Ebook MCP Thực Tế - Hướng Dẫn Dành Cho Các Python Developer [Update Tháng 8/2025] [PDF, EPUB] [9280E]
%20book.png)
Từ lý thuyết đến Production: Xây dựng và triển khai các công cụ AI cho LLM.
Các Large Language Model rất mạnh mẽ, nhưng chúng bị mắc kẹt. Chúng không thể truy cập dữ liệu thời gian thực, call API, hoặc thậm chí đếm ký tự một cách đáng tin cậy. "MCP Thực Tế" chính là hướng dẫn giúp bạn giải phóng chúng.
Tìm hiểu Model Context Protocol (MCP), "USB-C cho AI" chuẩn hóa cách các LLM kết nối với thế giới bên ngoài. Cuốn sách này hướng dẫn các Python developer mọi thứ họ cần để xây dựng, bảo mật và triển khai các công cụ AI mạnh mẽ.
Bạn sẽ thành thạo việc tích hợp với Claude, Gemini và GPT: tạo các công cụ tương tác yêu cầu và tự động generate một MCP interface cho bất kỳ REST API nào. Từ câu lệnh "Hello, World" đơn giản, bạn sẽ chuyển sang triển khai một ứng dụng AI multi-service, full-stack trên nền tảng đám mây.
Đừng đập vào tường LLM nữa. Hãy bắt đầu xây dựng các giải pháp. Cuốn sách này sẽ chỉ cho bạn cách làm.
Bạn đã thấy sức mạnh đáng kinh ngạc của các Large Language Model như Claude, GPT và Gemini. Nhưng bạn cũng đã chạm đến giới hạn, chứng kiến chúng thất bại trước những nhiệm vụ đơn giản mà một junior developer có thể giải quyết trong vài phút. Những AI mạnh mẽ này bị mắc kẹt trong một căn phòng kỹ thuật số, không có công cụ và không thể tiếp cận thế giới bên ngoài. Cuốn sách này nói về việc phá vỡ cánh cửa đó.
"MCP Thực Tế: Hướng Dẫn Dành Cho Các Python Developer" là cẩm nang thực hành về Model Context Protocol (MCP), một thông số kỹ thuật đột phá cung cấp cho AI các công cụ cần thiết để tương tác với thế giới thực. Hãy hình dung MCP như USB-C dành cho AI, một tiêu chuẩn chung cho phép bất kỳ mô hình nào kết nối với bất kỳ công cụ nào, từ một hàm Python đơn giản đến một REST API phức tạp hoặc một cơ sở dữ liệu riêng tư.
Cuốn sách này sẽ đưa bạn vào một hành trình trọn vẹn, từ lý thuyết đến thực hành. Bạn sẽ học cách:
- ✓ Xây dựng các công cụ đầu tiên của bạn: Thành thạo hai thư viện Python cốt lõi, 'mcp' và 'fastmcp', để tạo local & remote MCP server.
- ✓ Tích hợp với các nền tảng chính: Kết nối các công cụ tùy chỉnh của bạn với Claude của Anthropic, Gemini của Google và ChatGPT của OpenAI.
- ✓ Làm chủ các Tương tác nâng cao: Vượt ra ngoài các function call đơn giản. Tạo các công cụ có thể báo cáo tiến trình, gửi nhật ký và thậm chí tạm dừng để yêu cầu người dùng cung cấp thêm thông tin bằng cách sử dụng elicitation.
- ✓ Bảo mật và triển khai các Server của bạn: Tìm hiểu cách bảo vệ các công cụ của bạn với JWT authentication và deploy chúng vào các môi trường production Google Cloud Run và các VM truyền thống bằng Docker và Nginx.
- ✓ Thiết kế các kiến trúc tinh vi: Tích hợp MCP một cách liền mạch vào các ứng dụng web hiện có với ASGI, tạo middleware mạnh mẽ và tự động generate một full suite các công cụ từ một OpenAPI specification.
- ✓ Xây dựng một Capstone Project: Kết hợp tất cả lại với nhau bằng cách tạo một ứng dụng AI Tarot reading full-stack, điều phối nhiều MCP microservice để thực hiện một tác vụ phức tạp, nhiều bước.
- ✓ Kết nối với các Service thực tế: Xử lý sự phức tạp của OAuth 2.0 để xây dựng các công cụ truy cập an toàn vào Google Docs và Google Drive của người dùng, cho phép AI của bạn hành động thay mặt họ.
Đến cuối cuốn sách này, bạn sẽ không chỉ sử dụng AI mà còn mở rộng nó. Bạn sẽ có những kỹ năng thực tế để xây dựng các công cụ mạnh mẽ, an toàn và có khả năng mở rộng, khai phá tiềm năng thực sự của các Large Language Model.
Mục lục:
- ✓ Chương 1: Tổng quan: Tại sao MCP là bước đột phá cho AI.
- ✓ Chương 2: Trải nghiệm "Hello, World": Các MCP Server đầu tiên của bạn.
- ✓ Chương 3: Tích hợp với các nền tảng LLM.
- ✓ Chương 4: Core MCP Component.
- ✓ Chương 5: Authentication & Deployment của các MCP Server.
- ✓ Chương 6: Server Architecture nâng cao.
- ✓ Chương 7: Community Spotlights.
- ✓ Chương 8: Capstone Project: AI Tarot Oracle.