Hướng Dẫn Sử Dụng Google MCP Toolbox Cho Cơ Sở Dữ Liệu Cho Người Mới Bắt Đầu

Giới thiệu về MCP Toolbox

MCP Toolbox là một công cụ miễn phí từ Google giúp các ứng dụng AI của bạn giao tiếp với cơ sở dữ liệu. Hãy coi nó như một bộ chuyển đổi đặc biệt. AI của bạn có thể yêu cầu thông tin một cách đơn giản, và MCP Toolbox sẽ dịch yêu cầu đó sang ngôn ngữ mà cơ sở dữ liệu của bạn hiểu, chẳng hạn như SQL. Nó sử dụng một thứ gọi là Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP), đây chỉ là một bộ quy tắc tiêu chuẩn cho loại giao tiếp này.

💡

Bạn muốn một công cụ kiểm thử API tuyệt vời có thể tạo ra tài liệu API đẹp mắt?

Bạn muốn một nền tảng tích hợp, tất cả trong một để Đội ngũ Phát triển của bạn làm việc cùng nhau với năng suất tối đa?

Apidog đáp ứng mọi yêu cầu của bạn và thay thế Postman với mức giá phải chăng hơn nhiều!

nút

Tại sao bạn nên sử dụng MCP Toolbox

MCP Toolbox không chỉ là một công cụ chuyển đổi; nó còn giúp việc xây dựng ứng dụng AI của bạn trở nên dễ dàng và tốt hơn nhiều.

MCP Toolbox giúp mã của bạn đơn giản hơn

Nếu không có MCP Toolbox, bạn sẽ phải viết rất nhiều mã chỉ để kết nối AI của mình với cơ sở dữ liệu. Bạn cần mã để kết nối, để xử lý lỗi và để bảo mật. Với MCP Toolbox, bạn chỉ cần định nghĩa các hành động cơ sở dữ liệu của mình trong một tệp văn bản đơn giản có tên `tools.yaml`. Tệp này cho toolbox biết những hành động nào có thể thực hiện được, và toolbox sẽ xử lý tất cả công việc khó khăn trong việc kết nối an toàn với cơ sở dữ liệu.

MCP Toolbox cải thiện tốc độ và bảo mật

MCP Toolbox được thiết kế để hoạt động nhanh. Nó sử dụng một kỹ thuật gọi là "gộp kết nối" (connection pooling), có nghĩa là nó giữ các kết nối cơ sở dữ liệu mở và tái sử dụng chúng. Điều này tiết kiệm rất nhiều thời gian so với việc mở một kết nối mới cho mỗi yêu cầu. Nó cũng an toàn vì bạn quản lý tất cả quyền truy cập cơ sở dữ liệu tại một nơi tập trung, giảm nguy cơ mắc lỗi.

MCP Toolbox cho bạn thấy điều gì đang xảy ra

Khi bạn có một AI, một toolbox và một cơ sở dữ liệu cùng hoạt động, có thể khó để biết điều gì đang diễn ra. MCP Toolbox có hỗ trợ tích hợp cho "khả năng quan sát" (observability), có nghĩa là nó có thể tạo nhật ký và dấu vết của mọi hành động. Điều này giúp bạn hiểu các công cụ của mình đang làm gì, tìm bất kỳ vấn đề nào và xem cách để làm cho mọi thứ nhanh hơn.

MCP Toolbox phù hợp với dự án của bạn như thế nào

MCP Toolbox nằm ở giữa ứng dụng của bạn. Luồng hoạt động trông như sau:

Ứng dụng AI của bạn: Đây là nơi mô hình AI của bạn hoạt động. Nó quyết định cần một số thông tin từ cơ sở dữ liệu để trả lời một câu hỏi.
MCP Toolbox: Ứng dụng AI gửi yêu cầu đến MCP Toolbox. Toolbox xem tệp `tools.yaml` của nó, tìm công cụ phù hợp cho công việc và chạy lệnh tương ứng trên cơ sở dữ liệu của bạn.
Cơ sở dữ liệu của bạn: Cơ sở dữ liệu chạy lệnh và gửi dữ liệu trở lại MCP Toolbox, sau đó toolbox chuyển dữ liệu đó cho AI của bạn.

Thiết lập này có nghĩa là ứng dụng AI chính của bạn không cần phải biết các chi tiết phức tạp về cách cơ sở dữ liệu của bạn hoạt động. Bạn thậm chí có thể thay đổi các công cụ hoặc cơ sở dữ liệu mà không cần phải viết lại mã ứng dụng AI của mình.

Hướng dẫn từng bước sử dụng MCP Toolbox

Hãy cùng tìm hiểu cách thiết lập MCP Toolbox trên máy tính của bạn.

