5 MCP server thiết yếu mang lại siêu năng lực thực sự cho Claude & Cursor (2025)

TL;DR: Hầu hết các công cụ AI chỉ giới hạn ở việc tạo code và trả lời câu hỏi. MCP server phá vỡ những rào cản đó. Cần thu thập giá cả đối thủ cạnh tranh? Muốn AI của bạn debug bằng cách thực sự nhìn thấy những gì đang xảy ra trong trình duyệt? Xử lý hàng trăm PDF thành markdown? Có các MCP server miễn phí và mã nguồn mở cho tất cả những việc đó.

Hướng dẫn này bao gồm 5 MCP server thiết yếu với hướng dẫn cài đặt từng bước cho mỗi server.

Bạn sẽ học được gì

• Cách cung cấp cho Claude/Cursor khả năng thu thập dữ liệu web
• Thiết lập tự động hóa trình duyệt cho trợ lý AI của bạn
• Chuyển đổi tự động bất kỳ tài liệu nào sang markdown
• Lấy tài liệu thư viện cập nhật theo thời gian thực
• Thêm khả năng suy luận có cấu trúc cho các vấn đề phức tạp

Yêu cầu trước

• Claude Desktop, Cursor, hoặc client tương thích MCP khác
• Node.js v18+ cho hầu hết các cài đặt, Docker cho một số khác
• 10 phút để cài đặt mỗi server

MCP Server là gì?

MCP (Model Context Protocol) là một framework cho phép các client tương thích MCP như Claude, Cursor và nhiều ứng dụng khác kết nối với các nguồn dữ liệu và công cụ bên ngoài thông qua các giao diện server chuẩn hóa, cung cấp các công cụ và tài nguyên cụ thể cho các Large Language Models (LLMs).

Sau khi kết nối, AI có thể sử dụng các công cụ này một cách tự nhiên trong cuộc trò chuyện. Yêu cầu nó "thu thập trang sản phẩm đó và chuyển đổi thông số kỹ thuật sang markdown," và nó sẽ hoạt động ngay.

Để tìm hiểu thêm về cách MCP hoạt động, hãy xem tài liệu MCP.

Cách MCP Server thực sự hoạt động

Hãy nghĩ về MCP server như các microservice chuyên biệt cho AI của bạn. Mỗi server:

• Cung cấp các công cụ mà AI của bạn có thể gọi — Mỗi MCP server công bố một tập hợp các hàm ("công cụ") mà mô hình có thể gọi. Các công cụ này có thể đơn giản như lấy nội dung file, hoặc mạnh mẽ như chạy truy vấn SQL. Đối với AI, chúng đều trông như các API có cấu trúc, có thể gọi được.
• Duy trì ngữ cảnh cuộc trò chuyện qua nhiều lần sử dụng công cụ.
• Xử lý lỗi một cách nhẹ nhàng với phản hồi có ý nghĩa cho AI.
• Cấu hình qua JSON để dễ dàng tùy chỉnh. Thêm hoặc xóa một server đơn giản như chỉnh sửa cấu hình JSON. Mỗi mục mô tả server, cách kết nối với nó (command, URL, v.v.), và những quyền nó có. Điều này giúp việc tùy chỉnh hộp công cụ AI của bạn cực kỳ dễ dàng.

Vẻ đẹp nằm ở sự đơn giản — thêm một server vào cấu hình của bạn, khởi động lại Claude/Cursor/Bất kỳ gì, và đột nhiên AI của bạn biết rõ database của bạn, có thể thu thập dữ liệu web, hoặc điều khiển trình duyệt.

💡 Tôi tập trung hoàn toàn vào phần miễn phí và mã nguồn mở ở đây, điều đó có nghĩa là một số Model Context Protocol server trả phí thực sự hữu ích — như Figma MCP chuyển đổi thiết kế thành code, nhưng chỉ có sẵn trên các gói Professional, Organization, hoặc Enterprise của Figma — không có trong danh sách của tôi.

Sẵn sàng mang lại siêu năng lực thực sự cho AI của bạn? Hãy bắt đầu.

1. Bright Data MCP Server — Công cụ truy cập web tối ưu cho AI

Repository: https://github.com/brightdata/brightdata-mcp Tài liệu: https://docs.brightdata.com/mcp-server/overview License: MIT Gói miễn phí: 5.000 request/tháng

Nó làm gì:

Đây là lớp truy cập web cho LLMs và AI agent. Đây là một MCP wrapper bao quanh tất cả các dịch vụ của Bright Data — cung cấp tìm kiếm, thu thập dữ liệu, điều hướng trang web, và thậm chí tự động hóa trình duyệt thông qua một server. Nó xử lý các phức tạp khiến hầu hết các nỗ lực thu thập dữ liệu thất bại: phát hiện bot, CAPTCHA, hạn chế địa lý, và các trang web nặng JavaScript.

Tại sao nó thiết yếu:

Agent cần dữ liệu trực tiếp, nhưng nếu bạn đã từng kết nối một agent với web mở, bạn biết rằng các trang web hiện đại sử dụng các biện pháp chống bot tinh vi đánh bại các scraper đơn giản. Bạn không thể xây dựng các giải pháp riêng biệt ở quy mô lớn.

MCP server của Bright Data cung cấp proxy residential, giải CAPTCHA tự động, và tự động hóa trình duyệt — cho phép bạn tập trung vào việc trích xuất dữ liệu thay vì đấu tranh với cơ sở hạ tầng. MCP này loại bỏ các điểm đau để bạn có thể tập trung vào logic agent thực sự thay vì đấu tranh với hạ tầng.

Trích xuất dữ liệu có thể lập trình, đáng tin cậy, tiết kiệm kích thước context bằng cách vừa là MCP tìm kiếm web vừa là MCP tự động hóa trình duyệt trong một, với 5k lệnh gọi công cụ miễn phí mỗi tháng? Tôi chọn nó.

Tính năng chính:

• Truy cập web thời gian thực: Truy cập thông tin cập nhật trực tiếp từ web, mở rộng quy mô theo nhu cầu.
• Hơn 60 công cụ chuyên biệt bao gồm mạng xã hội, thương mại điện tử, và công cụ tìm kiếm
• Bỏ qua hạn chế địa lý: Cho phép bạn nhắm mục tiêu các địa lý cụ thể để khám phá dữ liệu địa phương
• Render JavaScript: Render JavaScript từ xa để lấy nội dung động
• Điều khiển trình duyệt: Khả năng tự động hóa trình duyệt từ xa cho các tương tác phức tạp

Bắt đầu nhanh:

Trước tiên, đăng ký tài khoản — sau đó lấy API token của bạn.

Người dùng mới nhận được key API test qua email chào mừng, nhưng bạn luôn có thể tạo một key từ Dashboard -> Settings -> User management.

Tùy chọn 1: Remote Server (Dễ nhất)

{
  "mcpServers": {
    "Bright Data": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "mcp-remote",
      "https://mcp.brightdata.com/mcp?token=YOUR_API_TOKEN_HERE"
      ]
    }
  }
}

Tùy chọn 2: Chạy cục bộ + Cấu hình nâng cao tùy chọn

{
  "mcpServers": {
    "Bright Data": {
      "command": "npx",
      "args": ["@brightdata/mcp"],
      "env": {
        "API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN_HERE",
        "PRO_MODE": "true",              // Kích hoạt tất cả 60+ công cụ
        "RATE_LIMIT": "100/1h",          // Giới hạn tốc độ tùy chỉnh
        "WEB_UNLOCKER_ZONE": "custom",   // Zone unlocker tùy chỉnh
        "BROWSER_ZONE": "custom_browser" // Zone trình duyệt tùy chỉnh
        }
     }
  }
}

Chế độ Pro vs Basic:

Mặc định, bạn nhận được các công cụ cơ bản (tìm kiếm và thu thập dữ liệu). Kích hoạt chế độ Pro để truy cập gần 60 công cụ bao gồm tự động hóa trình duyệt và trích xuất dữ liệu web — lưu ý rằng điều này phát sinh phí PAYG bổ sung.

Các công cụ được cung cấp (~60 tổng cộng):

• Thu thập dữ liệu web chung: 3 công cụ cho kết quả công cụ tìm kiếm và thu thập trang web chung với bỏ qua phát hiện bot
• Tự động hóa trình duyệt: 9 công cụ cho duyệt web tương tác, click, gõ, điều hướng, và chụp màn hình
• Nền tảng thương mại điện tử: 10 công cụ cho dữ liệu có cấu trúc từ Amazon, Walmart, eBay, Home Depot, Zara, Etsy, BestBuy, Booking.com, và Zillow
• Nền tảng mạng xã hội: 16 công cụ bao gồm LinkedIn, Instagram, Facebook, X/Twitter, TikTok, YouTube, và Reddit với hồ sơ, bài đăng, bình luận, và dữ liệu marketplace
• Dữ liệu chuyên nghiệp/kinh doanh: 4 công cụ cho danh sách việc làm LinkedIn, ZoomInfo, dữ liệu công ty Crunchbase, và Yahoo Finance
• Và nhiều hơn nữa trên Maps, Reviews, App Stores.

