Khám phá lý do các kỹ sư hàng đầu chuyển hướng khỏi MCP server và tìm hiểu ba giải pháp thay thế hiệu quả—phương pháp dựa trên CLI, công cụ dựa trên script và thực thi mã—giúp giảm tiêu thụ token tới 98% đồng thời nâng cao mức độ tự chủ và hiệu suất của agent.
Lĩnh vực phát triển AI agent đang trải qua một cuộc chuyển mình căn bản. Những gì từng được coi là tiêu chuẩn vàng để kết nối agent với công cụ bên ngoài—Model Context Protocol (MCP)—đang dần bị các kỹ sư và doanh nghiệp hàng đầu từ bỏ để hướng đến các giải pháp hiệu quả hơn. Vấn đề không nằm ở ý tưởng của MCP mà ở thực tế triển khai khi mở rộng quy mô. Khi một MCP server tiêu tốn 10.000 token chỉ để khởi tạo, chiếm 5% dung lượng context window của agent trước cả khi bắt đầu làm việc, rõ ràng cần phải thay đổi. Bài viết này lý giải vì sao MCP server bị loại bỏ và giới thiệu ba giải pháp thay thế đã được các doanh nghiệp lớn như Anthropic và giới kỹ sư hàng đầu ứng dụng thành công. Các phương pháp này giữ được sự linh hoạt, mạnh mẽ của tự động hóa dựa trên agent, đồng thời giảm mạnh tiêu thụ token và tăng tính tự chủ cho agent.
Model Context Protocol là một trong những nỗ lực tiêu chuẩn hóa quan trọng nhất trong phát triển AI agent. Về bản chất, MCP là chuẩn mở giúp xây dựng cầu nối phổ quát giữa AI agent và các hệ thống, API, nguồn dữ liệu bên ngoài. Ý tưởng cốt lõi rất tinh tế và mạnh mẽ: thay vì từng lập trình viên phải xây dựng tích hợp riêng cho agent với từng công cụ, MCP mang lại giao thức chuẩn để chỉ cần tích hợp một lần và chia sẻ cho cả cộng đồng. Sự tiêu chuẩn hóa này đã mang lại bước ngoặt lớn cho cộng đồng AI, thúc đẩy hợp tác và chia sẻ công cụ ở quy mô toàn cầu.
Về mặt kỹ thuật, MCP hoạt động như một đặc tả API tối ưu hóa riêng cho AI agent chứ không phải cho lập trình viên. Nếu như API truyền thống chú trọng trải nghiệm lập trình viên và khả năng đọc hiểu của con người, thì MCP được thiết kế để các mô hình ngôn ngữ lớn và agent tự động sử dụng. Giao thức xác định cách agent yêu cầu thông tin, cách mô tả công cụ và cách định dạng kết quả để agent hiểu tối ưu nhất. Khi Anthropic và nhiều doanh nghiệp lớn lựa chọn chuẩn MCP, một hệ sinh thái chung đã ra đời, nơi công cụ chỉ cần xây dựng một lần rồi dùng được cho nhiều nền tảng agent khác nhau. Đây là bước ngoặt thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của các MCP server cho mọi nhu cầu, từ truy cập cơ sở dữ liệu tới tích hợp API bên thứ ba.
Lợi ích MCP đem lại trên lý thuyết thực sự ấn tượng: mở khóa hệ sinh thái tích hợp, giảm thời gian phát triển, cho phép agent truy cập hàng ngàn công cụ mà không cần tùy biến riêng biệt. Điều này dẫn đến sự ra đời của hàng trăm MCP server, mỗi server cung cấp các khả năng và dịch vụ khác nhau. Kỳ vọng là khi càng nhiều MCP server xuất hiện, agent càng mạnh mẽ, tự chủ hơn, thực hiện các nhiệm vụ ngày càng phức tạp nhờ tận dụng hệ sinh thái công cụ đa dạng. Và đúng là với nhiều trường hợp, MCP đã giúp xây dựng agent đa năng dễ dàng hơn.
Tuy nhiên, khi AI agent ngày càng phức tạp và triển khai ở quy mô lớn, một vấn đề nghiêm trọng bắt đầu lộ diện mà trước đây ít ai chú ý: lãng phí token quá mức. Vấn đề này tác động trực tiếp tới chi phí và hiệu năng agent, càng nghiêm trọng khi mở rộng quy mô. Để hiểu vì sao, cần xem xét cách MCP server được triển khai và cách agent tương tác với chúng trong thực tế.
