua email

Các đầu nối MCP cho các hệ thống cơ sở dữ liệu như PostgreSQL hỗ trợ các trường hợp sử dụng báo cáo và thông tin kinh doanh này. AI có thể truy vấn cơ sở dữ liệu thông qua giao diện MCP để truy xuất dữ liệu mới nhất và tạo ra thông tin chi tiết, đảm bảo báo cáo luôn được cập nhật.

Tích hợp với CRM và các công cụ truyền thông

Đối với các bản cập nhật CRM, một tác nhân AI có thể sử dụng trình kết nối MCP để tự động cập nhật hồ sơ khách hàng sau khi phân tích email hoặc phiếu hỗ trợ. Các CRM và công cụ giao tiếp chính đang tích hợp mô hình này:

• Bộ điều hợp MCP cho Slack để tự động nhắc nhở và cập nhật kênh
• Máy chủ "Thời gian" MCP để quản lý múi giờ và lịch
• Tích hợp với các hệ thống như HubSpot để quản lý danh bạ và công ty

Các công ty đã nhận thấy những lợi ích cụ thể. Ví dụ, Block (công ty mẹ của Square) đã sử dụng MCP để xây dựng các hệ thống "đại lý" đảm nhiệm các tác vụ cơ học để mọi người có thể "tập trung vào công việc sáng tạo".

‍

Lợi ích chính cho doanh nghiệp

Nếu MCP tiếp tục theo hướng hiện tại, nó sẽ mang lại một số lợi ích cụ thể cho các công ty áp dụng AI vào hoạt động của mình:

Tiết kiệm thời gian và hiệu quả

Bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại giữa các hệ thống, các tác nhân AI dựa trên MCP giải phóng nhân viên khỏi gánh nặng hành chính. Các cập nhật thường xuyên, nhập dữ liệu hoặc sao chép và dán giữa các nền tảng có thể diễn ra ngay lập tức trong nền. Các công ty báo cáo hiệu quả tăng đáng kể khi trợ lý AI quản lý toàn bộ quy trình làm việc, giải phóng nhân viên để tập trung vào chiến lược và các hoạt động có giá trị cao hơn.

‍

Trên thực tế, điều này có nghĩa là:

• Nhân viên bán hàng dành nhiều thời gian hơn cho khách hàng và ít thời gian hơn cho việc quản lý CRM
• Các nhà phân tích dành ít thời gian hơn để thu thập dữ liệu và nhiều thời gian hơn để giải thích dữ liệu

Giảm lỗi và tăng độ chính xác

Sai sót của con người trong các quy trình thủ công (chẳng hạn như nhập sai số liệu trong báo cáo hoặc quên cập nhật hồ sơ) có thể gây tốn kém thời gian và tiền bạc. AI được tích hợp vào MCP sẽ trích xuất dữ liệu trực tiếp từ các hệ thống nguồn và cập nhật hồ sơ một cách nhất quán, giảm thiểu những sai sót này. Hơn nữa, vì AI có thể truy cập thông tin cập nhật theo thời gian thực, nên phản hồi và kết quả của nó dựa trên các dữ liệu gần đây nhất, mang lại những hiểu biết chính xác hơn.

‍

Ra quyết định tốt hơn

Với ngữ cảnh phong phú hơn và dữ liệu cập nhật trong tầm tay AI, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có được sự hỗ trợ ra quyết định tốt hơn. Ví dụ, trợ lý AI có thể nhanh chóng khai thác dữ liệu bán hàng, mức tồn kho hoặc tin tức thị trường trong cuộc họp lập kế hoạch, cung cấp phân tích tức thời.

‍

MCP về cơ bản mở rộng kiến thức của mô hình AI vượt ra ngoài dữ liệu đào tạo, điều này "cải thiện đáng kể chức năng của [AI]" trong các tình huống kinh doanh thực tế. Kết quả là các báo cáo, khuyến nghị hoặc phản hồi do AI tạo ra phù hợp hơn với tình hình kinh doanh thực tế.

