Tool này là gì?
Model Context Protocol (MCP) là một open standard do Anthropic propose cuối 2024, đã được OpenAI và Google adopt 2025. MCP định nghĩa cách LLM (Claude, GPT, Gemini) kết nối với external tool và data source — giống "USB-C cho AI".
Trước MCP, mỗi tool tích hợp với LLM phải code riêng cho từng platform (function calling format khác nhau). Với MCP, viết 1 MCP server (vd kết nối với Notion, Slack, PostgreSQL) — mọi LLM client (Claude Desktop, Cursor, Claude Code, OpenAI ChatGPT) đều dùng được.
Cho PM: MCP là cách build "AI workflow custom" không cần code agent từ đầu. Bạn config 1 MCP server cho data nội bộ, Claude tự query khi cần — biến Claude thành "AI co-worker" có context business riêng.
Khi nào nên dùng
- Connect Claude với data nội bộ: PostgreSQL, BigQuery, Airtable — Claude query trực tiếp khi user hỏi "Revenue tuần qua?"
- Workflow automation cross-tool: Claude đọc Notion → tạo task Linear → notify Slack — 1 prompt, 3 system.
- Internal AI assistant: build "company GPT" với context tài liệu nội bộ qua MCP filesystem server.
- Replace Zapier/Make cho task có decision: khi automation cần "AI judgment" (vd "phân loại ticket support"), MCP + Claude rẻ và linh hoạt hơn.
Khi nào KHÔNG nên dùng
- Automation đơn giản, không cần AI judgment — Zapier rẻ hơn, ổn định hơn.
- Real-time event (millisecond latency) — MCP qua LLM có latency vài giây.
- Bạn chưa quen với LLM API + JSON schema — MCP server cần code (Python/TS).
- Team không có dev để maintain MCP server — Make.com low-code dễ hơn.
Workflow tiêu biểu
flowchart LR
A[Claude Desktop
hoặc Claude Code] --> B[MCP Client]
B --> C[MCP Server A
Notion]
B --> D[MCP Server B
PostgreSQL]
B --> E[MCP Server C
Slack]
C --> F[Notion API]
D --> G[Database]
E --> H[Slack API]
Mô hình: Claude là "brain", MCP server là "tay" — mỗi server expose 1 set tool (vd notion server: search, create page, update DB). Claude tự chọn tool nào dùng dựa trên prompt.
Prompt mẫu
(Trong Claude Desktop với MCP Notion + Linear cài đặt)
Hôm nay tôi cần review status sprint. Hãy:
1. Query Linear: list mọi issue trong sprint hiện tại,
group theo trạng thái (todo/in_progress/done)
2. Tìm issue blocker (label 'blocker' hoặc 'urgent')
3. Cho mỗi blocker, search Notion xem có doc spec không
4. Tạo summary post vào channel Slack #standup,
format: tổng số issue + danh sách blocker + link Notion
(Trong Claude Code, MCP PostgreSQL server enabled)
Phân tích retention user 30 ngày qua:
1. Query bảng users: signup count theo tuần
2. Query bảng events: active user count by signup cohort
3. Compute Day-7, Day-30 retention rate
4. Plot kết quả ra ASCII chart trong terminal
5. Recommend 3 hypothesis tại sao retention giảm
(nếu có giảm)
Mẹo nâng cao
Kết hợp với công cụ khác
flowchart LR
A[Claude Code / Desktop] --> B[MCP Server
cho mỗi tool]
B --> C[Notion / Linear / DB]
A --> D[Skill / agent workflow]
D --> B
MCP là layer infrastructure — không phải tool end-user. Nó power-up các tool khác (Claude Code, Cursor) bằng cách thêm tool extension.
So với alternatives
| So với | Mạnh hơn ở | Yếu hơn ở |
|---|---|---|
| OpenAI Function Calling | Cross-vendor (Claude, GPT, Gemini đều support), open spec | Function calling đã mature, tooling rộng hơn |
| Zapier / Make.com | AI judgment trong workflow, không cần config từng node | Low-code GUI, không cần dev maintain |
| LangChain / LangGraph | Standardized, ít lock-in framework, dev experience đơn giản hơn | LangChain agent framework đầy đủ hơn cho workflow phức tạp |
Tài nguyên thêm
- Official spec: modelcontextprotocol.io
- SDK: github.com/modelcontextprotocol
- Awesome list: search "awesome-mcp-servers" trên GitHub.