Cách sử dụng Bright Data Web MCP:

• Nghiên cứu thị trường: "Top 10 startup fintech nào đã huy động Series A trong năm 2025?"
• Dữ liệu thời gian thực: "Vốn hóa thị trường hiện tại của Tesla là bao nhiêu?"
• Tổng hợp nội dung: "Bài viết Wikipedia trong ngày là gì?"
• Phân tích cạnh tranh: "Thu thập các trang giá của 5 công cụ quản lý dự án hàng đầu"

Phù hợp nhất cho: các nhà phát triển xây dựng pipeline thu thập dữ liệu, AI agent cần truy cập web, tự động hóa nghiên cứu thị trường, công cụ phân tích cạnh tranh, hoặc bất kỳ ứng dụng nào yêu cầu trích xuất dữ liệu web đáng tin cậy ở quy mô doanh nghiệp.

2. Chrome DevTools MCP Server — Mang lại tầm nhìn trình duyệt thực sự cho AI Agent

Repository: https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp Tài liệu: https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp/?tab=readme-ov-file#chrome-devtools-mcp License: Apache 2.0 Gói miễn phí: Không giới hạn

Nó làm gì:

Server này cho phép một AI coding agent (Claude, Gemini, Cursor, Copilot, v.v.) kết nối với một instance Chrome đang chạy và điều khiển nó thông qua DevTools. Điều đó có nghĩa là agent thực sự có thể có đầy đủ ngữ cảnh của các tab Chrome đang chạy trực tiếp — kiểm tra DOM, xem qua console logs, theo dõi network requests, và tự động hóa các tương tác với trình duyệt.

Tại sao nó thiết yếu:

Thông thường, các coding agent làm việc một cách mù quáng — họ tạo code, nhưng không thể thấy điều gì xảy ra khi nó chạy trong trình duyệt thực. Sự ngắt kết nối đó là lý do tại sao các "sửa lỗi" của họ thường bỏ lỡ mục tiêu. Bằng cách cho họ quyền truy cập vào chính Chrome, server này loại bỏ màn che mắt: agent có ngữ cảnh của các tab riêng lẻ và thực sự có thể test, debug, và phân tích các trang trực tiếp thay vì đoán mò. Nó chuyển họ từ tạo-code-trừu-tượng sang debug end-to-end thực sự.

Tính năng chính:

• Insights hiệu suất: Ghi lại performance traces và trích xuất insights có thể hành động bằng Chrome DevTools
• Debug trình duyệt nâng cao: Phân tích network requests, chụp screenshots, kiểm tra console logs
• Tự động hóa đáng tin cậy: Sử dụng Puppeteer để tự động hóa các hành động trong Chrome với xử lý chờ tự động
• Xác minh code thời gian thực: Tạo các bản sửa lỗi và tự động xác minh chúng hoạt động trong trình duyệt
• Kiểm tra DOM/CSS trực tiếp: Debug các vấn đề styling và layout với các đề xuất cụ thể dựa trên dữ liệu trình duyệt trực tiếp

Các công cụ được cung cấp (26 tổng cộng):

• Tự động hóa input: 7 công cụ để điền form, click, gõ
• Tự động hóa điều hướng: 7 công cụ cho điều hướng trang và xử lý URL
• Mô phỏng: 3 công cụ cho mô phỏng thiết bị/viewport
• Hiệu suất: 3 công cụ cho ghi và phân tích trace
• Network: 2 công cụ cho giám sát request và debug CORS
• Debug: 4 công cụ cho kiểm tra console và phân tích lỗi

Bắt đầu nhanh:

{
  "mcpServers": {
    "chrome-devtools": {
      "command": "npx",
      "args": ["chrome-devtools-mcp@latest"]
    }
  }
}

Claude Code CLI:

claude mcp add chrome-devtools npx chrome-devtools-mcp@latest

VS Code CLI:

code --add-mcp '{"name":"chrome-devtools","command":"npx","args":["chrome-devtools-mcp@latest"]}'

Cấu hình nâng cao:

{
  "mcpServers": {
    "chrome-devtools": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "chrome-devtools-mcp@latest",
        "--channel=canary",
        "--headless=true",
        "--isolated=true"
      ]
    }
  }
}