Khi agent kết nối tới MCP server, nó sẽ nhận toàn bộ tài liệu hướng dẫn về mọi công cụ có trong server đó. Mỗi MCP server thường chứa 20-30 công cụ khác nhau, mỗi công cụ lại có mô tả chi tiết, tham số, ví dụ sử dụng và metadata. Trong thực tế, các tổ chức hiếm khi chỉ kết nối một MCP server cho agent mà thường dùng 5, 6 thậm chí nhiều hơn nhằm mở rộng khả năng. Nghĩa là dù agent chỉ cần một công cụ nhỏ, toàn bộ context window lại chứa thông tin về hàng loạt công cụ không liên quan.
Nguồn lãng phí token lớn đầu tiên là việc agent buộc phải tiếp nhận thông tin dư thừa về các công cụ không cần thiết, gây tăng độ trễ, chi phí, thậm chí khiến agent dễ “ảo giác”. Hãy hình dung: tổ chức kết nối 6 MCP server, mỗi server 25 công cụ, tổng cộng 150 mô tả và metadata phải load vào context window mỗi lần khởi tạo agent, dù thực tế chỉ dùng 1-2 công cụ.
Nguồn tiêu thụ token lớn thứ hai đến từ kết quả trung gian của các công cụ. Ví dụ, agent lấy transcript từ Google Drive có thể trả về tới 50.000 token (hoặc nhiều hơn giới hạn context window), dù thực tế chỉ cần 1 đoạn ngắn. Vậy mà toàn bộ tài liệu vẫn phải truyền qua context, tiêu tốn token không cần thiết, thậm chí vượt quá giới hạn context. Sự lãng phí này càng tăng khi workflow agent có nhiều bước, có thể chiếm 20-30% thậm chí hơn tổng context window.
Ngoài tiêu thụ token, còn một vấn đề kiến trúc sâu xa hơn: MCP làm giảm tính tự chủ của agent. Mỗi lớp trừu tượng thêm vào hệ thống agent đều giới hạn khả năng và sự linh hoạt giải quyết vấn đề. Khi agent bị bó buộc trong các định nghĩa công cụ cố định, nó mất khả năng thích nghi, biến đổi dữ liệu hoặc sáng tạo giải pháp cho các vấn đề mới. Mục đích tối thượng của AI agent là tự động hóa tác vụ, nhưng MCP lại vô tình làm giảm tính tự chủ và linh hoạt đó.
Các kỹ sư và doanh nghiệp hàng đầu đã nhận diện ba giải pháp thay thế hiệu quả cho MCP, vừa khắc phục được nhược điểm, vừa giữ nguyên sức mạnh của agent automation. Các phương pháp này có thể đòi hỏi đầu tư ban đầu cao hơn, nhưng đổi lại là sự kiểm soát, hiệu quả và tự chủ vượt trội. Điểm chung lớn nhất: sử dụng mã nguồn (raw code) làm công cụ thay vì phụ thuộc vào các lớp trừu tượng theo chuẩn giao thức.
Giải pháp đầu tiên tận dụng command-line interface (CLI) để dạy agent sử dụng công cụ bên ngoài. Thay vì kết nối tới MCP server, phương pháp này sử dụng prompt cụ thể để dạy agent cách dùng CLI—một tập hợp hàm mà agent có thể gọi để tương tác với hệ thống cần thiết. Ưu điểm chính là sự đơn giản và hiệu quả.
Cách Hoạt Động Của CLI-First
Thay vì tải toàn bộ định nghĩa MCP server, bạn chỉ cần tạo một prompt súc tích dạy agent sử dụng các công cụ CLI cụ thể. Prompt này thường gồm một file README mô tả công cụ và một đặc tả CLI chỉ rõ cách dùng. Agent đọc hai file này, hiểu các công cụ, các tham số và workflow thường gặp. Một prompt thiết kế tốt chỉ khoảng 25 dòng—rất gọn so với MCP truyền thống.
Nguyên tắc then chốt là nạp ngữ cảnh chọn lọc. Thay vì “đây là toàn bộ công cụ và mô tả, context agent phải tiêu thụ khi khởi động”, bạn chỉ đưa “đây là readme, đây là CLI, chỉ đọc file này, không truy cập file Python khác”. Bạn kiểm soát tuyệt đối những gì agent được và không được làm.