Tích hợp nhanh hơn và linh hoạt hơn

Việc áp dụng phần mềm mới hoặc chuyển đổi nền tảng trở nên dễ dàng hơn khi cả hệ thống và công cụ AI đều hỗ trợ MCP. Thay vì phải tích hợp tùy chỉnh cho từng hệ thống mới, bạn có thể tìm kiếm (hoặc nhanh chóng phát triển) một đầu nối MCP. Việc chuẩn hóa này đồng nghĩa với khả năng tương thích "cắm là chạy", tương tự như cách bất kỳ phụ kiện USB-C nào hoạt động với máy tính xách tay.

Nó cũng đảm bảo tính bền vững cho các khoản đầu tư trong tương lai: các công cụ có thể dễ dàng được thay thế hoặc bổ sung mà không cần phải xây dựng lại tích hợp AI tốn kém. Nói cách khác, MCP có thể giúp duy trì một nền tảng công nghệ tinh gọn và tránh bị bó buộc trong hệ sinh thái khép kín của một nhà cung cấp duy nhất.

Đổi mới hợp tác

Vì MCP là mã nguồn mở và được hỗ trợ rộng rãi, nó được hưởng lợi từ sự đổi mới do cộng đồng thúc đẩy. Hiện đã có hàng chục máy chủ MCP (trình kết nối) được xây dựng sẵn cho các dịch vụ từ Google Drive, Slack đến cơ sở dữ liệu. Nhóm tích hợp chung này cho phép các công ty tận dụng những đóng góp và phương pháp hay nhất của cộng đồng thay vì phải tự phát minh lại.

‍

Nó cũng khuyến khích các nhà cung cấp phần mềm cung cấp khả năng tương thích MCP như một tính năng, vì biết rằng điều này có thể mở rộng phạm vi tiếp cận của họ. Theo thời gian, hệ sinh thái mở này có thể giảm chi phí áp dụng AI khi ngày càng có nhiều tích hợp MCP "sẵn sàng sử dụng".

‍

Những thách thức về an ninh nổi lên vào năm 2025

Mặc dù có nhiều ưu điểm, năm 2025 đã chứng kiến những lo ngại đáng kể về bảo mật liên quan đến MCP. Các nhà nghiên cứu và chuyên gia bảo mật đã xác định một số lỗ hổng tiềm ẩn:

Rủi ro của việc tiêm ngay

Simon Willison đã nêu bật các vấn đề "tiêm nhắc" trong máy chủ MCP. Vì MCP cho phép các mô hình ngôn ngữ gọi các công cụ dựa trên thông tin đầu vào của người dùng, các thông điệp độc hại có thể chứa các lệnh ẩn mà mô hình thực thi mà không có sự cho phép rõ ràng của người dùng.

Ví dụ, kẻ tấn công có thể gửi một tin nhắn có vẻ vô hại nhưng lại chứa các hướng dẫn ẩn khiến AI gửi dữ liệu đến người nhận trái phép hoặc thực hiện các hành động độc hại thông qua các công cụ MCP được kết nối.

Các vấn đề về kéo thảm và những thay đổi thầm lặng

Một cuộc tấn công mang tên "Rug Pull: Silent Redefinition" đã được phát hiện, trong đó các công cụ MCP có thể thay đổi định nghĩa sau khi cài đặt. Người dùng có thể phê duyệt một công cụ có vẻ an toàn, sau đó công cụ này có thể âm thầm thay đổi hành vi của nó để chuyển hướng khóa API cho kẻ tấn công.

Sự cố va chạm và xung đột máy chủ

Khi nhiều máy chủ được kết nối với cùng một tác nhân, máy chủ độc hại có thể ghi đè hoặc chặn các cuộc gọi đến máy chủ đáng tin cậy. Điều này tạo ra lỗ hổng "confused Deputy", trong đó kẻ tấn công có thể lừa các công cụ thực hiện những gì chúng muốn bằng cách thao túng dữ liệu đầu vào.

Các vấn đề về xác thực và quản lý thông tin xác thực

Các nhà nghiên cứu bảo mật đã xác định các rủi ro liên quan đến việc lộ thông tin xác thực dạng văn bản thuần túy và việc thiếu cơ chế xác thực mạnh mẽ trong các triển khai MCP. Một báo cáo của Palo Alto Networks giải thích rằng cấu hình MCP có thể lưu trữ mã thông báo xác thực, nếu bị xâm phạm, có thể cho phép kẻ tấn công mạo danh máy chủ MCP hợp pháp.