Khi cài đặt lần đầu, thử prompt này để xác minh mọi thứ hoạt động:

"Kiểm tra hiệu suất của https://developers.chrome.com"

Cách sử dụng Chrome DevTools MCP:

• Debug thời gian thực: "Một vài hình ảnh trên localhost:3000 không tải. Chuyện gì đang xảy ra?" — AI của bạn có thể kiểm tra network requests, xác định các vấn đề CORS, và đề xuất sửa lỗi.
• Tối ưu hóa hiệu suất: "Localhost:8080 đang tải chậm. Làm cho nó tải nhanh hơn." — AI chạy performance traces, phân tích metrics LCP, và cung cấp các đề xuất tối ưu hóa cụ thể.
• Sửa lỗi visual: "Banner trên localhost:3000 liên tục tràn ra ngoài trang. Kiểm tra xem chuyện gì đang xảy ra." — AI kiểm tra DOM/CSS trực tiếp và đề xuất các bản sửa layout dựa trên rendering trình duyệt thực tế.
• Test luồng form: "Tại sao gửi form lại thất bại sau khi nhập địa chỉ email?" — AI có thể điều hướng, điền form, và debug các tương tác người dùng phức tạp.
• Xác minh code: "Xác minh trong trình duyệt rằng [thay đổi] hoạt động như mong đợi." — AI tạo code và ngay lập tức test nó trong môi trường trình duyệt thực.

Hoàn hảo cho: Các nhà phát triển web muốn hỗ trợ AI với debugging, đội ngũ tối ưu hóa hiệu suất, và bất kỳ ai xây dựng ứng dụng mà AI cần hiểu hành vi trình duyệt.

3. MarkItDown MCP Server — Bộ chuyển đổi tài liệu sang Markdown đa năng

Repository: https://github.com/microsoft/markitdown/tree/main/packages/markitdown-mcp Tài liệu: https://github.com/microsoft/markitdown?tab=readme License: MIT Gói miễn phí: Không giới hạn

Nó làm gì:

Server này bọc engine MarkItDown của Microsoft và cung cấp một hàm duy nhất: convert_to_markdown(uri). URI có thể trỏ đến một file, một URL, hoặc thậm chí một chuỗi dữ liệu, và nó sẽ chuyển đổi nội dung thành Markdown sạch. Nó hỗ trợ STDIO, HTTP streamable, và SSE, vì vậy nó dễ dàng tích hợp vào các workflow AI agent.

Tại sao nó thiết yếu:

Rất nhiều dữ liệu có giá trị bị kẹt trong các định dạng mà LLMs không xử lý tốt — tài liệu Word, PDF, PowerPoint, v.v. MarkItDown làm phẳng chúng thành Markdown có cấu trúc, dễ dàng hơn nhiều cho agent xử lý. Thay vì cố gắng ghép nối các parser tùy chỉnh, bạn có một pipeline đáng tin cậy biến nội dung "tài liệu cũ" thành thứ gì đó ngay lập tức có thể sử dụng bởi AI. Đối với tôi, đây không chỉ là một bộ chuyển đổi file khác mà còn là việc mở khóa tài liệu như nguồn input hạng nhất cho agent.

Hỗ trợ URI đa năng:

• HTTP/HTTPS URLs: Chuyển đổi nội dung web trực tiếp
• File URIs: Xử lý tài liệu cục bộ
• Data URIs: Xử lý nội dung mã hóa Base64
• Bất kỳ định dạng nào MarkItDown hỗ trợ: Tài liệu Office, PDF, hình ảnh, âm thanh, archives, và nhiều hơn nữa

Nhiều chế độ server:

• STDIO: Chế độ mặc định cho tích hợp MCP client
• Streamable HTTP: HTTP server có thể truy cập qua mạng
• SSE (Server-Sent Events): Chế độ streaming thời gian thực
• Docker: Triển khai container hóa với volume mounting

Bắt đầu nhanh:

Python Package:

pip install markitdown-mcp
markitdown-mcp # Chế độ STDIO
markitdown-mcp --http --host 127.0.0.1 --port 3001 # Chế độ HTTP/SSE

Docker (Khuyến nghị cho Claude Desktop):

docker build -t markitdown-mcp:latest .
docker run -it --rm markitdown-mcp:latest

{
  "mcpServers": {
    "markitdown": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "markitdown-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}

Để truy cập file cục bộ:

{
  "mcpServers": {
    "markitdown": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "-v",
        "/home/user/data:/workdir",
        "markitdown-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}

Các công cụ được cung cấp (1 tổng cộng):

• convert_to_markdown(uri) — Server này cung cấp một công cụ mạnh mẽ duy nhất xử lý bất kỳ định dạng file được hỗ trợ nào.

Cách sử dụng MarkItDown MCP:

• Pipeline tài liệu: "Chuyển đổi tất cả tài liệu Word cũ của chúng tôi trong thư mục này sang Markdown cho cổng thông tin nhà phát triển mới" — Hoàn hảo cho việc di chuyển hệ thống tài liệu.
• Phân tích nội dung: "Trích xuất và chuyển đổi tất cả PDF từ báo cáo quý của chúng tôi để phân tích xu hướng" — Cho phép AI phân tích nội dung trước đây bị khóa.
• Xử lý ghi chú cuộc họp: "Chuyển đổi các bài thuyết trình PowerPoint và bản ghi âm từ các cuộc họp chiến lược của chúng tôi thành Markdown có thể tìm kiếm" — Biến đổi nội dung đa phương tiện thành văn bản có thể phân tích.
• Di chuyển knowledge base: "Lấy các bảng tính Excel với thông số sản phẩm của chúng tôi và chuyển đổi chúng thành bảng Markdown" — Hiện đại hóa định dạng dữ liệu cho tài liệu kiểu wiki.
• Phân tích paper nghiên cứu: "Chuyển đổi các PDF học thuật này sang Markdown để tôi có thể phân tích xu hướng nghiên cứu qua 50 paper" — Mở khóa phân tích có cấu trúc của tài liệu nghiên cứu.

Hoàn hảo cho: Technical writer, content manager, nhà nghiên cứu, và nhà phát triển xây dựng pipeline xử lý tài liệu.

4. Context7 MCP Server — Tài liệu cập nhật cho Coding Agent của bạn

Repository: https://github.com/upstash/context7 Website: https://context7.com License: MIT Gói miễn phí: Không giới hạn cho sử dụng cá nhân

Nó làm gì:

Được xây dựng bởi Upstash, Context7 cung cấp cho AI agent quyền truy cập vào tài liệu luôn cập nhật, theo phiên bản cụ thể được lấy trực tiếp từ các nguồn chính thức. Đây không chỉ là tài liệu tĩnh — nó còn bao gồm các ví dụ code hoạt động, được định dạng để LLMs thực sự có thể sử dụng chúng.

Tại sao nó thiết yếu:

Hầu hết LLMs bị mắc kẹt với bất kỳ tài liệu nào có sẵn tại thời điểm training, điều đó có nghĩa là các bản phát hành mới hơn (Next.js 15, Tailwind 4, một số thư viện hoàn toàn mới, v.v.) hoặc bị thiếu hoặc bị trình bày sai (bạn đã bao giờ thử bảo LLM của bạn sử dụng Framer Motion vs. sử dụng Motion? Nó sẽ bị nhầm lẫn bởi việc đổi tên của họ.)

Đó là lý do tại sao bạn thường nhận được các đoạn code bị hỏng hoặc API bị hallucinate. Context7 bỏ qua điều này bằng cách cho phép agent lấy tài liệu thực tế cho phiên bản chính xác bạn đang sử dụng. Không hallucination, không thử và sai, và code hoạt động ngay từ lần đầu.

Tính năng chính:

• Tài liệu luôn cập nhật: Thông tin theo phiên bản cụ thể, hiện tại trên hàng nghìn thư viện, được lấy theo yêu cầu
• Ví dụ code thực: Các đoạn code hoạt động trực tiếp từ tài liệu chính thức
• Thông tin ngắn gọn: Chi tiết liên quan không có phần thừa
• Sử dụng cá nhân miễn phí: Không tốn phí cho nhà phát triển cá nhân
• Có độ bao phủ cài đặt toàn diện nhất của bất kỳ MCP server nào, hỗ trợ 20+ client bao gồm Cursor, VS Code, Claude Desktop, Windsurf, Cline, JetBrains, Warp, và nhiều hơn nữa.

Bắt đầu nhanh:

Remote (khuyến nghị):

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp"
    }
  }
}

Local:

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

Các công cụ được cung cấp (2 tổng cộng):

• resolve-library-id: Chuyển đổi tên thư viện thành ID tương thích Context7
• get-library-docs: Lấy tài liệu cập nhật với lọc chủ đề tùy chọn

Cách sử dụng Context7 MCP:

Chỉ cần thêm use context7 vào bất kỳ prompt nào:

Tạo một Next.js middleware kiểm tra JWT trong cookies. use context7

Cấu hình một Cloudflare Worker để cache JSON responses. use context7

Context7 tự động lấy tài liệu hiện tại và đưa chúng vào context của AI.

