Blog

Qwen 3 Hỗ Trợ Máy Chủ MCP và Cách Sử Dụng

Ashley Goolam

Ashley Goolam

18 tháng 7 2025

Qwen 3 Hỗ Trợ Máy Chủ MCP và Cách Sử Dụng

Apidog cho doanh nghiệp

Triển khai tại chỗ

SSO & RBAC

Tuân thủ SOC 2

Khám phá Apidog Enterprise

Nếu bạn đang hào hứng về Qwen 3 và khả năng hỗ trợ MCP (Model-Context-Protocol) sáng bóng của nó, thì bạn sắp được thưởng thức một điều tuyệt vời! Gần đây tôi đã tìm hiểu sâu về các khả năng của Qwen 3 trên máy tính windows của mình, và tôi phải nói rằng—đó là một bước đột phá để xây dựng các tác nhân AI tương tác với các công cụ như cơ sở dữ liệu SQLite. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ khám phá cách Qwen 3 tận dụng MCP để làm cho công việc lập trình của bạn trở nên dễ dàng hơn, với một ví dụ thực tế về truy vấn cơ sở dữ liệu. Chúng ta cũng sẽ đề cập đến các điểm chuẩn ấn tượng của Qwen 3 và chỉ cho bạn cách sử dụng OpenRouter và Roo Code để bắt đầu nhanh chóng. Sẵn sàng biến Qwen 3 và MCP thành những người bạn thân mới của bạn chưa? Hãy cùng bắt đầu nào!

💡
Trước khi bắt đầu, xin gửi lời cảm ơn nhanh đến Apidog—một công cụ tuyệt vời cho những người yêu thích API! Nó giúp đơn giản hóa việc thiết kế, kiểm thử và tài liệu hóa API, điều này rất phù hợp để quản lý tích hợp Qwen 3. Hãy xem thử tại apidog.com—đó là một cứu cánh! Bây giờ, hãy đến với những điều thú vị…
button

Qwen 3 với Hỗ trợ MCP là gì?

Qwen 3 là loạt mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất từ nhóm Qwen của Alibaba Cloud, được phát hành vào cuối tháng 4 năm 2025. Đây là một cỗ máy mạnh mẽ với các mô hình có kích thước từ 0.6B đến 235B tham số, bao gồm các biến thể dày đặc (dense) và Hỗn hợp chuyên gia (Mixture-of-Experts - MoE) như Qwen3-235B-A22B (22B tham số hoạt động). Theo qwen3.org, Qwen 3 cạnh tranh với các mô hình hàng đầu như DeepSeek-R1, o1, o3-mini của OpenAI, Grok-3 và Gemini-2.5-Pro trong các tác vụ lập trình, toán học và tổng quát. Mô hình MoE nhỏ hơn của nó, Qwen3-30B-A3B, thậm chí còn vượt trội hơn QwQ-32B mặc dù có ít hơn 10 lần tham số hoạt động—khá ấn tượng, phải không?

Qwen 3

Điều khiến Qwen 3 trở nên đặc biệt thú vị là khả năng hỗ trợ MCP, cho phép nó tương tác liền mạch với các công cụ bên ngoài như cơ sở dữ liệu SQLite, bộ nhớ và hệ thống tệp. MCP (Model-Context-Protocol) cho phép Qwen 3 gọi các công cụ dựa trên máy chủ, kích hoạt các quy trình làm việc dạng tác nhân (agentic workflows) nơi mô hình có thể tìm nạp dữ liệu, chạy lệnh và nhiều hơn nữa. Các bài đăng trên X đang xôn xao về tính năng này, với người dùng ghi nhận sự tối ưu hóa của nó cho việc gọi hàm nâng cao và khả năng tác nhân. Hãy thiết lập nó và xem nó hoạt động như thế nào với một ví dụ truy vấn cơ sở dữ liệu!

Thiết lập Môi trường của Bạn để Làm việc với Qwen 3: Những Điều Cơ bản

Hãy chuẩn bị hệ thống của bạn để sử dụng Qwen 3 với MCP. Đừng lo lắng—tôi sẽ hướng dẫn từng bước để bạn không bị lạc.

Kiểm tra các Yêu cầu Tiên quyết: Đảm bảo bạn đã cài đặt các công cụ sau:

Tạo một Thư mục Dự án: Hãy giữ mọi thứ gọn gàng:

mkdir qwen3-mcp
cd qwen3-mcp

Thư mục này sẽ là không gian làm việc của bạn cho sự kỳ diệu của Qwen 3 và MCP.

Thiết lập Môi trường Ảo: Để tránh xung đột phụ thuộc, hãy tạo một môi trường ảo Python:

python -m venv venv

Kích hoạt nó:

Dấu nhắc (venv) trong terminal của bạn có nghĩa là bạn đã sẵn sàng.

Cài đặt Qwen-Agent để Hỗ trợ MCP

Qwen 3 sử dụng framework Qwen-Agent để kích hoạt hỗ trợ MCP, như đã ghi nhận trên GitHub. Hãy cài đặt nó và thiết lập các phụ thuộc cho ví dụ SQLite của chúng ta.

Qwen 3 Agent

Cài đặt Qwen-Agent với Hỗ trợ MCP:

pip install -U "qwen-agent[gui,rag,code_interpreter,mcp]"

Lệnh này cài đặt Qwen-Agent với tất cả các phụ thuộc tùy chọn, bao gồm [mcp] cho hỗ trợ MCP, [gui] cho giao diện web (web UI), [rag] cho tạo sinh tăng cường truy xuất (retrieval-augmented generation), và [code_interpreter] để chạy mã.

Xác minh Cài đặt: Đảm bảo Qwen-Agent đã cài đặt đúng bằng cách chạy:

python -c "import qwen_agent; print(qwen_agent.__version__)"

Nếu bạn thấy một số phiên bản (ví dụ: 0.1.0), bạn đã thành công. Nếu không, hãy cài đặt lại hoặc kiểm tra môi trường Python của bạn.

Cấu hình Qwen 3 với Máy chủ MCP

Bây giờ, hãy cấu hình Qwen 3 để làm việc với một máy chủ MCP cho việc gọi công cụ. Chúng ta sẽ sử dụng ví dụ SQLite từ kho lưu trữ Qwen-Agent GitHub để truy vấn cơ sở dữ liệu.

Thiết lập Máy chủ MCP cho SQLite:

Ví dụ sử dụng một máy chủ MCP để xử lý tương tác với cơ sở dữ liệu SQLite. Đầu tiên, tạo một cơ sở dữ liệu thử nghiệm (test.db) nếu bạn chưa có:

sqlite3 test.db "CREATE TABLE example (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT); INSERT INTO example (name) VALUES ('Alice'), ('Bob');"

Bây giờ, khởi động máy chủ SQLite MCP:

uvx mcp-server-sqlite --db-path test.db

Lệnh này chạy máy chủ SQLite MCP, cho phép Qwen 3 truy vấn test.db. Giữ terminal này đang chạy.

Cấu hình Qwen 3 trong Mã của Bạn:

Hãy viết một script Python để sử dụng Qwen 3 với máy chủ MCP, dựa trên ví dụ assistant_mcp_sqlite_bot.py. Tạo một tệp có tên qwen3_mcp_sqlite.py:

import os
from qwen_agent.agents import Assistant
from qwen_agent.gui import WebUI

# Define the agent with Qwen 3 and MCP configuration
def init_agent_service():
    llm_cfg = {
        'model': 'qwen3-32b',  # Use Qwen 3 model
        'model_type': 'qwen_dashscope',
        'api_key': os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
    }
    tools = [{
        'mcpServers': {
            'sqlite': {
                'command': 'uvx',
                'args': ['mcp-server-sqlite', '--db-path', 'test.db']
            }
        }
    }]
    bot = Assistant(
        llm=llm_cfg,
        function_list=tools,
        name='MCP-SQLite-Bot',
        description='This bot can answer questions by SQLite database'
    )
    return bot

# Test the agent with a query
def test(query='How many tables are in the database?'):
    bot = init_agent_service()
    messages = [{'role': 'user', 'content': query}]
    for response in bot.run(messages=messages):
        print(response)

# Run a web UI for interactive testing
def app_gui():
    bot = init_agent_service()
    WebUI(bot).run()

if __name__ == '__main__':
    test()
    # Uncomment to run the web UI
    # app_gui()

Script này thiết lập Qwen 3 (cụ thể là qwen3-32b) để làm việc với máy chủ SQLite MCP. Nó định nghĩa một bot có thể truy vấn cơ sở dữ liệu và bao gồm tùy chọn giao diện web (web UI) để kiểm thử tương tác.

Đặt Khóa API DashScope:

Script sử dụng dịch vụ DashScope của Alibaba Cloud cho Qwen 3. Bạn sẽ cần một khóa API DashScope:

export DASHSCOPE_API_KEY="your-dashscope-api-key"

Thêm dòng này vào hồ sơ shell của bạn (ví dụ: ~/.zshrc) và tải lại bằng source ~/.zshrc.

