Claude Skills so với MCP: Hướng dẫn năm 2026 về kiến trúc tác tử

Bức tranh kiến trúc tác nhân AI đã trải qua một cú chuyển dịch mạnh mẽ trong sáu tháng qua. Với việc ra mắt Claude Skills vào cuối năm 2025 và sự bùng nổ hệ sinh thái của Model Context Protocol (MCP) — được hoàn thiện bằng thông báo hôm qua về MCP UI Framework — các nhà phát triển hiện đang đối mặt với một quyết định kiến trúc then chốt.

Mặc dù cả hai công nghệ đều nhằm mở rộng khả năng của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như Claude 3.5 Sonnet và Opus, chúng giải quyết những vấn đề mang tính căn bản khác nhau. Bài viết này cung cấp phân tích chuyên sâu về sự khác biệt, tính bổ trợ và chi tiết triển khai của hai trụ cột phát triển AI hiện đại này.

Claude Skills là gì và hoạt động như thế nào?

Trả lời ngắn gọn: Claude Skills là những gói có thể tái sử dụng gồm chỉ dẫn, mẫu, script và tài nguyên mà một tác nhân Claude có thể tải khi nhiệm vụ cần hành vi chuyên biệt (ví dụ: “định dạng báo cáo theo mẫu pháp lý của chúng tôi”, “vận hành Excel với các macro này” hoặc “áp dụng các quy tắc giọng điệu thương hiệu”). Skills giữ logic chuyên biệt và kho ngữ liệu gần trợ lý để Claude có thể thực hiện các quy trình phức tạp, lặp lại mà không phải “phát minh lại” prompt mỗi lần.

Claude Skills được triển khai như thế nào (trên thực tế)?

Trong mô hình của Anthropic, một Skill có thể bao gồm:

• Một manifest mô tả đầu vào, đầu ra, điều kiện gọi và quyền hạn.
• Một đoạn mã hoặc handler phía máy chủ triển khai logic nghiệp vụ.
• Các chỉ dẫn do nhà phát triển biên soạn (markdown) mô tả hành vi và hàng rào bảo vệ.

Về bản chất, một Skill là một quy trình được chuẩn hóa hoặc tập hợp các thực tiễn tốt nhất, tồn tại trong môi trường dự án của người dùng (thường là thư mục .claude/skills). Trên thực tế, Skills có thể được kích hoạt tự động khi Claude phát hiện một tác vụ khớp với mô tả của Skill hoặc được gọi tường minh bởi người dùng (ví dụ: nút UI hoặc lệnh slash trong luồng GitHub). Một số Skills là “tích hợp sẵn” và do Anthropic duy trì, trong khi những Skill khác nằm trong kho công khai hoặc doanh nghiệp và được nạp vào một phiên bản Claude.

Ai viết Skills và chúng chạy ở đâu?

• Biên soạn: các nhóm sản phẩm, quản lý tri thức hoặc người dùng nghiệp vụ am hiểu kỹ thuật có thể biên soạn Skills bằng UI hướng dẫn và kiểm soát phiên bản.
• Thực thi: Skills có thể chạy trong runtime Claude được kiểm soát (desktop, cloud hoặc qua tích hợp API) hoặc được hiển thị qua Claude Code (công cụ hướng tới nhà phát triển). Anthropic định vị Skills để người không phải lập trình viên có thể tạo, trong khi lập trình viên có thể quản lý phiên bản và CI/CD.

Model Context Protocol (MCP) là gì và vì sao quan trọng?

Trả lời ngắn gọn: MCP (Model Context Protocol) là một giao thức mở để mô tả và công khai các công cụ, nguồn dữ liệu và khả năng ngữ cảnh cho tác nhân AI để chúng có thể “khám phá” và “gọi” dịch vụ bên ngoài theo cách tiêu chuẩn. Về thực chất, đây là một cầu nối chuẩn hóa (một “USB‑C dành cho tác nhân AI”) giúp giảm tích hợp may đo và cho phép nhiều nền tảng tác nhân truy cập liên vận tới cùng một tập công cụ/dữ liệu.

MCP hoạt động như thế nào

• Phía máy chủ (MCP server): công khai schema chính thức của các công cụ, API và điểm cuối dữ liệu. Triển khai các endpoint MCP và có thể cung cấp phản hồi streaming, thương lượng xác thực và telemetry hành động.
• Phía khách (MCP client/agent): khám phá các công cụ sẵn có, truy vấn mô tả và thực hiện lời gọi bằng giao thức (mẫu giống JSON‑RPC / streaming). Tác nhân coi máy chủ MCP như một danh mục năng lực có thể gọi.
• Hệ sinh thái: MCP hướng tới trung lập ngôn ngữ và nhà cung cấp — có SDK và triển khai máy chủ cho nhiều ngôn ngữ và nhà cung cấp đám mây, và các công ty lớn (bao gồm Microsoft và các nhà cung cấp nền tảng khác) đã thêm hỗ trợ MCP vào năm 2025.

