5 Ứng dụng AI bạn có thể bắt đầu xây dựng với MCP Agents

Gần đây mình đắm chìm trong thế giới của Model Context Protocol (MCP) — thử nghiệm, mày mò và khám phá điều gì xảy ra khi bạn ngừng xây chatbot... và bắt đầu xây agent thực thụ.

MCP là một trong những điểm sáng mới mẻ trong hạ tầng AI gần đây — một giao thức mở, rõ ràng cho phép mô hình ngôn ngữ tương tác với công cụ, dữ liệu và môi trường theo cách có cấu trúc. Nó giúp bạn vượt qua những lệnh API rời rạc, để bắt đầu đối xử với agent như một hệ thống suy luận tự chủ có thể tiếp cận ngữ cảnh thực tế.

Và phần tuyệt nhất? Đã có một hệ sinh thái ứng dụng dựa trên MCP đang phát triển — bạn có thể fork, mở rộng, hoặc xây dựng dựa trên chúng ngay hôm nay.

Nhóm LastMile AI đã làm rất tốt khi open-source nhiều ví dụ như mcp_agent_server, mcp_basic_agent, và nhiều thứ nữa. Mình đã tự tay vọc thử và muốn chia sẻ 5 ứng dụng bạn có thể bắt đầu xây dựng ngay bây giờ!

1. Agent tìm kiếm File + URL

Repo: mcp_basic_agent của LastMile AI

Một agent “Finder” thông minh quyết định nên lấy dữ liệu từ URL hay đọc từ file hệ thống. Nó sử dụng server fetch và filesystem của MCP và để LLM quyết định nên dùng cái nào.

💡 Ý tưởng mở rộng:

• Thêm khả năng đọc PDF, CSV hoặc Markdown và tìm kiếm ngữ nghĩa
• Nâng cấp thuật toán sắp xếp kết quả
• Kết hợp tài liệu cục bộ với dữ liệu trực tuyến để có ngữ cảnh phong phú hơn

👉 Use case: Trợ lý nghiên cứu cá nhân biết chính xác phải tìm ở đâu.

2. Agent Web Intelligence dùng Bedrock

Repo: mcp_basic_bedrock_agent

Ví dụ này thay thế LLM mặc định bằng AWS Bedrock và vẫn dùng fetch server của MCP để lấy nội dung từ URL. Đơn giản, mạnh mẽ, dễ tích hợp vào quy trình đám mây.

💡 Ý tưởng mở rộng:

• Thêm tính năng tóm tắt + phân loại trong một vòng lặp agent
• Tích hợp toolchain của Bedrock (Titan, Cohere,...)
• Tùy chỉnh mô hình dựa trên loại nhiệm vụ

👉 Use case: Bot nghiên cứu tuân thủ, có thể mở rộng cho nhóm doanh nghiệp.

3. Agent tích hợp Slack Workflow

Repo: mcp_basic_slack_agent

Agent này có thể đọc/ghi vào Slack và cả filesystem — có thể đọc file rồi gửi lên Slack, hoặc lưu tin nhắn Slack vào ổ đĩa.

💡 Ý tưởng mở rộng:

• Tóm tắt thread hoặc tạo digest theo kênh
• Tạo cảnh báo khi có thay đổi file
• Xây công cụ chuyển Slack → Notion hoặc Slack → CRM

👉 Use case: Xây công cụ nội bộ nhẹ nhàng mà không cần viết code frontend.

4. Agent GitHub-to-Slack

Repo: mcp_github_to_slack_agent

Công cụ dành cho dev: theo dõi pull request GitHub, phân tích bằng LLM, và đăng tóm tắt có thứ hạng lên Slack. Giúp nhóm tập trung vào thay đổi quan trọng.

💡 Ý tưởng mở rộng:

• Thêm theo dõi issue, độ phủ test, CI context
• Gắn cờ PR nguy hiểm với diff lớn hoặc thiếu reviewer
• Mở rộng để gửi digest hàng tuần từ nhiều repo

👉 Use case: Bot tăng năng suất dev, đọc giùm bạn.

5. Agent chọn mô hình

Repo: mcp_model_selector

Dùng ModelPreferences của MCP để cho phép agent chọn LLM phù hợp — dựa trên ưu tiên như tốc độ, chi phí, hiệu suất.

💡 Ý tưởng mở rộng:

• Router thông minh chọn mô hình khác nhau trong lúc thực thi
• Theo dõi token đã dùng hoặc rủi ro ảo giác
• Tạo dashboard GUI để so sánh các lần chạy theo mô hình

👉 Use case: Nền tảng định tuyến mô hình cho ứng dụng AI tiết kiệm chi phí.

Vì sao nên bắt đầu xây dựng ngay

Tất cả ví dụ trên do team LastMile AI xây dựng để trình diễn sức mạnh của MCP Agents. Chúng đều:

• Xây dựng trên mcp_agent_server
• Có cấu trúc rõ ràng với context schema và tool interface
• Thiết kế để thể hiện quy trình AI agent thực tế

Nếu bạn đang tò mò về Agents...

Đây là thời điểm tuyệt vời để bắt đầu. Giao thức còn non trẻ, nhưng ý tưởng đã rất vững chắc. Dù bạn đang làm side project hay tích hợp AI vào quy trình thực tế, MCP mang lại nền tảng rõ ràng cho AI hiểu ngữ cảnh, dùng công cụ và hướng tới kết quả.