Trong bối cảnh hỗ trợ AI đang phát triển nhanh chóng, các máy chủ Model Context Protocol (MCP) đã nổi lên như những yếu tố thay đổi cuộc chơi. Những công cụ mạnh mẽ này thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình AI như Claude và các tài nguyên bên ngoài – từ hệ thống tệp đến các dịch vụ web. Bằng cách tận dụng các máy chủ MCP, bạn có thể tăng cường đáng kể khả năng của AI, tự động hóa các tác vụ và truy cập dữ liệu mà nếu không sẽ nằm ngoài tầm với.

Các máy chủ MCP hoạt động như những trung gian an toàn, cho phép các mô hình AI tương tác với các tài nguyên cục bộ và từ xa. Cho dù bạn cần quản lý kho lưu trữ GitHub, tìm kiếm trên web, phân tích cơ sở dữ liệu hay sắp xếp tệp, các máy chủ này đều có thể thực hiện được với thiết lập tối thiểu. Kết quả? Một quy trình làm việc hiệu quả hơn, trong đó trợ lý AI của bạn trở nên thực sự hữu ích trong các tác vụ hàng ngày.

Cho dù bạn là một nhà phát triển đang tìm cách hợp lý hóa quy trình làm việc viết mã, một người sáng tạo nội dung quản lý nhiều nền tảng, hay đơn giản là một người muốn làm việc hiệu quả hơn, rất có thể có một (hoặc một vài) máy chủ MCP có thể giúp bạn đạt được mục tiêu của mình. Hãy bắt đầu với những máy chủ phù hợp nhất với nhu cầu của bạn và đừng quên khám phá himcp.ai để có thêm nhiều lựa chọn hơn khi hệ sinh thái tiếp tục phát triển.

Quản lý Tệp và Dữ liệu

1. Máy chủ MCP Hệ thống Tệp
   • Máy chủ thiết yếu này cấp quyền truy cập cho trợ lý AI vào hệ thống tệp cục bộ của bạn, cho phép các thao tác như đọc, ghi, tạo và xóa tệp và thư mục. Với quyền có thể cấu hình, bạn có thể kiểm soát chính xác những gì AI có thể truy cập.
   • Liên kết: https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem
2. Máy chủ MCP Google Drive
   • Truy cập nội dung Google Drive của bạn trực tiếp thông qua tương tác AI. Tìm kiếm tệp, đọc tài liệu, tải lên nội dung mới và sắp xếp bộ nhớ đám mây của bạn mà không cần rời khỏi cuộc trò chuyện.
   • Liên kết: https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/google-drive
3. Máy chủ MCP Bộ nhớ
   • Một máy chủ chuyên dụng cung cấp khả năng bộ nhớ liên tục cho các tương tác AI, cho phép mô hình lưu trữ và truy xuất thông tin giữa các phiên mà không quên bối cảnh quan trọng.
   • Liên kết: https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook/tree/main/mcp/memory

Công cụ dành cho Nhà phát triển

4. Máy chủ MCP GitHub
   • Máy chủ mạnh mẽ này cho phép AI tương tác với kho lưu trữ GitHub, xem mã, tạo vấn đề, quản lý yêu cầu kéo và hơn thế nữa. Hoàn hảo cho các nhà phát triển muốn hợp lý hóa quy trình làm việc của họ với sự hỗ trợ của AI.
   • Liên kết: https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/github
5. Máy chủ MCP Git Ingest
   • Được tạo bởi adhikasp, máy chủ dựa trên Python này cho phép các mô hình AI đọc và phân tích toàn bộ kho lưu trữ GitHub. Nó vô giá để hiểu cơ sở mã và cung cấp hỗ trợ nhận biết theo ngữ cảnh.
   • Liên kết: https://github.com/adhikasp/mcp-git-ingest
6. Máy chủ MCP Godoc
   • Một máy chủ tài liệu Go hiệu quả về mã thông báo, cung cấp cho trợ lý AI quyền truy cập thông minh vào tài liệu và kiểu gói mà không cần đọc toàn bộ tệp nguồn. Cần thiết cho các nhà phát triển Go.
   • Liên kết: https://github.com/mrjoshuak/godoc-mcp
7. Máy chủ MCP Quarkus JDBC
   • Máy chủ này tận dụng hệ sinh thái Java để kết nối các mô hình AI với bất kỳ cơ sở dữ liệu tương thích JDBC nào. Việc triển khai nhỏ gọn và khả năng tương thích rộng rãi khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các tương tác cơ sở dữ liệu.
   • Liên kết: https://github.com/quarkiverse/quarkus-mcp-servers