Nghiên cứu an ninh chính thức

Mức độ nghiêm trọng của các vấn đề bảo mật này lớn đến mức một số nghiên cứu học thuật chính thức đã xuất hiện vào năm 2025:

• Một bài báo trên arXiv có tiêu đề "Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP): Bối cảnh, mối đe dọa bảo mật và hướng nghiên cứu trong tương lai" đã phân tích một cách có hệ thống các rủi ro về bảo mật và quyền riêng tư liên quan đến vòng đời của máy chủ MCP.
• Một nghiên cứu khác, "Bảo mật cấp doanh nghiệp cho Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP): Khung và chiến lược giảm thiểu", đã đề xuất một khung toàn diện để giảm thiểu rủi ro trong việc triển khai MCP của doanh nghiệp.

Bản chất thử nghiệm và rủi ro của việc áp dụng sớm

Bất chấp sự phấn khích và phát triển nhanh chóng, điều quan trọng cần nhận thức là MCP vẫn là một công nghệ thử nghiệm. Như một nhà phân tích của Gartner đã lưu ý, "việc xác thực/ủy quyền cho MCP còn hạn chế", cho thấy giao thức này vẫn chưa đủ hoàn thiện để triển khai cho các doanh nghiệp quan trọng. Một chuyên gia khác từ TheCube Research nhận xét rằng "MCP về nhiều mặt vẫn là một dự án khoa học, và vẫn còn nhiều việc phải làm để nó hoạt động", nhấn mạnh bản chất đang phát triển của nó.

‍

Các công ty áp dụng MCP trong giai đoạn đầu có thể gặp phải một số bất lợi đáng kể:

Sự bất ổn và thay đổi trong thông số kỹ thuật

Giống như bất kỳ tiêu chuẩn mới nổi nào, MCP vẫn đang phát triển nhanh chóng. Các thông số kỹ thuật có thể thay đổi đáng kể, khiến các triển khai hiện tại trở nên lỗi thời và đòi hỏi những sửa đổi tốn kém. Lộ trình tương lai bao gồm các yếu tố chính như khám phá dịch vụ và hỗ trợ các hoạt động không trạng thái cần thiết cho môi trường điện toán không máy chủ, cho thấy giao thức vẫn chưa hoàn thiện.

Thiếu kỹ năng và các phương pháp hay nhất được tổng hợp

Nguồn nhân lực có kinh nghiệm thực tế triển khai MCP vẫn còn hạn chế. Các công ty có thể phải trả phí bảo hiểm cho các kỹ năng MCP hoặc đầu tư mạnh vào đào tạo nội bộ để xây dựng năng lực này. Hơn nữa, các phương pháp hay nhất để triển khai MCP an toàn vẫn đang được xác định, với việc các nhà nghiên cứu tiếp tục phát hiện ra các lỗ hổng mới.

Chi phí bảo trì và nâng cấp ẩn

Những người áp dụng công nghệ sớm sẽ phải đối mặt với chi phí bảo trì cao hơn khi giao thức ngày càng hoàn thiện. Bất kỳ bản cập nhật quan trọng nào đối với đặc tả MCP đều có thể yêu cầu sửa đổi các triển khai hiện có, thể hiện sự cam kết liên tục về nguồn lực.

Sự phân mảnh ban đầu của hệ sinh thái

Mặc dù các công ty lớn đã tuyên bố hỗ trợ MCP, nhưng có dấu hiệu cho thấy mỗi bên có thể triển khai nó theo những cách hơi khác nhau. Như một nhà phân tích đã lưu ý, "đến đầu năm 2025, mỗi công ty [OpenAI và Microsoft] đều đã có công cụ MCP riêng". Sự phân mảnh này có thể làm suy yếu một trong những lợi thế chính của MCP: khả năng tương tác phổ quát.