Lợi Ích Thực Tiễn & Hiệu Năng
Áp dụng CLI-first, hiệu năng cải thiện rõ rệt. Chỉ truyền vào context window đúng công cụ agent cần, thay vì tất cả công cụ từ nhiều server, giúp tiết kiệm token rất lớn. Nhiều tổ chức ghi nhận tiết kiệm 4-5% context window chỉ nhờ đổi từ MCP sang CLI. Con số tưởng nhỏ nhưng thực tế tiết kiệm cộng dồn khi tính tới việc xử lý kết quả trung gian tối ưu hơn.
Với CLI, agent xử lý kết quả trung gian thông minh: thay vì truyền 50.000 token qua context, agent có thể lưu tệp vào hệ thống file rồi chỉ trích xuất phần cần thiết. Agent gọi lệnh CLI để xử lý, lọc và chuyển đổi dữ liệu mà không tốn nhiều context. Đây chính là nơi hiệu quả vượt trội.
Lưu Ý Khi Triển Khai
CLI-first cần đầu tư kỹ thuật ban đầu nhiều hơn so với chỉ kết nối MCP. Bạn cần dành thời gian thiết kế prompt, hướng dẫn agent dùng công cụ CLI. Tuy nhiên, khoản đầu tư này mang lại kiểm soát, hiệu quả và hành vi agent dự đoán được. Bạn xây dựng giao diện tối ưu cho nhu cầu riêng thay vì lệ thuộc vào giao thức tiêu chuẩn.
Giải pháp thứ hai khá giống CLI nhưng ứng dụng nguyên tắc progressive disclosure (tiết lộ dần), được Anthropic nhấn mạnh trong blog kỹ thuật. Đây là sự chuyển đổi căn bản cách agent truy cập công cụ: thay vì tải tất cả công cụ ngay từ đầu, agent khám phá và nạp công cụ theo nhu cầu.
Hiểu Về Progressive Disclosure
Progressive disclosure là nguyên tắc thiết kế giúp truy cập công cụ linh hoạt, mở rộng không giới hạn. Hãy hình dung như một cuốn hướng dẫn được tổ chức tốt: bắt đầu với thông tin cơ bản và chỉ tiết lộ thêm khi cần. Với MCP truyền thống, agent bị giới hạn bởi kích thước context window—kết nối nhiều công cụ sẽ gây bội thực ngữ cảnh. Progressive disclosure cùng script-based gần như xóa bỏ giới hạn này.
Agent có thể truy cập hàng ngàn MCP server và công cụ, nhưng chỉ tải công cụ cần thiết tại thời điểm đó. Điều này được thực hiện nhờ cơ chế tìm kiếm cho phép agent phát hiện công cụ có sẵn. Khi gặp nhiệm vụ mới, agent tìm đúng công cụ rồi import và sử dụng. Kiến trúc này giúp số lượng công cụ không còn ảnh hưởng tới hiệu năng agent.
Triển Khai Thực Tiễn
Ở phương pháp script-based, bạn duy trì cấu trúc thư mục, mỗi thư mục là một MCP server, bên trong có các thư mục con cho từng nhóm công cụ, chứa các file TypeScript đơn giản cho từng công cụ. Khi cần, agent không tìm định nghĩa sẵn trong context mà sinh mã import đúng công cụ và gọi trực tiếp. Điều này thay đổi căn bản luồng thông tin, cách agent tương tác với khả năng bên ngoài.
Ý nghĩa thực tế rất lớn: doanh nghiệp lớn có hàng trăm API, database, dịch vụ muốn agent truy cập. Với MCP truyền thống, kết nối hết sẽ khiến context window phình to không thể kiểm soát. Với progressive disclosure qua script, agent tiếp cận hệ sinh thái khổng lồ một cách hiệu quả mà không gặp vấn đề context bội thực.
Ưu Điểm Thực Tế
Bạn có thể nạp định nghĩa công cụ khi cần, kích hoạt đúng bộ công cụ khi agent yêu cầu. Điều này năng động hơn MCP server vốn tải toàn bộ ngay từ đầu. Nhiều tổ chức áp dụng ghi nhận có thể kết nối hàng trăm công cụ mà không gặp bội thực context window như MCP. Agent tìm kiếm, hiểu và sử dụng công cụ mà không tiêu tốn ngữ cảnh lớn.
Giải pháp thứ ba và mạnh mẽ nhất là thực thi mã (code execution)—một bước tiến quan trọng về cách agent tương tác với hệ thống bên ngoài. Thay vì phụ thuộc vào định nghĩa công cụ cố định và giao diện MCP, agent có thể sinh và thực thi mã trực tiếp, gọi API và công cụ qua mã thay vì giao thức chuẩn hóa.