Web và Tìm kiếm

8. Máy chủ MCP Fetch
   • Một máy chủ đơn giản nhưng mạnh mẽ cho phép các mô hình AI truy xuất nội dung từ URL. Nó xử lý việc tìm nạp các trang web, phản hồi API và các định dạng dữ liệu khác nhau, giúp dữ liệu internet có thể truy cập được.
   • Liên kết: https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/fetch
9. Máy chủ MCP Brave Search
   • Tích hợp với công cụ tìm kiếm tập trung vào quyền riêng tư của Brave, cho phép AI thực hiện tìm kiếm trên web trong khi tôn trọng quyền riêng tư của người dùng. Nhận thông tin cập nhật mà không ảnh hưởng đến việc bảo vệ dữ liệu.
   • Liên kết: https://github.com/brave/brave-search-mcp
10. Máy chủ MCP Exa
    • Tận dụng API tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI của Exa để cung cấp kết quả tìm kiếm có liên quan cao cho các truy vấn cụ thể. Đặc biệt hữu ích cho nghiên cứu và thu thập thông tin kỹ thuật.
    • Liên kết: https://github.com/exa-ai/mcp-server
11. Máy chủ MCP Kagi
    • Kết nối với dịch vụ tìm kiếm cao cấp của Kagi, được biết đến với kết quả chất lượng cao và không có quảng cáo. Máy chủ này cung cấp cho các mô hình AI quyền truy cập vào các khả năng tìm kiếm độc đáo của Kagi.
    • Liên kết: https://github.com/kagi-search/mcp-server
12. Máy chủ MCP Tìm kiếm Vector
    • Một máy chủ chuyên dụng cho phép tìm kiếm ngữ nghĩa thông qua nhúng vector. Hoàn hảo để tìm tài liệu liên quan, phân cụm dữ liệu và cung cấp năng lượng cho quy trình làm việc học máy.
    • Liên kết: https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/vector-search

Giao tiếp và Cộng tác

13. Máy chủ MCP Slack
    • Tích hợp trợ lý AI của bạn với không gian làm việc Slack để gửi tin nhắn, truy xuất lịch sử kênh và tự động hóa các giao tiếp thông thường. Lý tưởng để quản lý thông báo nhóm và các cuộc họp hàng ngày.
    • Liên kết: https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/slack
14. MCP Contentful
    • Được tạo bởi ivo-toby, máy chủ này cho phép AI cập nhật, tạo, xóa nội dung, mô hình nội dung và tài sản trong Không gian Contentful của bạn. Một công cụ không thể thiếu đối với người quản lý nội dung sử dụng Contentful.
    • Liên kết: https://github.com/ivo-toby/contentful-mcp
15. Máy chủ MCP Apify Actors
    • Truy cập hơn 3.000 công cụ đám mây được xây dựng sẵn (Actors) để trích xuất dữ liệu từ các trang web, nền tảng thương mại điện tử, mạng xã hội, công cụ tìm kiếm, bản đồ và hơn thế nữa. Một bộ công cụ thu thập dữ liệu mạnh mẽ.
    • Liên kết: https://github.com/apify/actors-mcp-server

Tích hợp AI

16. Máy chủ MCP OpenAI
    • Máy chủ này của mzxrai cho phép Claude giao tiếp với các mô hình tiên tiến nhất của OpenAI, tạo ra sự hợp lực mạnh mẽ giữa các hệ thống AI khác nhau. Hoàn hảo cho các tác vụ chuyên biệt, nơi nhiều góc nhìn AI có giá trị.
    • Liên kết: https://github.com/mzxrai/mcp-openai