Vì sao nó quan trọng vào thời điểm này

• Khả năng tương tác: Nếu không có MCP, mỗi nhà cung cấp tác nhân tự phát triển định dạng “tool” và quy trình auth riêng. MCP giảm ma sát để doanh nghiệp công khai dữ liệu và khả năng cho nhiều tác nhân.
• Đơn giản hóa vận hành: Nhóm có thể duy trì một máy chủ MCP đại diện cho dịch vụ của họ thay vì hàng chục adapter may đo.
• Tính năng cấp doanh nghiệp: MCP hỗ trợ streaming, tracing và telemetry dự đoán hơn — hữu ích cho kiểm toán và quản trị. Copilot Studio của Microsoft đã thêm hỗ trợ MCP hạng nhất để giúp tác nhân doanh nghiệp kết nối dễ hơn với dịch vụ nội bộ.

MCP UI Framework (Tháng 1/2026)

Ngày 26 tháng 1 năm 2026, Anthropic mở rộng giao thức đáng kể bằng việc phát hành MCP UI Framework. Trước đây, MCP thuần chức năng — cho phép AI đọc dữ liệu hoặc thực thi mã một cách mù quáng. Phần mở rộng mới cho phép máy chủ MCP cung cấp giao diện đồ họa tương tác giống ứng dụng ngay trong cửa sổ chat.

Ví dụ, một "Jira MCP" giờ đây không chỉ lấy chi tiết ticket mà còn render một mini-dashboard bên trong Claude, cho phép người dùng bấm nút để chuyển trạng thái ticket, thay vì chỉ dựa vào lệnh văn bản.

Những khác biệt chính giữa MCP và Skills là gì?

Để hiểu nên chọn công cụ nào, cần phân biệt tầng kiến trúc, phạm vi và môi trường thực thi.

1. Tầng trừu tượng

• MCP là Hạ tầng: hoạt động ở tầng hệ thống. Xử lý xác thực, truyền tải mạng và định nghĩa schema API. Nó không gắn với nhiệm vụ; nó đơn giản công khai năng lực (ví dụ: “Tôi có thể đọc tệp X” hoặc “Tôi có thể truy vấn bảng Y”). MCP không quy định nội dung của một Skill; nó quy định cách “phục vụ” tài nguyên và công cụ.
• Skills là Logic ứng dụng: hoạt động ở tầng nhận thức. Cấp cao, hướng quy trình. Chúng đóng gói chỉ dẫn, ví dụ và đôi khi script cụ thể cho một công việc. Thiết kế để tái sử dụng trực tiếp trong hệ sinh thái lấy Claude làm trung tâm. Một Skill định nghĩa “quy trình vận hành chuẩn” (SOP) để sử dụng hạ tầng.

2. Tính di động vs. chuyên môn hóa

• MCP là phổ quát: một máy chủ MCP xây cho Postgres phục vụ mọi người dùng, mọi công ty và mọi client AI tuân MCP. Đây là một giao thức “viết một lần, chạy mọi nơi”.
• Skills có tính ngữ cảnh cao: một Skill tên "Write Blog Post" đặc thù cho giọng điệu người dùng, hướng dẫn thương hiệu và quy tắc định dạng. Skills hướng tới chia sẻ trong nhóm để đảm bảo nhất quán, nhưng hiếm khi “phổ quát” như driver cơ sở dữ liệu.
  By design portable — một máy chủ MCP có thể được tiêu thụ bởi nhiều host (Claude, Copilot Studio, tác nhân bên thứ ba) miễn là tác nhân hỗ trợ giao thức.

3. Bảo mật và khóa chặt nhà cung cấp

• Bảo mật MCP: Dựa vào các cổng quyền nghiêm ngặt. Khi một máy chủ MCP cố gắng truy cập hệ thống tệp hoặc internet, host (Claude Desktop) sẽ yêu cầu người dùng phê duyệt rõ ràng. Dễ viết cho Claude và tối ưu cho runtime của Claude; không tự động di động sang nhà cung cấp khác nếu không chuyển đổi.
• Bảo mật Skills: Skills chạy hoàn toàn trong sandbox hội thoại của Claude. Chúng là văn bản và chỉ dẫn. Mặc dù một Skill có thể hướng dẫn Claude thực thi lệnh nguy hiểm, việc thực thi thực tế do các công cụ MCP bên dưới xử lý, vốn thực thi chính sách bảo mật.

Bảng so sánh

Skills và MCP bổ trợ nhau trong hệ thống sản xuất như thế nào?

Nếu MCP cung cấp “nhà bếp và nguyên liệu”, Claude Skills cung cấp “công thức”.