Rủi ro về danh tiếng từ các sự cố bảo mật

Với các lỗ hổng bảo mật mới liên tục xuất hiện, việc triển khai MCP giai đoạn đầu có thể đặc biệt dễ bị tấn công. Một sự cố bảo mật nghiêm trọng không chỉ có thể gây thiệt hại cho dữ liệu của công ty mà còn làm xói mòn lòng tin của khách hàng, đặc biệt nếu sự cố này liên quan đến việc truy cập trái phép vào thông tin nhạy cảm của các tác nhân AI bị xâm phạm.

‍

Những hạn chế và cân nhắc khác

Ngoài những rủi ro khi áp dụng sớm và lo ngại về bảo mật, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên cân nhắc thêm những hạn chế sau:

Việc áp dụng thị trường chưa hoàn chỉnh

Mặc dù có đà phát triển mạnh mẽ, MCP vẫn chưa phải là tiêu chuẩn được tất cả các nhà cung cấp công nghệ áp dụng rộng rãi. Như một chuyên gia trong ngành đã lưu ý vào tháng 3 năm 2025, MCP là "lựa chọn tốt nhất [hiện tại] để thu hẹp khoảng cách" giữa AI và các nguồn dữ liệu, "nhưng nó vẫn chưa trở thành một tiêu chuẩn thực tế". Điều này có nghĩa là trong ngắn hạn, bạn vẫn có thể gặp phải các công cụ chính không tích hợp MCP.

Đường cong học tập và nỗ lực thực hiện

Việc áp dụng MCP không đơn giản như việc bật công tắc; cần có một yếu tố kỹ thuật. Đội ngũ CNTT hoặc nhà cung cấp phần mềm sẽ cần cấu hình "máy chủ" MCP cho từng nguồn dữ liệu hoặc dịch vụ mà họ kết nối (trừ khi đã có sẵn) và đảm bảo chúng được duy trì.

‍

Về cơ bản, các nhà cung cấp dữ liệu hoặc chủ sở hữu công cụ phải cấu trúc giao diện theo thông số kỹ thuật MCP. Điều này chuyển một phần công việc tích hợp sang các nhà cung cấp đó, rất hữu ích khi thực hiện (vì tất cả các máy khách AI đều có thể dễ dàng sử dụng), nhưng có thể là một trở ngại nếu các nhà cung cấp chậm cung cấp hỗ trợ MCP.

‍

Các tổ chức nhỏ hơn có thể dựa vào các giải pháp của bên thứ ba hoặc chờ nhà cung cấp phần mềm tích hợp trình kết nối MCP vào các bản cập nhật. Tin tốt là có nhiều SDK và công cụ nguồn mở hỗ trợ quá trình này, nhưng việc bắt đầu vẫn đòi hỏi một mức đầu tư kỹ thuật và kinh nghiệm nhất định.

Quản trị và chuẩn hóa chính thức

MCP được Anthropic thúc đẩy, chứ không phải bởi một cơ quan tiêu chuẩn trung lập. Mặc dù là mã nguồn mở (được cấp phép bởi MIT) và do cộng đồng điều hành, một số người hoài nghi chỉ ra rằng Anthropic vẫn là một yếu tố then chốt trong định hướng của nó.

‍

Về mặt lý thuyết, có một rủi ro (dù nhỏ) là các "tiêu chuẩn" cạnh tranh có thể xuất hiện hoặc MCP có thể bị chia rẽ nếu các bên tham gia chính không đồng tình về sự phát triển của nó. Một bình luận cảnh báo rằng nếu không có sự hợp tác rộng rãi, MCP "có thể vô tình đẩy nhanh các cuộc chiến giao thức AI, dẫn đến các tiêu chuẩn cạnh tranh và hệ sinh thái khép kín."

‍

Cho đến nay, xu hướng đang ngược lại: các đối thủ đang tập hợp lại xung quanh MCP thay vì tự phát minh ra MCP. Tuy nhiên, các công ty nên luôn cảnh giác với những diễn biến trong ngành.

Những hạn chế của AI vẫn còn tồn tại

Cuối cùng, hãy nhớ rằng MCP là một trình hỗ trợ, giúp AI dễ dàng xử lý dữ liệu của bạn hơn, nhưng nó không thể tự động giải quyết mọi thách thức AI. Một tác nhân AI có thể truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu của bạn một cách hoàn hảo, nhưng nó vẫn có thể hiểu sai thông tin đó hoặc áp dụng sai nếu logic mô hình cơ bản bị lỗi.

