Mối Nguy Ẩn Của AI: Các Công Cụ Quá Tải Đang Làm Chậm LLMs Như Thế Nào

Máy chủ Model Context Protocol (MCP) đã trở thành một hạ tầng quan trọng đối với các nhà phát triển AI, cho phép tích hợp các công cụ bên ngoài vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nhằm nâng cao chức năng và hiệu suất. Những máy chủ này đóng vai trò trung gian, cho phép LLM tận dụng các nguồn dữ liệu hoặc công cụ bên ngoài mà không cần mã hóa trực tiếp hoặc tích hợp API. Tuy nhiên, các cuộc thảo luận và phân tích gần đây đã làm nổi bật những lo ngại ngày càng tăng về việc lạm dụng, cài đặt quá mức và các rủi ro bảo mật tiềm ẩn liên quan đến máy chủ MCP, đặc biệt khi triển khai mà không có sự giám sát thích hợp.

Một bài đăng blog gần đây của Geoffrey Huntley, một kỹ sư chuyên về trợ lý lập trình thương mại, đã đi sâu vào những rủi ro khi làm quá tải cửa sổ ngữ cảnh của LLM với quá nhiều công cụ MCP. Huntley ước tính rằng việc loại bỏ giới hạn 128 công cụ trong Visual Studio Code tại một sự kiện gần đây đã gây ra sự nhầm lẫn rộng rãi trong cộng đồng phát triển, nhiều người trong số họ đã cài đặt hàng loạt máy chủ MCP mà không hiểu rõ tác động của chúng. Ông nhấn mạnh rằng mỗi công cụ được đăng ký trong cửa sổ ngữ cảnh sẽ tiêu tốn token, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình. Ví dụ, một công cụ liệt kê tệp và thư mục sẽ tiêu tốn khoảng 93 token. Khi thêm nhiều công cụ, cửa sổ ngữ cảnh sử dụng được sẽ nhanh chóng bị thu hẹp, dẫn đến chất lượng đầu ra giảm và hành vi không thể dự đoán được [1].

Vấn đề này càng trở nên nghiêm trọng hơn do thiếu tiêu chuẩn hóa trong các prompt và mô tả công cụ. Các LLM khác nhau phản hồi với prompt theo những cách khác nhau. Ví dụ, GPT-5 trở nên do dự khi gặp chữ in hoa, trong khi Anthropic lại khuyến nghị sử dụng chữ in hoa để nhấn mạnh. Những khác biệt này có thể dẫn đến hành vi công cụ không nhất quán và kết quả ngoài ý muốn. Ngoài ra, việc thiếu kiểm soát namespace trong các công cụ MCP làm tăng nguy cơ xung đột khi nhiều công cụ thực hiện các chức năng tương tự. Nếu hai công cụ liệt kê tệp được đăng ký, LLM có thể gọi một trong hai một cách không thể đoán trước, gây ra tính không xác định trong hệ thống [1].

Bảo mật là một mối quan tâm cấp bách khác. Simon Willison, trong bài đăng blog “The Lethal Trifecta”, đã nhấn mạnh sự nguy hiểm khi cho phép các tác nhân AI tương tác với dữ liệu riêng tư, nội dung không đáng tin cậy và giao tiếp bên ngoài mà không có biện pháp bảo vệ. Huntley mở rộng vấn đề này bằng cách đề cập đến một cuộc tấn công chuỗi cung ứng gần đây vào Amazon Q, nơi một prompt độc hại đã khiến hệ thống xóa tài nguyên AWS. Ông lập luận rằng việc triển khai các máy chủ MCP của bên thứ ba, vốn thiếu sự giám sát, làm tăng nguy cơ xảy ra các sự cố tương tự. Ngược lại, các giải pháp của bên thứ nhất, nơi các công ty tự thiết kế công cụ và prompt của mình, mang lại khả năng kiểm soát tốt hơn đối với rủi ro chuỗi cung ứng [1].

Mặc dù có nhiều thách thức, việc triển khai máy chủ MCP ngày càng trở nên dễ dàng hơn. Các nền tảng như Northflank hiện cung cấp dịch vụ xây dựng, triển khai và quản lý máy chủ MCP như các dịch vụ an toàn, tự động mở rộng. Người dùng có thể đóng gói máy chủ MCP của mình bằng các công cụ như FastMCP và Starlette, sau đó triển khai với kiểm tra sức khỏe tự động và bí mật thời gian chạy. Hạ tầng này hỗ trợ cả giao thức HTTP/SSE và WebSocket, cho phép linh hoạt trong cách khách hàng tương tác với máy chủ [2].

Nhìn về phía trước, các nhà phát triển và tổ chức được khuyến khích áp dụng cách tiếp cận chiến lược hơn trong việc sử dụng máy chủ MCP. Huntley khuyến nghị giới hạn số lượng công cụ trong cửa sổ ngữ cảnh để duy trì hiệu suất và bảo mật. Ông cũng đề xuất chỉ triển khai công cụ trong các giai đoạn phù hợp của quy trình làm việc—chẳng hạn như sử dụng Jira MCP trong giai đoạn lập kế hoạch và tắt nó sau đó—nhằm giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa phân bổ tài nguyên. Khi hệ sinh thái phát triển, việc tiêu chuẩn hóa và áp dụng các thực tiễn tốt nhất sẽ là điều thiết yếu để đảm bảo máy chủ MCP nâng cao, thay vì cản trở, năng suất do AI dẫn dắt [1].

Nguồn: