Tóm tắt
Model Context Protocol (MCP) là một tiêu chuẩn để kết nối các trợ lý AI với các nguồn dữ liệu và API bên ngoài. Nó cho phép Claude Desktop, Cursor và các công cụ AI khác truy cập API của bạn một cách an toàn. PetstoreAPI hiện đại triển khai MCP để các trợ lý AI có thể tìm kiếm thú cưng, đặt hàng và quản lý kho hàng thông qua ngôn ngữ tự nhiên.
Giới thiệu
Bạn hỏi Claude Desktop: “Hãy cho tôi xem những con mèo có sẵn dưới 300 đô la.” Claude trả lời: “Tôi không có quyền truy cập vào dữ liệu cửa hàng thú cưng.” Bạn cần sao chép/dán từ API của mình, làm gián đoạn quy trình làm việc.
Với MCP (Model Context Protocol), Claude có thể truy cập trực tiếp API của bạn. Bạn hỏi cùng một câu hỏi, và Claude truy vấn PetstoreAPI, lọc kết quả và hiển thị cho bạn những con mèo có sẵn dưới 300 đô la.
PetstoreAPI hiện đại triển khai MCP, cho phép các trợ lý AI tương tác với cửa hàng thú cưng thông qua ngôn ngữ tự nhiên.
Nếu bạn đang xây dựng API để tích hợp AI, Apidog sẽ giúp bạn kiểm tra các triển khai MCP và xác thực các tương tác của trợ lý AI.
nút
MCP là gì?
MCP là một giao thức được tạo ra bởi Anthropic để kết nối các trợ lý AI với các tài nguyên bên ngoài.
Vấn đề mà MCP giải quyết
Các trợ lý AI rất mạnh mẽ nhưng lại bị cô lập. Chúng không thể:
- Truy cập API nội bộ của công ty bạn
- Truy vấn cơ sở dữ liệu của bạn
- Đọc tệp từ hệ thống tệp của bạn
- Tương tác với các dịch vụ bên ngoài
MCP cung cấp một cách tiêu chuẩn để các trợ lý AI kết nối với các tài nguyên này một cách an toàn.
Các thành phần của MCP
1. Máy chủ MCP (MCP Server) - Phơi bày tài nguyên và công cụ cho các trợ lý AI
2. Máy khách MCP (MCP Client) - Trợ lý AI (Claude Desktop, Cursor, v.v.)
3. Tài nguyên (Resources) - Dữ liệu mà AI có thể đọc (tệp, bản ghi cơ sở dữ liệu, phản hồi API)
4. Công cụ (Tools) - Các hành động mà AI có thể thực hiện (tạo đơn hàng, cập nhật thú cưng, tìm kiếm kho hàng)
Kiến trúc MCP
Trợ lý AI (Claude Desktop)
↓ Giao thức MCP
Máy chủ MCP (Máy chủ MCP của PetstoreAPI)
↓ API nội bộ
Phần phụ trợ PetstoreAPI
↓
Cơ sở dữ liệu
MCP hoạt động như thế nào
1. Đăng ký máy chủ
Cấu hình Claude Desktop để kết nối với máy chủ MCP:
{
"mcpServers": {
"petstore": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/petstore-mcp-server.js"],
"env": {
"PETSTORE_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
2. Khám phá công cụ
Trợ lý AI hỏi: “Những công cụ nào có sẵn?”
Máy chủ MCP trả lời:
{
"tools": [
{
"name": "search_pets",
"description": "Search for pets by species, status, and price",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"species": {"type": "string", "enum": ["CAT", "DOG"]},
"maxPrice": {"type": "number"},
"status": {"type": "string", "enum": ["AVAILABLE", "ADOPTED"]}
}
}
},
{
"name": "create_order",
"description": "Place an order for a pet",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"petId": {"type": "string"},
"userId": {"type": "string"}
},
"required": ["petId", "userId"]
}
}
]
}
3. Thực thi công cụ
Người dùng hỏi: “Cho tôi xem những con mèo có sẵn dưới 300 đô la”
Trợ lý AI gọi:
{
"tool": "search_pets",
"arguments": {
"species": "CAT",
"status": "AVAILABLE",
"maxPrice": 300
}
}
Máy chủ MCP thực thi:
async function search_pets({ species, status, maxPrice }) {
const response = await fetch(
`https://petstoreapi.com/v1/pets?species=${species}&status=${status}&maxPrice=${maxPrice}`
);
return await response.json();
}
Trả về kết quả cho AI, sau đó AI định dạng chúng cho người dùng.
