Trong vai trò một lập trình viên độc lập phát triển UserJot, tôi từng dành quá nhiều thời gian vào các tác vụ lặp đi lặp lại. Giữa việc phân tích phản hồi người dùng, nghiên cứu từ khóa, kiểm tra phiếu hỗ trợ và thực sự viết mã, tôi hầu như không có thời gian để tập trung vào công việc cốt lõi của mình.
Tuy nhiên, mọi thứ đã thay đổi khi tôi khám phá ra MCP (Model Context Protocol) và thành công tự động hóa hầu hết các tác vụ tẻ nhạt này. Tin tốt là bạn cũng có thể làm được điều đó!
Mục lục
MCP Là Gì và Tại Sao Nó Lại Quan Trọng?
MCP, hay Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol), là một khái niệm đột phá cho phép các trợ lý AI mạnh mẽ như Claude tương tác không chỉ bằng ngôn ngữ mà còn trực tiếp với các công cụ và dịch vụ bên ngoài. Thay vì chỉ trò chuyện đơn thuần, AI có thể:
- Đọc và ghi tệp trên máy tính của bạn.
- Gọi các API và dịch vụ web để lấy hoặc gửi dữ liệu.
- Chạy các lệnh terminal, cho phép tự động hóa các tác vụ hệ thống.
- Truy cập cơ sở dữ liệu để truy vấn và cập nhật thông tin.
- Về cơ bản, chạy bất kỳ đoạn mã tùy chỉnh nào bạn viết cho nó.
Hãy hình dung MCP như việc xây dựng một bộ các “siêu năng lực” tùy chỉnh mà trợ lý AI của bạn có thể triệu hồi bất cứ khi nào cần. Điều này mở ra khả năng tự động hóa vô tận, biến AI từ một công cụ trò chuyện thành một người cộng tác thực sự trong quy trình làm việc của bạn.
FastMCP: Đơn Giản Hóa Quá Trình Tự Động Hóa
Mặc dù MCP mang lại tiềm năng to lớn, việc thiết lập máy chủ từ đầu để tích hợp các công cụ có thể liên quan đến một lượng lớn mã boilerplate (mã lặp lại). Đây chính là lúc FastMCP phát huy tác dụng. FastMCP được thiết kế để đơn giản hóa quá trình này, giúp bạn dễ dàng khởi tạo và quản lý các công cụ MCP của mình.
Dưới đây là một ví dụ cơ bản về cách bạn có thể thiết lập một công cụ đơn giản với FastMCP để AI có thể kiểm tra danh sách công việc của bạn:
import { FastMCP } from "fastmcp";
import { z } from "zod";
// Khởi tạo một máy chủ FastMCP
const server = new FastMCP({
name: "My Automation Server",
version: "1.0.0",
});
// Thêm một công cụ mới để kiểm tra danh sách công việc
server.addTool({
name: "check_todos",
description: "Get my current todo list",
parameters: z.object({
status: z.enum(["pending", "completed", "all"]).default("pending"),
}),
execute: async (args) => {
// Logic của bạn ở đây để lấy danh sách công việc từ nguồn dữ liệu (ví dụ: Notion)
const todos = await fetchTodosFromNotion(args.status);
return todos.map(t => `- ${t.title}`).join('\n');
},
});
// Khởi động máy chủ FastMCP
server.start({ transportType: "stdio" });
Với đoạn mã trên, chỉ cần một vài dòng, Claude giờ đây đã có thể kiểm tra danh sách công việc của bạn khi bạn yêu cầu.
Các Công Cụ AI Tùy Chỉnh Mà Tôi Đã Xây Dựng để Tối Ưu Hóa
Dưới đây là những công cụ MCP cụ thể mà tôi đã xây dựng và chúng thực sự đã giúp tôi tiết kiệm thời gian đáng kể, đẩy nhanh tốc độ phát triển và cải thiện chất lượng công việc:
1. Nghiên Cứu Từ Khóa SEO Tự Động
Thay vì tốn hàng giờ đồng hồ để kiểm tra thủ công khối lượng tìm kiếm và độ khó của từ khóa, tôi đã tạo ra một công cụ MCP kết nối trực tiếp với các API SEO chuyên nghiệp. Điều này cho phép AI tự động thu thập và phân tích dữ liệu:
server.addTool({
name: "keyword_research",
description: "Research keywords for blog topics",
parameters: z.object({
topic: z.string(),
intent: z.enum(["informational", "commercial", "transactional"]),
}),
execute: async (args) => {
// Gọi các API SEO để lấy khối lượng tìm kiếm, độ khó, từ khóa liên quan
const data = await analyzeKeywords(args.topic, args.intent);
return formatKeywordReport(data);
},
});
Giờ đây, tôi chỉ cần hỏi Claude: “Hãy nghiên cứu từ khóa cho ‘công cụ phản hồi người dùng'” và nhận được báo cáo chi tiết chỉ trong vài giây, thay vì phải mất 15 phút hoặc hơn cho mỗi lần nghiên cứu.