‍

Bạn vẫn cần quản lý tốt các quyết định AI và giám sát chặt chẽ để đảm bảo kết quả chất lượng. Hãy coi MCP như một công cụ cung cấp cho AI của bạn những công cụ tốt hơn; bạn vẫn cần đào tạo và quản lý những "người lao động" sử dụng các công cụ đó.

‍

Triển vọng áp dụng và những gì tiếp theo dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp

Tính đến giữa năm 2025, MCP đang trong giai đoạn tăng tốc mạnh mẽ, chuyển từ một khái niệm sáng tạo sang một tiêu chuẩn công nghiệp đã được thiết lập. Với việc tất cả các công ty AI lớn đều tích cực triển khai, giao thức này đã đạt được uy tín đáng kể chỉ trong một thời gian ngắn.

Tình hình áp dụng hiện tại có thể được tóm tắt như sau:

• MCP hiện đã có sẵn và có thể sử dụng được (ở dạng mã nguồn mở)
• Nó được tích hợp vào các nền tảng AI lớn (Claude của Anthropic, ChatGPT, các dịch vụ AI của Microsoft và Google)
• Có một hệ sinh thái ngày càng phát triển của các kết nối và công cụ
• Các trường hợp sử dụng thực tế đã chứng minh giá trị của nó trong việc tự động hóa quy trình làm việc
• Các vấn đề an ninh quan trọng đã xuất hiện cần được quan tâm

Những người ra quyết định kinh doanh cần chú ý điều gì trong tương lai?

Cải thiện bảo mật và quản trị

Đặc tả ủy quyền MCP còn khá mới và vẫn còn nhiều câu hỏi bỏ ngỏ về việc triển khai máy chủ bảo mật. Khi giao thức được áp dụng rộng rãi hơn, chúng ta có thể kỳ vọng thành phần ủy quyền sẽ hoàn thiện và phát triển cùng với nó.

Một nhóm quản trị chính thức hơn cho MCP, có khả năng bao gồm nhiều nhà cung cấp, có thể sẽ được thành lập để đảm bảo tiêu chuẩn phát triển an toàn và vì lợi ích tốt nhất của tất cả các bên liên quan.

‍

Giải pháp cấp doanh nghiệp

Trong những tháng tới, chúng ta có thể mong đợi sự xuất hiện của các dịch vụ và nền tảng dựa trên MCP tinh vi hơn. Điều này có thể dẫn đến các giải pháp được quản lý, nơi bạn không phải tự tạo bất kỳ trình kết nối nào mà có thể lựa chọn từ danh sách tích hợp MCP trên thị trường.

Điều này sẽ giúp các công ty không có đội ngũ phát triển lớn dễ dàng áp dụng công nghệ hơn nữa. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên hỏi các nhà cung cấp phần mềm về lộ trình MCP và khuyến khích họ áp dụng nếu việc cải thiện khả năng tương tác là ưu tiên hàng đầu.

‍

Định nghĩa về các biện pháp bảo mật tốt nhất

Khi các dự án liên quan đến MCP phát triển, kiến thức về cách triển khai chúng một cách an toàn cũng sẽ tăng lên. Các nhà nghiên cứu đã bắt đầu chính thức hóa các khuôn khổ bảo mật dành riêng cho MCP. Các công ty nên:

• Không tải xuống hoặc kết nối AI với các máy chủ MCP hoặc OpenAPI không đáng tin cậy
• Kiểm tra mã, định nghĩa giao diện, kiểm tra các cửa hậu và hướng dẫn ẩn
• Tốt nhất là sử dụng máy chủ từ các thực thể đáng tin cậy
• Triển khai các biện pháp kiểm soát xác thực và ủy quyền mạnh mẽ
• Duy trì sự tham gia của con người trong quá trình ra quyết định (Con người trong vòng lặp)
• Tiến hành đánh giá mã, phân tích tĩnh và mô hình hóa mối đe dọa

