Link to original video by Việt Nguyễn AI

Giải thích MCP siêu đơn giản và hướng dẫn kết nối MCP Server

Tóm tắt ngắn:

• Video giới thiệu về Model Context Protocol (MCP), một giao thức mở cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) kết nối với các nguồn dữ liệu và công cụ bên ngoài một cách thống nhất, giải quyết vấn đề về khả năng truy cập thông tin hạn chế của các LLM hiện nay.
• Các điểm chính bao gồm: hạn chế của LLM (cutoff date, không truy cập trực tiếp URL/webpage, file cục bộ), giải pháp bằng cách kết nối với nguồn dữ liệu bên ngoài, MCP như một chuẩn kết nối thống nhất (giống USB Type-C), kiến trúc server-client của MCP (MCP Host, MCP Server, MCP Client, Local Resources, Remote Resources). Video hướng dẫn kết nối Clova Desktop với MCP server cho file system và web scraping.
• Ứng dụng của MCP là mở rộng khả năng của LLM, cho phép chúng truy cập thông tin thực thời, xử lý dữ liệu cục bộ, tương tác với các ứng dụng web và dịch vụ khác.
• Video hướng dẫn chi tiết quá trình cài đặt và cấu hình Clova Desktop để kết nối với hai MCP server: một cho truy cập hệ thống file và một cho web scraping.

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Giới thiệu về vấn đề và MCP:

• Video nêu bật những hạn chế của các LLM hiện nay như ChatGPT, Gemini, Claude: cutoff date (giới hạn kiến thức), không truy cập trực tiếp URL/webpage, file cục bộ, hệ thống nội bộ doanh nghiệp.
• Giải pháp được đề xuất là kết nối LLM với các nguồn dữ liệu và công cụ bên ngoài. Tuy nhiên, mỗi LLM và mỗi nguồn dữ liệu có chuẩn kết nối khác nhau, gây khó khăn.
• MCP được giới thiệu như một giải pháp chuẩn hóa, giống như cổng USB Type-C cho thế giới AI, cho phép kết nối thống nhất giữa LLM và các nguồn dữ liệu/công cụ.

Phần 2: Kiến trúc MCP:

• Video giải thích kiến trúc server-client của MCP gồm 5 thành phần: MCP Host (LLM hoặc IDE), MCP Server (máy chủ của các nguồn dữ liệu/công cụ), MCP Client (duy trì kết nối), Local Resources (nguồn dữ liệu cục bộ), Remote Resources (nguồn dữ liệu từ xa).

Phần 3: Hướng dẫn kết nối Clova Desktop với MCP Server:

• Video hướng dẫn cài đặt Clova Desktop và Node.js.
• Video hướng dẫn kết nối Clova Desktop với hai MCP server trên GitHub:
  • File System Server: Cho phép Clova Desktop truy cập và thao tác với hệ thống file của máy tính (đọc, ghi, tạo thư mục, tìm kiếm...). Quá trình này bao gồm chỉnh sửa file cấu hình clova-desktop.config để chỉ định đường dẫn thư mục cho phép truy cập.
  • Web Scraping Server (Propertier): Cho phép Clova Desktop truy cập và trích xuất thông tin từ các trang web, cụ thể là YouTube trong ví dụ. Cũng cần chỉnh sửa file cấu hình để thêm server này.
• Video minh họa bằng cách đặt câu hỏi cho Clova Desktop trước và sau khi kết nối với các MCP server, cho thấy sự khác biệt về khả năng truy cập thông tin.

Phần 4: Tổng kết và thông tin khóa học:

• Video tóm tắt lại các nội dung đã trình bày.
• Giới thiệu các khóa học online về AI, Data Science, Machine Learning do người thuyết trình tổ chức.

Những câu nói đáng chú ý:

• "MCP là một chuẩn mở giúp cho các mô hình hướng ngữ lớn có thể kết nối với mọi nguồn dữ liệu cũng như là các công cụ ở bên ngoài một cách thống nhất."
• "MCP cũng giống như là cổng USB type C dành cho thế giới AI vậy."
• "Nếu bây giờ chúng ta có những nguồn dữ liệu và chúng ta muốn các mô hình ngôn ngữ lớn... có thể truy cập và sử dụng nguồn dữ liệu này thì chúng ta sẽ cần phải thiết kế nên những cái MCP server dành cho những nguồn dữ liệu này."

Tổng thể, video cung cấp một lời giải thích đơn giản và dễ hiểu về MCP, cùng với hướng dẫn thực hành cụ thể, giúp người xem hiểu rõ hơn về công nghệ này và cách ứng dụng nó.