Kiến Trúc Thực Thi Mã
Cấu trúc này rất đơn giản: thay vì kết nối MCP, hệ thống duy trì thư mục, mỗi mục là MCP server, bên trong là danh mục công cụ, mỗi công cụ là một file TypeScript đơn giản. Khi cần, agent không tra cứu định nghĩa trong context mà sinh mã import đúng công cụ và gọi nó.
Điều này thay đổi luồng thông tin: agent không chỉ đọc mô tả công cụ rồi cố gắng sử dụng, mà có thể xem trực tiếp mã nguồn thực thi công cụ, hiểu rõ chức năng và dùng đúng tham số. Cách này trực diện, linh hoạt và mạnh mẽ hơn bất kỳ lớp trừu tượng nào.
Cải Thiện Hiệu Năng Đột Phá
Hiệu quả từ thực thi mã cực kỳ rõ rệt. Không phải tải toàn bộ định nghĩa công cụ vào context, chỉ truyền đúng công cụ cần thiết, giúp tiết kiệm token cực lớn. Quan trọng hơn, agent xử lý kết quả trung gian thông minh: thay vì truyền tài liệu 50.000 token, chỉ lưu file và lấy phần cần dùng.
Trong thực tế, phương pháp này giúp giảm tiêu thụ token tới 98% so với MCP, đồng thời tăng hiệu năng và tự chủ agent. Đây không phải cải thiện nhỏ mà là chuyển đổi căn bản về hiệu quả. Agent từng tiêu tốn 10.000 token chỉ để khởi tạo qua MCP nay chỉ cần 200 token với thực thi mã, giải phóng context cho tư duy và xử lý tác vụ.
Tăng Tính Tự Chủ Cho Agent
Vượt trên tiết kiệm token, thực thi mã tăng mạnh tự chủ agent. Agent không còn bị bó buộc bởi định nghĩa công cụ cố định mà có thể xem trực tiếp mã nguồn, hiểu mọi khả năng và quyết định cách giải quyết vấn đề thông minh hơn. Nếu công cụ chưa đáp ứng đủ, agent còn có thể điều chỉnh cách sử dụng hoặc kết hợp nhiều công cụ mới. Điều này MCP hoàn toàn không thể.
FlowHunt nhận thấy tương lai phát triển AI agent nằm ở những phương pháp tích hợp công cụ linh hoạt, hiệu quả hơn. Thay vì ép buộc người dùng theo ràng buộc của MCP server truyền thống, FlowHunt cung cấp các thành phần và workflow để triển khai CLI, script hoặc thực thi mã cho agent. Nền tảng giúp bạn quản lý định nghĩa công cụ, kiểm soát tiêu thụ context window và tối ưu hóa hiệu suất agent trên nhiều mô hình kiến trúc.
Với FlowHunt, bạn xây dựng agent vẫn giữ nguyên sự linh hoạt và tự chủ trong tự động hóa tác vụ, đồng thời giảm mạnh tiêu thụ token và tăng hiệu suất. Dù bạn chọn CLI-first cho nhu cầu cụ thể, progressive disclosure cho truy cập hệ sinh thái lớn, hay thực thi mã cho hiệu quả tối đa, FlowHunt đều cung cấp hạ tầng và thành phần cần thiết để thành công.
Một ưu điểm quan trọng của các phương pháp thay thế này thường bị bỏ qua là khả năng bảo vệ và riêng tư dữ liệu. Các doanh nghiệp, đặc biệt trong ngành được quản lý chặt chẽ, rất quan tâm đến bảo mật dữ liệu. Khi dùng MCP truyền thống với các nhà cung cấp như Anthropic hay OpenAI, toàn bộ dữ liệu qua agent—bao gồm thông tin kinh doanh nhạy cảm, khách hàng hay bí mật sở hữu trí tuệ—sẽ truyền tới hạ tầng bên ngoài. Điều này không chấp nhận được với các tổ chức có quy định nghiêm ngặt về quản trị và tuân thủ dữ liệu.
Phương pháp thực thi mã giải quyết nhờ lớp “data harness”. Khi thực thi mã trong môi trường kiểm soát, tổ chức có thể tự động ẩn danh hoặc che dữ liệu nhạy cảm trước khi gửi sang nhà cung cấp mô hình bên ngoài. Ví dụ, công cụ truy xuất dữ liệu khách hàng từ spreadsheet có thể tự động che email, số điện thoại hay thông tin nhận diện cá nhân. Agent vẫn đủ dữ liệu để làm việc nhưng thông tin nhạy cảm không lộ ra ngoài.