2. Tóm Tắt Phiếu Hỗ Trợ Khách Hàng Nhanh Chóng
Trước đây, tôi thường dành ít nhất 30 phút mỗi sáng để xem xét và phân loại các email hỗ trợ khách hàng. Với công cụ MCP này, quy trình đó đã được tự động hóa hoàn toàn:
server.addTool({
name: "analyze_support",
description: "Analyze recent support tickets",
parameters: z.object({
days: z.number().default(7),
urgentOnly: z.boolean().default(false),
}),
execute: async (args) => {
const tickets = await fetchSupportTickets(args);
return categorizeAndPrioritize(tickets);
},
});
Công cụ này có thể phân tích các phiếu hỗ trợ mới nhất, tổng hợp nội dung, phân loại mức độ ưu tiên và thậm chí xác định các vấn đề khẩn cấp, giúp tôi phản ứng nhanh chóng hơn rất nhiều.
3. Ưu Tiên Công Việc Phát Triển Thông Minh
Một công cụ đơn giản nhưng cực kỳ hiệu quả giúp tôi xác định những gì cần làm tiếp theo, đảm bảo tôi luôn tập trung vào các nhiệm vụ có tác động lớn nhất:
server.addTool({
name: "smart_todos",
description: "Manage and prioritize my development tasks",
parameters: z.object({
action: z.enum(["list", "add", "complete", "prioritize"]),
task: z.string().optional(),
category: z.enum(["feature", "bug", "refactor", "content"]).optional(),
}),
execute: async (args) => {
if (args.action === "prioritize") {
// Sắp xếp các tác vụ dựa trên tác động và mức độ khẩn cấp
return await prioritizeTasks();
}
// Xử lý các hành động khác...
},
});
Công cụ này không chỉ giúp tôi quản lý mà còn tự động sắp xếp các công việc dựa trên các tiêu chí như mức độ khẩn cấp, tác động đến sản phẩm và nguồn lực cần thiết.
4. Đọc Phản Hồi Người Dùng Từ UserJot
Công cụ này là cầu nối trực tiếp giữa Claude và UserJot – nền tảng tôi sử dụng để thu thập phản hồi người dùng. Nó giúp tôi nhanh chóng nắm bắt các yêu cầu tính năng hàng đầu:
server.addTool({
name: "top_feature_requests",
description: "Get the most requested features from UserJot",
parameters: z.object({
limit: z.number().default(10),
minVotes: z.number().default(5),
}),
execute: async (args) => {
const feedback = await userJotAPI.getFeatureRequests({
sortBy: "votes",
limit: args.limit,
threshold: args.minVotes,
});
return feedback.map(f =>
`${f.title} (${f.votes} votes)\n${f.description}`
).join('\n\n');
},
});
Với công cụ này, tôi có thể ngay lập tức truy vấn các tính năng được yêu cầu nhiều nhất, cùng với mô tả và số lượt bình chọn, giúp tôi đưa ra quyết định phát triển dựa trên dữ liệu thực tế từ người dùng.
Tích Hợp UserJot Với MCP: Vòng Lặp Phản Hồi Đến Tính Năng Hoàn Hảo
UserJot là nơi tôi tập trung thu thập mọi phản hồi từ người dùng. Với sự hỗ trợ của MCP, quy trình làm việc hiện tại của tôi diễn ra như sau:
- Người dùng gửi phản hồi và ý tưởng trên bảng UserJot của tôi.
- Các người dùng khác bình chọn cho những ý tưởng mà họ thấy quan trọng.
- Công cụ MCP của tôi tự động đọc và tổng hợp các yêu cầu tính năng hàng đầu.
- Tôi sử dụng dữ liệu này để đưa ra quyết định sáng suốt về tính năng tiếp theo cần xây dựng.
Chúng tôi đang tích cực phát triển tính năng hỗ trợ MCP gốc trong UserJot. Mục tiêu là để:
- Kéo các yêu cầu tính năng trực tiếp vào quy trình viết mã của bạn.
- Tự động tạo kế hoạch triển khai dựa trên mô tả của người dùng.
- Theo dõi phản hồi nào đã được xử lý và triển khai.