Đám mây và Cơ sở hạ tầng

17. Máy chủ MCP Cloudflare
    • Khai thác khả năng điện toán biên của Cloudflare để triển khai và quản lý các ứng dụng web. Máy chủ này hỗ trợ bảo mật, tối ưu hóa hiệu suất và phân phối nội dung toàn cầu.
    • Liên kết: https://github.com/cloudflare/workers-mcp-server
18. Máy chủ MCP Raygun
    • Kết nối với nền tảng giám sát ứng dụng Raygun để theo dõi các lỗi và vấn đề về hiệu suất theo thời gian thực. Cần thiết để duy trì các dịch vụ đáng tin cậy và nhanh chóng xác định các vấn đề.
    • Liên kết: https://github.com/MindscapeHQ/raygun-mcp-server

Tiện ích Nâng cao

19. Máy chủ MCP PostgreSQL
    • Một máy chủ chuyên dụng để tương tác với cơ sở dữ liệu PostgreSQL, cung cấp quyền truy cập chỉ đọc an toàn để truy vấn dữ liệu. Bao gồm các tính năng kiểm tra lược đồ để đảm bảo các tương tác cơ sở dữ liệu an toàn.
    • Liên kết: https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/postgresql
20. Máy chủ MCP Puppeteer
    • Tận dụng khả năng tự động hóa trình duyệt của Puppeteer để cạo web, kiểm tra và tương tác web phức tạp. Máy chủ này cho phép AI điều hướng các trang web và trích xuất thông tin từ các trang web động.
    • Liên kết: https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/puppeteer

Tại sao Máy chủ MCP Quan trọng

Sức mạnh của máy chủ MCP nằm ở tính linh hoạt và khả năng mở rộng của chúng. Không giống như các plugin truyền thống yêu cầu cài đặt thủ công hoặc cập nhật mã, máy chủ MCP có thể được thêm vào môi trường của bạn một cách linh hoạt, cho phép máy khách AI của bạn nhận các khả năng mới một cách nhanh chóng. Điều này có nghĩa là bộ công cụ AI của bạn có thể phát triển khi các máy chủ mới có sẵn, mà không cần cấu hình lại rộng rãi.

Hơn nữa, giao thức MCP được thiết kế để có thể thích ứng, không giới hạn ở một tập hợp các hoạt động cố định. Các nhà phát triển có thể xác định các loại công cụ hoặc định dạng tài nguyên mới khi cần thiết và miễn là họ tuân thủ cấu trúc giao thức, bất kỳ máy khách nào cũng có thể sử dụng chúng. Cách tiếp cận mở này thúc đẩy sự đổi mới và đảm bảo rằng trợ lý AI của bạn có thể phát triển cùng với nhu cầu của bạn.

Bắt đầu

Hầu hết các máy chủ MCP đều tuân theo mẫu thiết lập tương tự: cài đặt qua npm hoặc trình quản lý gói khác, cấu hình với các khóa API hoặc thông tin xác thực phù hợp và kiểm tra bằng các lệnh đơn giản. Tài liệu cho mỗi máy chủ thường cung cấp hướng dẫn từng bước được điều chỉnh cho công cụ cụ thể đó.

Đối với người dùng Claude, nhiều máy chủ trong số này hoạt động với Claude Desktop, yêu cầu cập nhật cấu hình đơn giản trong tệp claude_desktop_config.json của bạn. Sau khi cấu hình, bạn có thể bắt đầu sử dụng ngay các khả năng mới bằng cách yêu cầu Claude thực hiện các tác vụ sử dụng tài nguyên được kết nối mới.

Kết luận

Model Context Protocol đại diện cho một bước tiến quan trọng trong việc làm cho trợ lý AI thực sự hữu ích cho các tác vụ hàng ngày. Bằng cách kết nối các mô hình AI với tài nguyên bên ngoài, máy chủ MCP mở rộng những gì có thể trong cuộc trò chuyện của bạn, biến các khả năng lý thuyết thành các công cụ thiết thực.

Nguồn: https://huggingface.co/blog/lynn-mikami/awesome-mcp-servers