Điều này đặc biệt giá trị với các lĩnh vực y tế, tài chính, pháp lý—nơi bảo mật dữ liệu là ưu tiên hàng đầu. Bạn vẫn tận dụng mô hình AI hiện đại của Anthropic, OpenAI mà bảo đảm dữ liệu nội bộ không rời khỏi hạ tầng hoặc luôn được ẩn danh trước khi truyền đi.
Hiểu rõ thời điểm áp dụng từng phương pháp là chìa khóa giúp bạn đưa ra quyết định kiến trúc đúng cho từng trường hợp:
| Phương pháp | Phù hợp nhất với | Tiết kiệm Token | Độ phức tạp | Tự chủ |
|---|---|---|---|---|
| MCP truyền thống | Tích hợp đơn giản, thử nghiệm nhanh | Cơ bản (0%) | Thấp | Hạn chế |
| CLI-First | Bộ công cụ cụ thể, kiểm soát chặt | 4-5% | Trung bình | Vừa phải |
| Script-based (Progressive Disclosure) | Hệ sinh thái lớn, tìm công cụ động | 10-15% | Trung bình-cao | Cao |
| Thực thi mã | Hiệu quả tối đa, triển khai doanh nghiệp | Tới 98% | Cao | Tối đa |
MCP truyền thống vẫn hữu ích cho thử nghiệm nhanh, tích hợp đơn giản chỉ 1-2 server. Lợi thế là tiêu chuẩn hóa và khởi động nhanh.
CLI-First lý tưởng khi bạn chỉ cần một tập công cụ cụ thể, muốn kiểm soát chặt hành vi agent, phù hợp cho các tình huống cần ràng buộc an toàn hoặc tuân thủ.
Script-based với progressive disclosure vượt trội khi bạn có hệ sinh thái công cụ lớn, muốn agent chủ động tìm và dùng mà không lo bội thực context. Lý tưởng cho doanh nghiệp với hàng trăm API/dịch vụ nội bộ.
Thực thi mã là lựa chọn tối ưu khi bạn cần hiệu quả, tự chủ cao nhất, sẵn sàng đầu tư kỹ thuật ban đầu. Đây là hướng đi của các công ty, kỹ sư hàng đầu với sản phẩm thực tế yêu cầu hiệu suất và chi phí tối ưu.
Việc rời bỏ MCP server không chỉ đơn thuần là tiết kiệm token—mà là thay đổi căn bản cách AI agent vận hành. Khi giảm tiêu thụ token tới 98%, bạn không chỉ giảm chi phí API (dù đó là điểm cộng lớn). Bạn còn giúp agent:
Đây không chỉ là cải thiện nhỏ mà là thay đổi bước ngoặt với AI agent. Một agent từng chỉ xử lý được các tác vụ đơn giản, ngắn hạn nay có thể đảm nhận workflow đa bước, phức tạp, cần quản lý context lâu dài.
Trải nghiệm FlowHunt tự động hóa nội dung AI và SEO của bạn—từ nghiên cứu, tạo nội dung, xuất bản tới phân tích—tất cả trong một nền tảng. Xây dựng agent hiệu quả, tự chủ mà tiêu thụ token tối thiểu.
Việc rời xa MCP thể hiện sự trưởng thành trong phát triển AI agent. Khi triển khai quy mô lớn, tổ chức nhận ra lợi ích tiêu chuẩn hóa của MCP không bù đắp nổi chi phí hiệu quả. Tương lai thuộc về các giải pháp đề cao hiệu năng, tự chủ và kiểm soát—xem agent như thực thể có năng lực tư duy, ra quyết định, thay vì chỉ là công cụ bị ràng buộc giao diện cố định.
Không có nghĩa MCP “chết” hay không còn giá trị. Với thử nghiệm nhanh, tích hợp đơn giản, MCP vẫn hữu ích. Nhưng cho triển khai thực tế, hệ thống doanh nghiệp, nơi hiệu quả và tự chủ là ưu tiên, các phương pháp thay thế rõ ràng vượt trội. Các kỹ sư, doanh nghiệp đi đầu đã lựa chọn, và đang chứng kiến bước nhảy vọt về hiệu suất, chi phí và năng lực agent.