Ví dụ, bạn sẽ có thể hỏi Claude: “Tính năng nào được yêu cầu nhiều nhất?” và nó sẽ tự động kiểm tra UserJot, sau đó giúp bạn lên kế hoạch để triển khai tính năng đó.
Thiết Lập Môi Trường Tự Động Hóa Của Bạn
Việc bắt đầu với FastMCP và Claude Desktop cực kỳ đơn giản. Chỉ cần làm theo các bước sau:
- Cài đặt các thư viện cần thiết:
npm install fastmcp zod - Tạo tệp máy chủ của bạn (ví dụ:
my-automation.ts). Đây là nơi bạn sẽ định nghĩa các công cụ MCP của mình. - Thêm nó vào Claude Desktop:
Bạn cần cấu hình Claude Desktop để nhận biết máy chủ MCP của bạn. Thêm đoạn JSON sau vào tệp cấu hình của Claude Desktop:{ "mcpServers": { "my-automation": { "command": "npx", "args": ["tsx", "/path/to/my-automation.ts"] } } }Hãy đảm bảo thay thế
/path/to/my-automation.tsbằng đường dẫn thực tế đến tệp của bạn. - Bắt đầu sử dụng ngay lập tức! Sau khi cấu hình, bạn có thể bắt đầu yêu cầu Claude sử dụng các công cụ mới mà bạn đã tạo.
Kết Quả Thực Tế Đạt Được
Kể từ khi triển khai các công cụ tự động hóa này, tôi đã chứng kiến những cải thiện đáng kể trong hiệu suất làm việc của mình:
- Tôi tiết kiệm được khoảng 2 giờ mỗi ngày cho các tác vụ lặp đi lặp lại và tẻ nhạt.
- Tôi triển khai các tính năng mới nhanh hơn vì tôi dành ít thời gian hơn cho công việc quản trị.
- Tôi phản hồi các phiếu hỗ trợ nhanh chóng hơn, cải thiện trải nghiệm khách hàng.
- Tôi đưa ra các quyết định phát triển tốt hơn, dựa trên dữ liệu người dùng thực tế và có tính ưu tiên.
Điều đáng kinh ngạc là mỗi công cụ này chỉ mất khoảng 30 phút để xây dựng và thử nghiệm. Đây là một khoản đầu tư thời gian nhỏ mang lại lợi tức khổng lồ về năng suất.
Bắt Đầu Hành Trình Tự Động Hóa Của Bạn
Nếu bạn cảm thấy hứng thú với khả năng tự động hóa này, lời khuyên của tôi là hãy bắt đầu từ một công việc lặp đi lặp lại nhỏ nhất mà bạn thấy phiền toái nhất. Đó có thể là:
- Kiểm tra nhiều bảng điều khiển (dashboards) mỗi sáng.
- Định dạng dữ liệu cho các báo cáo định kỳ.
- Chạy lại các thử nghiệm API giống nhau.
- Phân loại email hoặc phiếu hỗ trợ.
Hãy xây dựng một công cụ MCP đơn giản cho nó. Quy trình này rất đơn giản:
- Tìm API của dịch vụ bạn muốn tự động hóa.
- Đóng gói nó vào một máy chủ FastMCP.
- Kết nối nó với trợ lý AI như Claude.
- Sử dụng AI thay vì thực hiện tác vụ đó theo cách thủ công.
Hầu hết các dịch vụ bạn đang sử dụng hàng ngày đều có API: Notion, Linear, Slack, GitHub, v.v. Mỗi dịch vụ này đều có thể trở thành một công cụ MCP mạnh mẽ trong quy trình làm việc của bạn.
Tương Lai Của Quy Trình Phát Triển Phần Mềm
Sự kết hợp giữa các trợ lý AI thông minh và các công cụ có thể lập trình đang cách mạng hóa cách chúng ta làm việc. Thay vì phải liên tục chuyển đổi ngữ cảnh giữa hàng chục ứng dụng khác nhau, bạn có thể để Claude điều phối mọi thứ một cách liền mạch thông qua MCP.
Nếu bạn muốn tự mình trải nghiệm điều này, hãy bắt đầu với FastMCP. Và nếu bạn đang tìm kiếm một cách tốt hơn để thu thập và hành động dựa trên phản hồi của người dùng, hãy xem UserJot – chúng tôi đang xây dựng các công cụ để rút ngắn đáng kể chu trình từ phản hồi đến tính năng.
Điểm mấu chốt không phải là thay thế các lập trình viên. Mục đích thực sự là giúp chúng ta dành ít thời gian hơn cho các công việc nhàm chán, lặp đi lặp lại và có nhiều thời gian hơn để tập trung vào việc xây dựng những sản phẩm có giá trị mà mọi người thực sự mong muốn.