Các dự án thí điểm thực tế

Thay vì áp dụng một phương pháp triệt để, bạn nên xác định một số quy trình hành chính có giá trị cao, ít rủi ro trong công ty mà có thể được hưởng lợi từ tự động hóa AI. Ví dụ:

• Trợ lý lập lịch họp hỗ trợ AI sử dụng MCP để kiểm tra lịch và đặt phòng
• Bộ phận trợ giúp nội bộ được hỗ trợ bởi AI có thể tìm kiếm trong cơ sở kiến thức các câu hỏi thường gặp và tạo bản cập nhật phiếu

Việc triển khai một dự án thí điểm với các tiêu chí thành công rõ ràng sẽ giúp bạn hiểu rõ tác động và hạn chế của MCP. Nó cũng sẽ làm nổi bật bất kỳ vấn đề nào về mặt tổ chức (chẳng hạn như các silo dữ liệu hoặc quyền truy cập) cần được giải quyết trước khi triển khai rộng rãi.

‍

Kết luận: Một cách tiếp cận cân bằng

Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) là một bước tiến quan trọng hướng tới AI thực sự hữu ích trong kinh doanh—không chỉ thông minh trên lý thuyết mà còn hữu ích trong môi trường phần mềm hàng ngày. Bằng cách chuẩn hóa cách các hệ thống AI tương tác với các công cụ và dữ liệu chúng ta sử dụng, MCP có tiềm năng giúp chúng ta tiết kiệm thời gian, giảm lỗi và khai thác nhiều giá trị hơn từ cả khoản đầu tư AI lẫn phần mềm hiện có.

‍

Tuy nhiên, điều quan trọng là phải duy trì một cách tiếp cận cân bằng. Như một nhà phân tích đã nhận định, "Tiềm năng của MCP rất lớn, nhưng thành công lâu dài của nó phụ thuộc vào sự chấp nhận của cộng đồng, tài liệu hướng dẫn rõ ràng và những lợi ích thực tế đã được chứng minh." Việc thử nghiệm và kiểm định được khuyến nghị, nhưng tránh gắn chặt các quy trình quan trọng chỉ với MCP cho đến khi nó hoàn thiện hơn.

‍

Đối với hầu hết các tổ chức, phương pháp tiếp cận theo từng giai đoạn có lẽ là thận trọng nhất:

1. Giai đoạn học tập : Dành nguồn lực hạn chế để thử nghiệm MCP trong môi trường không phải môi trường sản xuất để làm quen với khả năng và hạn chế của nó.
2. Các dự án thí điểm không quan trọng : Triển khai MCP tại các khu vực không quan trọng của tổ chức nơi có thể quản lý được rủi ro và có khả năng tăng hiệu quả cao.
3. Đánh giá liên tục : Theo dõi chặt chẽ sự phát triển của hệ sinh thái MCP, bao gồm các vấn đề bảo mật, cải tiến thông số kỹ thuật và mô hình áp dụng của các công ty khác.
4. Mở rộng dần dần : Chỉ khi các dự án thí điểm ban đầu chứng minh được giá trị rõ ràng và các vấn đề về bảo mật được giải quyết thỏa đáng thì mới xem xét áp dụng rộng rãi hơn.

Đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, đây là lúc cần chú ý đến xu hướng mới nổi này, nhưng với một chút hoài nghi. Mặc dù MCP có thể một ngày nào đó trở nên phổ biến như các tiêu chuẩn USB hay Wi-Fi, nhưng nó vẫn còn khá mới mẻ.

‍

Các công ty đủ khả năng đi trước xu hướng có thể đạt được lợi thế cạnh tranh bằng cách khám phá các ứng dụng MCP trong quy trình làm việc hành chính và vận hành. Những công ty khác nên thận trọng quan sát, học hỏi kinh nghiệm của người khác và chỉ áp dụng MCP khi lợi ích rõ ràng vượt trội hơn rủi ro.

‍

"Kết nối phổ quát" cho AI đang nổi lên; tuy nhiên, trí tuệ mách bảo chúng ta nên tiến hành với sự tò mò thận trọng thay vì áp dụng vội vàng.

‍

Nguồn: