1
2
3
4
5

Claude ←→ [code riêng] ←→ GitHub
Claude ←→ [code riêng] ←→ Notion
Claude ←→ [code riêng] ←→ PostgreSQL
GPT-4 ←→ [code riêng] ←→ GitHub   (code riêng khác!)
GPT-4 ←→ [code riêng] ←→ Notion   (lại code riêng nữa...)

1
2
3
4

Claude ──┐
GPT-4o ──┤── Giao thức MCP ──► GitHub MCP Server
Gemini ──┘                ──► Notion MCP Server
                          ──► PostgreSQL MCP Server

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11

{
    "name": "execute_sql",
    "description": "Thực thi truy vấn SQL read-only trên database production",
    "inputSchema": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "query": {"type": "string", "description": "Câu truy vấn SQL cần thực thi"}
        },
        "required": ["query"]
    }
}

1
2

# AI có thể request: mcp://postgres/tables/orders
# Server trả về: schema và sample data của bảng orders

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import psycopg2

mcp = FastMCP("Company Data Server")

@mcp.tool()
def get_recent_orders(limit: int = 10) -> list[dict]:
    """Lấy các đơn hàng gần nhất từ database."""
    conn = psycopg2.connect("postgresql://...")
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT id, customer, total, status FROM orders ORDER BY created_at DESC LIMIT %s", (limit,))
    return [{"id": r[0], "customer": r[1], "total": r[2], "status": r[3]} for r in cur.fetchall()]

@mcp.resource("company://docs/{filename}")
def get_document(filename: str) -> str:
    """Lấy tài liệu công ty theo tên file."""
    with open(f"/company_docs/{filename}") as f:
        return f.read()

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

1
2
3
4
5
6
7
8
9

// ~/.config/claude/config.json
{
    "mcpServers": {
        "company-data": {
            "command": "python",
            "args": ["/path/to/my_mcp_server.py"]
        }
    }
}

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13

from langchain_mcp_adapters.tools import load_mcp_tools
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from mcp import StdioServerParameters

server_params = StdioServerParameters(command="python", args=["my_mcp_server.py"])

async def run_agent():
    async with load_mcp_tools(server_params) as tools:
        agent = create_react_agent("openai:gpt-4o", tools)
        result = await agent.ainvoke({"messages": [
            {"role": "user", "content": "Cho tôi xem 5 đơn hàng hôm nay."}
        ]})
        print(result["messages"][-1].content)

1
2
3
4
5
6
7
8
9

Trước MCP  → N model × M công cụ = N×M tích hợp riêng. Hỗn loạn.
MCP        → Một giao thức. Mọi model, mọi công cụ. Như USB.

MCP Tool      → Hàm AI có thể gọi (execute_sql, send_slack_message).
MCP Resource  → Dữ liệu AI có thể đọc (file, DB schema, tài liệu).
MCP Prompt    → Template prompt có sẵn AI có thể gọi.
MCP Server    → Tích hợp tùy chỉnh của bạn. Viết một lần, mọi model dùng được.

Quy tắc bảo mật → Read-only theo mặc định. Xác thực mọi thứ.