Bước 1: Chuẩn bị cơ sở dữ liệu của bạn cho MCP Toolbox

Đầu tiên, bạn cần một cơ sở dữ liệu. Các bước này sử dụng PostgreSQL làm ví dụ. Bạn sẽ tạo một người dùng đặc biệt và một cơ sở dữ liệu để toolbox sử dụng.

Kết nối với máy chủ PostgreSQL của bạn.

Chạy các lệnh SQL này để tạo một người dùng tên `toolbox_user` và một cơ sở dữ liệu tên `toolbox_db`:

CREATE USER toolbox_user WITH PASSWORD 'my-password';
CREATE DATABASE toolbox_db;
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE toolbox_db TO toolbox_user;

Tạo một bảng mẫu, chẳng hạn như bảng `hotels`, để các công cụ của bạn có dữ liệu để làm việc.

Bước 2: Cài đặt và cấu hình MCP Toolbox

Tiếp theo, bạn sẽ thiết lập toolbox.

Tải xuống chương trình MCP Toolbox từ trang phát hành chính thức của nó trên GitHub. Đảm bảo tải đúng phiên bản cho máy tính của bạn (như Windows, Mac hoặc Linux).

Tạo một tệp mới có tên `tools.yaml`. Tệp này là nơi bạn sẽ định nghĩa tất cả các hành động mà AI của bạn có thể thực hiện. Dưới đây là một ví dụ đơn giản:

sources:
  my-pg-source:
    kind: postgres
    host: 127.0.0.1
    port: 5432
    database: toolbox_db
    user: toolbox_user
    password: my-password

tools:
  search-hotels-by-location:
    kind: postgres-sql
    source: my-pg-source
    description: Finds hotels in a specific city.
    parameters:
      - name: location
        type: string
        description: The city to search for hotels in.
    statement: SELECT * FROM hotels WHERE location = $1;

Bước 3: Chạy máy chủ MCP Toolbox

Bây giờ bạn có thể khởi động toolbox. Mở terminal của bạn, đi đến thư mục nơi bạn đã tải xuống toolbox và chạy lệnh này:

./toolbox --tools-file "tools.yaml"

Máy chủ sẽ khởi động và tải các công cụ bạn đã định nghĩa.

Cách kiểm tra với MCP Toolbox Inspector

MCP Toolbox đi kèm với một công cụ kiểm thử gọi là Inspector. Đây là một trang web cho phép bạn thử các công cụ của mình mà không cần phải viết bất kỳ mã nào.

Chạy Inspector từ terminal của bạn bằng lệnh này: `npx @modelcontextprotocol/inspector`.
Mở địa chỉ web mà nó cung cấp cho bạn trong trình duyệt.
Yêu cầu nó kết nối với máy chủ MCP Toolbox đang chạy của bạn (thường là tại `http://127.0.0.1:5000/mcp/sse`).
Sau khi kết nối, bạn có thể xem danh sách các công cụ của mình, điền các tham số của chúng và chạy chúng để xem chúng có hoạt động đúng không.

Cách kết nối ứng dụng của bạn với MCP Toolbox

Sau khi kiểm thử, bạn có thể kết nối ứng dụng AI thực của mình. MCP Toolbox có các SDK (bộ công cụ phát triển phần mềm) để làm cho việc này dễ dàng. Dưới đây là một ví dụ Python đơn giản:

Cài đặt SDK Python: `pip install toolbox-core`.

Sử dụng mã này để kết nối với toolbox và tải các công cụ của bạn:

from toolbox_core import ToolboxClient
import asyncio

async def main():
    async with ToolboxClient("http://127.0.0.1:5000") as client:
        tools = await client.load_toolset()
        # Biến 'tools' hiện giữ các công cụ cơ sở dữ liệu của bạn
        # và bạn có thể cung cấp chúng cho mô hình AI của mình.
        print("Đã tải công cụ thành công!")

asyncio.run(main())

Mã này kết nối với máy chủ toolbox và tải xuống các công cụ bạn đã định nghĩa. Sau đó, bạn có thể cung cấp các công cụ này cho tác nhân AI của mình, và nó sẽ có thể sử dụng chúng để tương tác với cơ sở dữ liệu của bạn.

Những suy nghĩ cuối cùng về MCP Toolbox

MCP Toolbox của Google là một công cụ tuyệt vời cho bất kỳ nhà phát triển nào làm việc với AI và cơ sở dữ liệu. Nó đơn giản hóa mã của bạn, làm cho ứng dụng của bạn nhanh hơn và an toàn hơn, đồng thời cung cấp cho bạn khả năng quan sát cần thiết để hiểu mọi thứ đang hoạt động như thế nào. Bằng cách làm theo các bước trong hướng dẫn này, bạn có thể bắt đầu sử dụng MCP Toolbox để xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ và dựa trên dữ liệu hơn.

💡

nút