Sử dụng OpenRouter và Roo Code cho Qwen 3 với MCP

Nếu bạn không muốn bận tâm với DashScope, bạn có thể sử dụng OpenRouter để truy cập Qwen 3 và tận dụng máy chủ MCP đã được cấu hình sẵn của Roo Code. Cách thực hiện như sau:

Lấy Khóa API OpenRouter:

Thiết lập Roo Code với OpenRouter:

Roo Code là một nền tảng đơn giản hóa quy trình làm việc của tác nhân AI và thường đi kèm với các máy chủ MCP được cấu hình sẵn. Giả sử bạn đã thiết lập Roo Code:

{
    "model": "qwen3-32b",
    "model_server": "https://openrouter.ai/api/v1",
    "api_key": "your-openrouter-api-key"
}

Chạy Script Tương tự với Roo Code:

Sửa đổi llm_cfg trong script qwen3_mcp_sqlite.py của bạn để sử dụng OpenRouter:

llm_cfg = {
    'model': 'qwen3-32b',
    'model_server': 'https://openrouter.ai/api/v1',
    'api_key': 'your-openrouter-api-key'
}

Chạy script như trước—máy chủ MCP của Roo Code sẽ xử lý các truy vấn SQLite, và Qwen 3 sẽ xử lý chúng thông qua OpenRouter.

Tùy chọn 2: Cấu hình Roo Code để Làm việc với OpenRouter:
Nếu bạn không muốn sử dụng script tùy chỉnh, bạn có thể dễ dàng thiết lập Roo Code với OpenRouter bằng cách làm theo các bước sau:

  1. Mở cài đặt của Roo.
  2. Thay đổi nhà cung cấp mặc định thành OpenRouter.
  3. Chọn mô hình Qwen 3.
RooCode with Qwen 3

Sau khi cấu hình, các máy chủ MCP hiện có của bạn trong roo code sẽ hoạt động liền mạch với mô hình Qwen 3.

Kiểm thử Qwen 3 với MCP: Truy vấn Cơ sở dữ liệu

Hãy kiểm thử Qwen 3 với thiết lập MCP của chúng ta bằng cách truy vấn cơ sở dữ liệu SQLite.

Chạy Script:

Với máy chủ SQLite MCP đang chạy (từ bước 1 trong phần “Cấu hình Qwen 3 với Máy chủ MCP”), thực thi script của bạn:

python qwen3_mcp_sqlite.py

Truy vấn mặc định (“Có bao nhiêu bảng trong cơ sở dữ liệu?”) sẽ trả về phản hồi cho biết có một bảng (example), vì chúng ta đã tạo nó trước đó.

Kiểm thử Tương tác với Giao diện Web (Web UI):

Bỏ comment dòng gọi app_gui() trong script và chạy lại:

if __name__ == '__main__':
    # test()
    app_gui()

Lệnh này khởi chạy một giao diện web dựa trên Gradio. Mở URL được cung cấp (thường là http://127.0.0.1:7860) trong trình duyệt của bạn, nhập các truy vấn như “Liệt kê tất cả tên trong bảng example,” và Qwen 3 sẽ sử dụng máy chủ MCP để tìm nạp kết quả (ví dụ: “Alice, Bob”).

Hiểu Kết quả:

Ví dụ SQLite cho thấy cách Qwen 3 sử dụng MCP để tương tác với các công cụ bên ngoài. Mô hình gửi một truy vấn đến máy chủ MCP, máy chủ này thực thi nó trên test.db và trả về kết quả. Thiết lập này hoàn hảo để xây dựng các tác nhân cần tìm nạp dữ liệu một cách động—khá mạnh mẽ, phải không?

Tìm hiểu cách bắt đầu với RooCode và Máy chủ MCP

Mẹo Sử dụng Qwen 3 với MCP Hiệu quả

HiMCP.ai - Khám phá hơn 1682 Máy chủ MCP

Nhận xét của Tôi về Qwen 3 với MCP

Sau khi thử nghiệm với Qwen 3 và MCP, đây là những gì tôi nghĩ:

Nếu bạn gặp bất kỳ trở ngại nào, hãy kiểm tra lại khóa API của bạn và đảm bảo máy chủ MCP đang chạy.

Kết thúc: Hành trình của Bạn với Qwen 3 và MCP

Bạn vừa mở khóa sức mạnh của Qwen 3 với hỗ trợ MCP, làm cho các tác nhân AI của bạn thông minh hơn và có khả năng hơn! Từ truy vấn cơ sở dữ liệu đến khám phá các công cụ MCP khác, bạn đã sẵn sàng xây dựng những điều tuyệt vời. Để biết thêm chi tiết, đừng ngần ngại kiểm tra kho lưu trữ Qwen-Agent GitHub hoặc qwen3.org. Tiếp tục phát triển với Qwen 3 và MCP!

button

Thực hành thiết kế API trong Apidog

Khám phá cách dễ dàng hơn để xây dựng và sử dụng API

Đăng ký miễn phíTải xuống