Câu hỏi không phải là bạn có nên bỏ MCP hoàn toàn không—mà là bạn nên đánh giá các giải pháp thay thế này cho tình huống cụ thể của mình và ra quyết định kiến trúc dựa trên yêu cầu thực tế, thay vì mặc định theo tiêu chuẩn. Với nhiều tổ chức, sự đánh giá này sẽ mang lại cải thiện lớn về hiệu năng và hiệu quả.
Việc các kỹ sư và doanh nghiệp hàng đầu rời bỏ MCP server là bước tiến hóa quan trọng trong kiến trúc AI agent. Dù MCP giải quyết được bài toán tiêu chuẩn hóa, nó lại tạo ra thách thức mới về tiêu thụ token, bội thực context window và giảm tự chủ agent. Ba giải pháp đã được kiểm chứng—CLI-first, script-based với progressive disclosure và thực thi mã—đã khắc phục những hạn chế này mà vẫn giữ nguyên sức mạnh của tự động hóa bằng agent. Triển khai các phương pháp này giúp tổ chức giảm tiêu thụ token tới 98%, cho phép agent hoạt động liên tục hàng giờ, và kiểm soát tốt hơn hành vi, bảo mật dữ liệu. Tương lai phát triển AI agent thuộc về những ai đề cao hiệu quả, tự chủ và kiểm soát—và tương lai đó đã đến với những kỹ sư, doanh nghiệp sẵn sàng vượt ra khỏi MCP.
Các tổ chức áp dụng phương pháp thực thi mã đã ghi nhận tiết kiệm tới 98% lượng token so với triển khai MCP truyền thống. Lượng tiết kiệm thực tế phụ thuộc vào trường hợp sử dụng, số lượng công cụ kết nối và tần suất agent cần truy cập các công cụ khác nhau.
Progressive disclosure là nguyên tắc thiết kế mà agent chỉ tải các công cụ cần dùng tại từng thời điểm, thay vì tải toàn bộ công cụ ngay từ đầu. Nhờ vậy, agent có thể truy cập hàng ngàn công cụ mà không làm giảm hiệu suất hoặc chiếm dụng quá nhiều không gian context window.
Có, cách tiếp cận thực thi mã hoàn toàn tương thích với các nhà cung cấp mô hình ngoài. Tuy nhiên, với các tổ chức có yêu cầu cao về bảo mật dữ liệu, bạn có thể triển khai lớp data harness tự động ẩn danh hoặc che đi thông tin nhạy cảm trước khi gửi ra ngoài.
Phương pháp thực thi mã đòi hỏi đầu tư kỹ thuật ban đầu nhiều hơn cho việc thiết kế prompt và thiết lập công cụ, nhưng mang lại quyền kiểm soát lớn hơn về hành vi và truy cập công cụ của agent. Độ phức tạp ở mức có thể kiểm soát được và lợi ích hiệu suất thường vượt xa chi phí đầu tư ban đầu.
FlowHunt cung cấp các thành phần và workflow cho phép bạn triển khai các phương pháp dựa trên CLI, script hoặc thực thi mã cho AI agent. Nền tảng hỗ trợ quản lý định nghĩa công cụ, kiểm soát tiêu thụ context window và tối ưu hóa hiệu suất agent trên nhiều kiến trúc khác nhau.
Arshia là Kỹ sư Quy trình AI tại FlowHunt. Với nền tảng về khoa học máy tính và niềm đam mê AI, anh chuyên tạo ra các quy trình hiệu quả tích hợp công cụ AI vào các nhiệm vụ hàng ngày, nâng cao năng suất và sự sáng tạo.
Xây dựng AI agents hiệu quả, dễ mở rộng mà không gặp tình trạng bội thực token như các MCP server truyền thống. FlowHunt giúp bạn áp dụng các mẫu agent nâng cao giảm tiêu thụ context mà vẫn tối đa hóa sự tự chủ.
Khám phá lý do tại sao Model Context Protocol (MCP) có thể không phải là phép trừu tượng lý tưởng cho AI agents, và tìm hiểu phương pháp thực thi mã vượt trội g...
Khám phá lý do tại sao những giới hạn MCP của Claude không đáp ứng được quy trình AI agent thực tế và cách FlowHunt MCP server vượt trội trong việc tích hợp Goo...
Tìm hiểu cách xây dựng và triển khai một máy chủ Model Context Protocol (MCP) để kết nối các mô hình AI với các công cụ bên ngoài và nguồn dữ liệu. Hướng dẫn từ...
Đồng Ý Cookie
Chúng tôi sử dụng cookie để cải thiện trải nghiệm duyệt web của bạn và phân tích lưu lượng truy cập của mình. See our privacy policy.
