Phân tích MCP trong 13 hệ thống website: Công cụ nào thiết kế tốt, công cụ nào còn lạc lối

Nghiên cứu này đánh giá việc triển khai Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) trên 13 hệ thống website khác nhau, tập trung vào chất lượng thiết kế công cụ của chúng dành cho các tác nhân AI. Nghiên cứu phát hiện ra sự khác biệt đáng kể về mức độ hiệu quả mà các hệ thống này cho phép các tác nhân AI tương tác với các chức năng của website, chẳng hạn như quản lý sản phẩm, xử lý đơn hàng và quản trị người dùng. Các công cụ được thiết kế kém có thể dẫn đến việc các tác nhân AI mắc lỗi nghiêm trọng, chọn hành động không phù hợp hoặc bị tê liệt vì nhầm lẫn, nhấn mạnh tầm quan trọng của các giao diện được cấu trúc tốt cho việc quản lý website do AI điều khiển.

MCP là một tiêu chuẩn mở cho phép các tác nhân AI giao tiếp với phần mềm bên ngoài bằng một ngôn ngữ thống nhất, loại bỏ nhu cầu mỗi website phải phát triển các tích hợp tùy chỉnh cho mọi AI. Thay vào đó, các website cung cấp một bộ 'công cụ' tuân thủ các thông số kỹ thuật của MCP, mà bất kỳ AI tương thích MCP nào cũng có thể gọi. Không giống như các API truyền thống được thiết kế cho các lệnh gọi chương trình, các công cụ MCP dành cho việc diễn giải của AI, cho phép các tác nhân tự động quyết định công cụ nào sẽ sử dụng, khi nào và với tham số nào dựa trên tên, mô tả và kết quả mong đợi của công cụ. Hiệu quả của tương tác này phụ thuộc vào sự rõ ràng và thiết kế của các công cụ này.

Các tiêu chí đánh giá, bắt nguồn từ nghiên cứu của Anthropic về công cụ tác nhân và hướng dẫn bảo mật MCP, đã xem xét tám khía cạnh chính: giảm thiểu công cụ đồng thời tối đa hóa tiện ích, tổ chức quy ước đặt tên bằng tiền tố, cung cấp đầu ra có thể đọc được bởi con người, tối ưu hóa việc sử dụng token bằng bộ lọc và giá trị mặc định, cung cấp mô tả tập trung vào AI cho ngữ cảnh sử dụng, tách biệt các thao tác đọc/ghi, thực thi quyền truy cập tối thiểu và đảm bảo tài liệu đầy đủ. Nghiên cứu đã phân loại các hệ thống thành bốn mẫu kiến trúc: công cụ nguyên khối (WordPress.com), tìm kiếm rồi thực thi (Storyblok), tra cứu tài liệu bắt buộc (Wix) và API phân mảnh (nhiều nền tảng CMS khác nhau), tiết lộ các phương pháp tiếp cận riêng biệt để tích hợp AI.