mcp-use: Cách dễ nhất để kết nối AI Agent với MCP Servers

Hello ae 👋

Mình tình cờ vọc MCP (Model Context Protocol) gần đây, và tìm được một tool mã nguồn mở cực kỳ hay ho – mcp-use – mà mình muốn share với ae.

mcp-use là gì?

mcp-use là một thư viện open-source cho phép bạn kết nối bất kỳ LLM nào (Claude, GPT, Gemini…) với bất kỳ MCP Server nào mà không cần phức tạp.

Nói dễ hiểu: Thay vì phải tự viết code để giao tiếp với MCP servers (filesystem, GitHub, email, database…), mcp-use cung cấp một bộ khung (framework) sẵn sàng để bạn xây dựng custom agents chỉ trong vài dòng code.

Tại sao mình thích mcp-use?

1. Dễ dùng & setup nhanh

Chỉ cần cài đặt qua pip (Python) hoặc npm (TypeScript) và configure một file JSON. Không cần vọc cái gì phức tạp.

2. Flexible & Provider-Agnostic

• Làm việc với bất kỳ LLM nào: OpenAI, Anthropic, Google, hay thậm chí local model.
• Hỗ trợ bất kỳ MCP server nào: filesystem, GitHub, Slack, database… hoặc tự viết server của riêng bạn.

3. Dễ mở rộng – Custom Agent Framework

mcp-use cung cấp architecture để bạn xây dựng agent tùy chỉnh. Bạn có thể:

• Tích hợp với bất kỳ agent framework nào (LangChain, AutoGen…).
• Viết custom adapter cho framework riêng bạn (chỉ cần implement 1 method).

4. Tiết kiệm thời gian

Thay vì tự implement MCP client logic, bạn chỉ cần focus vào business logic của agent.

Ví dụ: Tạo AI Agent với mcp-use

# Cài đặt
pip install mcp-use langchain-openai

# Code
import asyncio
from langchain_openai import ChatOpenAI
from mcp_use import MCPAgent, MCPClient

async def main():
    # Configure MCP server (filesystem, GitHub, etc.)
    config = {
        "mcpServers": {
            "filesystem": {
                "command": "npx",
                "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp"]
            }
        }
    }

    # Initialize client
    client = MCPClient(config)

    # Create agent with LangChain
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
    agent = MCPAgent(client=client, llm=llm)

    # Run agent
    result = await agent.run("List files in /tmp")
    print(result)

asyncio.run(main())

Vậy thôi! Agent của bạn giờ có khả năng browse files, call MCP tools, và quyết định tự động.

mcp-use phù hợp cho việc gì?

• Build AI agents với tool access chuẩn MCP.
• Tích hợp LLM vào hệ thống hiện tại thông qua MCP servers.
• Tự động hóa workflows (code generation, document processing, GitHub automation…).
• Mở rộng AI capabilities của app bạn mà không lock-in với một vendor.

Nguồn chính thức của dự án cho ae tham khảo thêm:

• GitHub: https://github.com/mcp-use/mcp-use
• Docs: https://mcp-use.com/docs (có tutorial chi tiết + API reference)

P.S: Nếu bạn tìm kiếm các MCP servers sẵn sàng để dùng, GitHub có một registry chính thức với hàng chục integrations