MCP so với API truyền thống
| Tính năng | API truyền thống | MCP |
|---|---|---|
| Truy cập | HTTP trực tiếp | Thông qua trợ lý AI |
| Giao diện | REST/GraphQL | Ngôn ngữ tự nhiên |
| Xác thực | Khóa API, OAuth | Máy chủ MCP xử lý xác thực |
| Khám phá | Tài liệu OpenAPI | Sơ đồ công cụ |
| Sử dụng | Mã/curl | Đối thoại |
| Xử lý lỗi | Mã trạng thái HTTP | AI diễn giải lỗi |
Ví dụ so sánh
API truyền thống:
curl -H "Authorization: Bearer token" \
"https://petstoreapi.com/v1/pets?species=CAT&maxPrice=300"
MCP:
Người dùng: "Hãy cho tôi xem những con mèo có sẵn dưới 300 đô la"
AI: [Gọi công cụ search_pets, định dạng kết quả]
"Đây là 5 con mèo có sẵn dưới 300 đô la:
1. Fluffy - $250
2. Whiskers - $280
..."
Cách PetstoreAPI hiện đại triển khai MCP
PetstoreAPI hiện đại cung cấp một máy chủ MCP.
Các công cụ có sẵn
1. search_pets - Tìm kiếm thú cưng theo tiêu chí 2. get_pet - Lấy chi tiết thú cưng 3. create_order - Đặt hàng 4. get_inventory - Kiểm tra kho hàng 5. update_pet_status - Cập nhật trạng thái có sẵn của thú cưng
Ví dụ: Tìm kiếm và đặt hàng
Người dùng: “Tìm cho tôi một con chó dưới 500 đô la và đặt hàng”
Quy trình làm việc của AI:
1. Gọi search_pets({species: "DOG", maxPrice: 500})
2. Hiển thị kết quả cho người dùng
3. Người dùng xác nhận: "Đặt mua chó Labrador"
4. Gọi create_order({petId: "019b4132", userId: "user-456"})
5. Xác nhận đơn hàng đã đặt
Mã máy chủ MCP
import { Server } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js';
import { StdioServerTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js';
const server = new Server({
name: 'petstore-mcp',
version: '1.0.0'
}, {
capabilities: {
tools: {}
}
});
server.setRequestHandler('tools/list', async () => ({
tools: [
{
name: 'search_pets',
description: 'Search for pets',
inputSchema: {
type: 'object',
properties: {
species: { type: 'string' },
maxPrice: { type: 'number' }
}
}
}
]
}));
server.setRequestHandler('tools/call', async (request) => {
const { name, arguments: args } = request.params;
if (name === 'search_pets') {
const response = await fetch(
`https://petstoreapi.com/v1/pets?${new URLSearchParams(args)}`
);
return { content: [{ type: 'text', text: JSON.stringify(await response.json()) }] };
}
});
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);
Kiểm tra MCP với Apidog
Apidog giúp kiểm tra các triển khai MCP:
- Kiểm tra các API cơ bản hoạt động chính xác
- Xác thực sơ đồ công cụ khớp với hợp đồng API
- Kiểm tra xử lý lỗi
- Xác minh luồng xác thực
Tại sao MCP lại quan trọng
1. API gốc AI
API trở nên dễ tiếp cận thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Người dùng không chuyên về kỹ thuật có thể tương tác với API của bạn thông qua các trợ lý AI.
2. Tiêu chuẩn hóa
MCP đang trở thành tiêu chuẩn cho tích hợp AI-API. Hỗ trợ một lần, hoạt động với tất cả các máy khách MCP.
3. Bảo mật
Máy chủ MCP xử lý xác thực. Các trợ lý AI không nhìn thấy khóa API.
4. Khả năng kết hợp
Các trợ lý AI có thể kết hợp nhiều máy chủ MCP, tạo ra các quy trình làm việc trên các dịch vụ.
Kết luận
MCP là cầu nối giữa các trợ lý AI và API. PetstoreAPI hiện đại triển khai MCP, cho phép Claude Desktop và các công cụ AI khác tương tác với cửa hàng thú cưng thông qua ngôn ngữ tự nhiên.
Những điểm chính:
- MCP kết nối các trợ lý AI với API
- Các công cụ xác định những gì AI có thể làm
- Ngôn ngữ tự nhiên thay thế các cuộc gọi API
- PetstoreAPI hiện đại minh họa triển khai MCP
Câu hỏi thường gặp
Những trợ lý AI nào hỗ trợ MCP?
Claude Desktop, Cursor và các công cụ khác được hỗ trợ bởi Anthropic. Sự hỗ trợ đang ngày càng tăng.
MCP có an toàn không?
Có. Các máy chủ MCP xử lý xác thực. Các trợ lý AI không nhìn thấy khóa API.
Tôi có thể sử dụng MCP với các API hiện có không?
Có. Xây dựng một máy chủ MCP bao bọc API hiện có của bạn.
MCP có thay thế API REST không?
Không. MCP dành cho quyền truy cập của trợ lý AI. API REST vẫn dành cho quyền truy cập lập trình trực tiếp.
Làm cách nào để kiểm tra các công cụ MCP?
Sử dụng Apidog để kiểm tra các API cơ bản, sau đó kiểm tra các công cụ MCP với Claude Desktop.