“Công thức” cho thành công

Skills là chỉ dẫn nhẹ, di động dạy Claude cách thực hiện một tác vụ cụ thể bằng các công cụ nó có. Skills giải quyết bài toán “tờ giấy trắng”.

Ngay cả khi bạn cấp cho AI truy cập toàn bộ codebase qua MCP, nó không nhất thiết biết phong cách coding của nhóm bạn, cách bạn muốn viết commit message, hay các bước chính xác để deploy lên môi trường staging. Một Skill bắc cầu khoảng cách này bằng cách đóng gói ngữ cảnh, chỉ dẫn và tri thức thủ tục thành một gói có thể tái sử dụng.

Có thể dùng Skills và MCP cùng nhau không?

Chúng gần như bổ trợ áp đảo. Kiến trúc doanh nghiệp điển hình có thể như sau:

1. Một máy chủ MCP công khai tài nguyên chuẩn, do doanh nghiệp quản lý (tài liệu sản phẩm, API nội bộ) và các công cụ bảo mật.
2. Một Claude Skill tham chiếu các tài nguyên chuẩn đó — hoặc được biên soạn để gọi chúng — để logic quy trình của Claude sử dụng dữ liệu có thẩm quyền của tổ chức qua MCP.
3. Tác nhân được lưu trữ trên nền tảng khác (ví dụ, Copilot Studio) cũng có thể dùng cùng máy chủ MCP, cung cấp truy cập đa mô hình tới cùng dữ liệu và công cụ doanh nghiệp.

Nói cách khác, MCP là lớp tương tác liên vận và Skills là lớp đóng gói/hành vi; cùng nhau chúng tạo cách phân phối năng lực mạnh mẽ trong khi tập trung hóa quản trị và dữ liệu.

Sức mạnh thực sự của quy trình “agentic” bộc lộ khi bạn kết hợp MCP và Skills. Chúng không loại trừ nhau; chúng cộng sinh.

Ví dụ ứng dụng

Hình dung một quy trình “Tác nhân Hỗ trợ Khách hàng”:

1. Lớp MCP: Bạn cài một Salesforce MCP Server (để đọc dữ liệu khách hàng) và một Gmail MCP Server (để gửi phản hồi).
2. Lớp Skill: Bạn viết một Skill refund-policy.md. Skill này chứa logic: “Nếu khách hàng gắn bó với chúng tôi > 2 năm, tự động duyệt hoàn tiền dưới $50. Nếu không, soạn ticket để con người xem xét.”

Không có MCP, Skill là vô dụng vì nó không thể thấy thời gian gắn bó của khách hàng trong Salesforce.
Không có Skill, kết nối MCP là nguy hiểm — Claude có thể bịa ra chính sách hoàn tiền hoặc cấp hoàn tiền cho tất cả mọi người.

Quy trình cộng hưởng

1. Truy vấn người dùng: “Soạn phản hồi cho email giận dữ này từ John Doe.”
2. Kích hoạt Skill: Claude phát hiện ý định và tải Skill customer-service.
3. Thực thi MCP: Skill hướng dẫn Claude “Tra cứu John Doe trong Salesforce.” Claude dùng công cụ Salesforce MCP để lấy dữ liệu.
4. Áp dụng logic: Skill phân tích dữ liệu lấy về theo quy tắc nội bộ (ví dụ: “John là VIP”).
5. Hành động: Skill hướng dẫn Claude dùng công cụ Gmail MCP để soạn phản hồi bằng “Mẫu lời xin lỗi dành cho VIP”.

Cách triển khai một Skill đơn giản và một máy chủ MCP

Ví dụ mã: Cấu hình một máy chủ MCP

Máy chủ MCP thường được cấu hình trong một tệp JSON. Đây là cách nhà phát triển kết nối cơ sở dữ liệu SQLite cục bộ với Claude bằng MCP:

{
  "mcpServers": {
    "sqlite-database": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-sqlite",
        "--db-path",
        "./production_data.db"
      ],
      "env": {
        "READ_ONLY": "true"
      }
    },
    "github-integration": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-github"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your-token-here"
      }
    }
  }
}

Trong cấu hình này, AI có quyền truy cập trực tiếp tới “nhà bếp” — các nguyên liệu thô (dữ liệu) và dụng cụ (công cụ) cần thiết để làm việc.

Cấu trúc của một Skill

Skills được định nghĩa bằng các tệp Markdown đơn giản, thường theo quy ước tên SKILL.md. Chúng sử dụng pha trộn giữa chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên và lệnh cụ thể.

