Trong thời đại phát triển phần mềm hiện nay, MCP và API là hai khái niệm thường được nhắc đến nhưng không phải ai cũng hiểu rõ sự khác biệt. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết cả hai giao thức, giúp bạn nắm bắt bản chất và ứng dụng trong từng trường hợp cụ thể.
Mục lục
Giới Thiệu về MCP và API
Hàng tuần, các diễn đàn công nghệ như Reddit luôn xuất hiện những thảo luận về sự khác biệt giữa MCP và API. Để giải đáp thắc mắc này, chúng tôi đã tổng hợp tất cả thông tin quan trọng vào một bài viết duy nhất với bảng so sánh chi tiết.
| Khía Cạnh | API Truyền Thống (REST/GraphQL) | Model Context Protocol (MCP) |
|---|---|---|
| Bản Chất | Kiểu giao diện (REST, GraphQL) với định dạng đặc tả tùy chọn (OpenAPI, GraphQL SDL) | Giao thức tiêu chuẩn với cấu trúc thông điệp được thiết lập sẵn |
| Mục Đích Thiết Kế | Dành cho lập trình viên viết mã | Dành cho các tác nhân AI đưa ra quyết định |
| Vị Trí Dữ Liệu | REST: Đường dẫn, tiêu đề, tham số truy vấn, nội dung (nhiều định dạng) | Một đầu vào/đầu ra JSON duy nhất cho mỗi công cụ |
Những Vấn Đề với HTTP API
HTTP API thường gặp phải vấn đề về sự phức tạp trong cách mã hóa dữ liệu. Để gửi dữ liệu đến một điểm cuối, bạn có thể mã hóa nó trong:
- Đường dẫn URL (/users/123)
- Tiêu đề yêu cầu (X-User-Id: 123)
- Tham số truy vấn (?userId=123)
- Nội dung yêu cầu (JSON, XML, form-encoded, CSV)
Mặc dù OpenAPI/Swagger có thể mô tả những biến thể này, nhưng nó chỉ là một định dạng đặc tả để mô tả các mẫu hiện có chứ không bắt buộc tính nhất quán. Xây dựng các công cụ tự động để sử dụng API một cách đáng tin cậy vẫn là một thách thức lớn.
MCP: Giao Thức Truyền Thông, Không Phải Tài Liệu
Model Context Protocol (MCP) không phải là một tiêu chuẩn API khác – nó là một giao thức truyền thông yêu cầu tính nhất quán. Trong khi OpenAPI mô tả các giao diện hiện có với các biến thể của chúng, MCP bắt buộc các mẫu cụ thể:
- Giao vận: stdio (cục bộ) hoặc HTTP có thể truyền phát
- Khám phá: tools/list, resources/list hiển thị khả năng trong thời gian chạy
- Nguyên thủy: Công cụ (hành động), Tài nguyên (dữ liệu chỉ đọc), Nhắc nhở (mẫu)
Tại Sao Không Chỉ Dùng OpenAPI?
Câu hỏi phổ biến nhất là: “Tại sao không mở rộng OpenAPI với các tính năng dành riêng cho AI?”
Có ba lý do chính:
- OpenAPI mô tả; MCP quy định
- Cải tiến ngược không hiệu quả ở quy mô lớn
- Vấn đề hệ sinh thái
Năm Khác Biệt Cơ Bản
1. Khám Phá Thời Gian Chạy So Với Đặc Tả Tĩnh
API: Phát hành mã khách hàng mới khi các điểm cuối thay đổi
MCP: Các tác nhân truy vấn khả năng động và điều chỉnh tự động
2. Thực Thi Xác Định So Với Cuộc Gọi Được Tạo Bởi LLM
API: LLM viết yêu cầu HTTP → đường dẫn ảo, tham số sai
MCP: LLM chọn công cụ → mã bao bọc thực thi một cách xác định
3. Truyền Thông Hai Chiều
API: Đẩy máy chủ tồn tại nhưng thiếu tiêu chuẩn hóa
MCP: Truyền thông hai chiều là tính năng hàng đầu
4. Nhiệm Vụ Con Người Một Yêu Cầu
API REST phân mảnh nhiệm vụ con người qua các điểm cuối. Tạo một sự kiện lịch có thể yêu cầu:
- POST /events (tạo)
- GET /conflicts (kiểm tra)
- POST /invitations (thông báo)
Các công cụ MCP ánh xạ đến các quy trình làm việc hoàn chỉnh. Một công cụ, một nhiệm vụ con người.
5. Thiết Kế Ưu Tiên Cục Bộ
API: Yêu cầu máy chủ HTTP
MCP: Có thể chạy như một quy trình cục bộ qua stdio – không cần lớp mạng
Lợi Thế Đào Tạo
Việc tiêu chuẩn hóa của MCP tạo ra một cơ hội trong tương lai: các mô hình có thể được đào tạo trên một giao thức duy nhất, thống nhất thay vì hàng ngàn biến thể API.
Sự tiêu chuẩn hóa này đồng nghĩa với việc các mô hình chỉ cần học một quy ước gọi thay vì suy ra các mẫu từ tài liệu.
Chúng Là Lớp, Không Phải Đối Thủ Cạnh Tranh
Hầu hết các máy chủ MCP bao bọc các API hiện có:
[AI Agent] ⟷ MCP Client ⟷ MCP Server ⟷ REST API ⟷ Service
Ví Dụ Thực Tế
Xem xét một nhiệm vụ: “Tìm tất cả các yêu cầu kéo đề cập đến vấn đề bảo mật và tạo báo cáo tổng hợp.”
Với OpenAPI/REST:
- LLM đọc tài liệu API, tạo: GET /repos/{owner}/{repo}/pulls?state=all
- Hy vọng nó định dạng yêu cầu chính xác
- Phân tích phản hồi, tạo: GET /repos/{owner}/{repo}/pulls/{number}
Với MCP:
- LLM gọi: github.search_issues_and_prs({query: “security”, type: “pr”})
- Mã xác định xử lý phân trang, giới hạn tốc độ, thử lại lỗi
- Trả về dữ liệu có cấu trúc
Kết Luận
HTTP API phát triển để phục vụ các nhà phát triển và ứng dụng dựa trên trình duyệt, không phải các tác nhân AI. MCP giải quyết các yêu cầu cụ thể về AI từ đầu: khám phá thời gian chạy, thực thi xác định và truyền thông hai chiều.
Đối với các ứng dụng ưu tiên AI, MCP cung cấp các lợi thế cấu trúc – thực thi cục bộ, luồng khởi tạo máy chủ và độ tin cậy công cụ được đảm bảo.