Đây là ví dụ review-skill.md. Skill này dạy Claude cách review một Pull Request theo hướng dẫn nghiêm ngặt của công ty.

markdown

---
name: "Semantic Code Review"
description: "Review a PR focusing on security, performance, and semantic naming conventions."
author: "Engineering Team"
version: "1.2"
---

# Semantic Code Review Protocol

When the user invokes `/review`, follow this strict procedure:

1.  **Analyze Context**:
    - Use the `git_diff` tool (via MCP) to fetch changes.
    - Identify if the changes touch `src/auth/` (High Security Risk).

2.  **Style Enforcement**:
    - Ensure all variables follow `snake_case` for Python and `camelCase` for TypeScript.
    - Check that no secrets are hardcoded (Scan for regex patterns: `AKIA...`).

3.  **Performance Check**:
    - If a loop contains a database call, flag it as an "N+1 Query Risk".

4.  **Output Format**:
    - Generate the review in Markdown table format.
    - End with a "release-risk" score from 1-10.

# Usage
To use this skill, type:
> /review [PR_NUMBER]

MCP discovery + calling a Claude Skill wrapper

Dưới đây là luồng khái niệm: dịch vụ của bạn công khai một công cụ qua MCP; nhóm vận hành cũng phát hành một Skill wrapper nhẹ trong Claude gọi endpoint MCP. Điều này thể hiện tính liên vận: công cụ trung lập tác nhân + wrapper UX đặc thù nhà cung cấp.

# pseudo-code: discover MCP tool and call it
import requests

MCP_INDEX = "https://mcp.company.local/.well-known/mcp-index"
index = requests.get(MCP_INDEX).json()
tool = next((t for t in index["tools"] if t["name"] == "invoice_extractor"), None)

assert tool, "Tool not found"
response = requests.post(tool["endpoint"], json={"file_url": "https://files.company.local/invoice-123.pdf"})
print(response.json())  # structured invoice data

# Claude Skill wrapper (conceptual manifest)
# Skill "invoice-parser" simply calls the MCP tool endpoint and formats output.

Mẫu này có nghĩa là bạn có thể hỗ trợ nhiều tác nhân (Claude, Copilot, khác) gọi cùng dịch vụ backend thông qua MCP đồng thời cho phép các nhà cung cấp bọc những năng lực đó bằng Skills hoặc connector được trau chuốt.

Vì sao bản cập nhật Tháng 1/2026 quan trọng?

Việc giới thiệu MCP UI Framework (26/01/2026) đã thay đổi căn bản “phương trình” của Skills. Trước đây, Skills bị giới hạn ở đầu ra văn bản. Nếu một Skill cần đầu vào của người dùng (ví dụ: “Chọn hàng dữ liệu nào để cập nhật”), nó phải là một cuộc đối thoại văn bản vụng về.

Với bản cập nhật mới, một Skill giờ đây có thể kích hoạt thành phần UI phong phú do máy chủ MCP cung cấp.

• Quy trình cũ: Skill hỏi, “Tôi tìm thấy 3 người tên ‘Smith’, bạn muốn chọn ai? 1, 2, hay 3?”
• Quy trình mới: Skill kích hoạt máy chủ MCP để render một “User Selection Card” đã được xác minh với ảnh hồ sơ và trạng thái hoạt động. Người dùng bấm chọn một, và Skill tiếp tục.

Điều này làm mờ ranh giới giữa “Chatbot” và “Ứng dụng Phần mềm” hoàn chỉnh, về thực chất biến Claude thành một hệ điều hành nơi MCP là lớp driver và Skills là các ứng dụng.

Vậy cái nào quan trọng hơn — Skills hay MCP?

Cả hai đều quan trọng — nhưng vì những lý do khác nhau. MCP là hệ thống ống nước mang lại tầm với cho tác nhân; Skills là sổ tay giúp đầu ra của tác nhân đáng tin cậy, có thể kiểm toán và an toàn. Với hệ thống tác nhân ở cấp độ sản xuất, bạn hầu như luôn cần cả hai: MCP để công khai dữ liệu và hành động, Skills để định nghĩa cách tác nhân sử dụng chúng. Mệnh lệnh quan trọng với các nhóm hiện nay là coi cả hai như các tạo phẩm kỹ thuật hạng nhất với quyền sở hữu rõ ràng, bộ kiểm thử và rà soát bảo mật.

Sẵn sàng dùng Skills? CometAPI cung cấp Claude Code CLI để dùng Claude Skills, qua CometAPI, bạn có thể tiết kiệm chi phí. Xem Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết.

Các nhà phát triển có thể truy cập Claude Opus 4.5 API v.v. thông qua CometAPI. Để bắt đầu, hãy khám phá khả năng của mô hình trong Playground và xem Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập CometAPI và lấy API key. CometAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.

Sẵn sàng bắt đầu? → Dùng thử miễn phí Claude Code và Skills!

Nếu bạn muốn biết thêm mẹo, hướng dẫn và tin tức về AI, hãy theo dõi chúng tôi trên VK, X và Discord!