Hoặc, nếu bạn muốn một thư viện chính xác, sử dụng cú pháp slash:

triển khai xác thực cơ bản với supabase. use library /supabase/supabase

Bạn cũng có thể thiết lập sử dụng Context7 tự động trong Cursor hoặc Windsurf:

[[calls]]
match = "when the user requests code examples, setup or configuration steps, or library/API documentation"
tool = "context7"

Trước Context7: Hỏi Claude về Upstash Redis stream trim → Nhận code hallucinate không hoạt động → Dành thời gian debug → Nhiều lần qua lại

Sau Context7: Thêm use context7 → Nhận code hoạt động từ tài liệu chính thức ngay lần đầu → Ship nhanh hơn

Hoàn hảo cho:

• Áp dụng thư viện mới: Làm việc với các thư viện sau thời điểm training
• Nâng cấp phiên bản: Di chuyển sang các phiên bản framework mới hơn
• API phức tạp: Các thư viện với interface thay đổi thường xuyên
• Package hiếm: Các thư viện ít được biết đến mà LLMs không được train
• Code production: Khi sự chính xác quan trọng hơn tốc độ

Và bất kỳ ai mệt mỏi với việc debug code do AI tạo ra không hoạt động.

5. Sequential Thinking MCP Server — Suy luận có cấu trúc cho các vấn đề phức tạp

Repository: https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sequentialthinking License: MIT Gói miễn phí: Không giới hạn

Nó làm gì:

Server này, được xây dựng bởi chính Anthropic, cung cấp cho agent một framework cho suy luận từng bước. Thay vì nhảy thẳng đến câu trả lời, nó khuyến khích họ chia nhỏ vấn đề, xem lại các bước trước đó khi họ học được thêm, và theo dõi context qua nhiều giai đoạn. Về cơ bản là "nghĩ trước khi nói" cho AI — một khung đỡ cho việc giải quyết vấn đề có chủ đích hơn.

Tại sao nó quan trọng:

Hầu hết LLMs vội vàng đến câu trả lời hợp lý đầu tiên, điều này ổn cho các truy vấn đơn giản nhưng thất bại với các vấn đề khó hơn. Bằng cách thực thi một quy trình có cấu trúc — chia nhỏ, kiểm tra giả định, sửa đổi nếu cần — MCP server này giúp agent xử lý độ phức tạp giống như một nhà phân tích con người. Đây không phải về việc làm cho họ "thông minh hơn," mà là về việc cung cấp cho họ một cách đáng tin cậy để tổ chức suy luận của họ và tránh các phản hồi nông cạn một lần.

Tính năng chính:

• Chia nhỏ từng bước: Phân tích các vấn đề phức tạp thành các suy nghĩ tuần tự, có thể quản lý được
• Sửa đổi động: Sửa đổi và tinh chỉnh suy nghĩ khi hiểu biết sâu hơn
• Đường dẫn suy luận thay thế: Phân nhánh thành các cách tiếp cận khác nhau khi cần
• Lập kế hoạch thích ứng: Điều chỉnh tổng số suy nghĩ một cách động dựa trên độ phức tạp của vấn đề
• Tạo giả thuyết: Tạo và xác minh các giả thuyết giải pháp một cách có hệ thống
• Duy trì context: Bảo tồn context suy nghĩ qua nhiều bước

Các công cụ được cung cấp (1 tổng cộng):

• sequential_thinking(params) — Công cụ này giúp phân tích vấn đề thông qua một quy trình suy nghĩ linh hoạt có thể thích ứng và phát triển. Mỗi suy nghĩ có thể xây dựng trên, đặt câu hỏi, hoặc sửa đổi các insights trước đó khi hiểu biết sâu hơn.

Tham số:

• thought (string): Bước suy nghĩ hiện tại
• nextThoughtNeeded (boolean): Liệu có cần bước suy nghĩ khác không
• thoughtNumber (integer): Số thứ tự suy nghĩ hiện tại
• totalThoughts (integer): Tổng số suy nghĩ ước tính cần thiết
• isRevision (boolean): Liệu đây có sửa đổi suy nghĩ trước đó không
• revisesThought (integer): Suy nghĩ nào đang được xem xét lại
• branchFromThought (integer): Điểm phân nhánh cho suy luận thay thế
• branchId (string): Định danh nhánh để theo dõi các đường dẫn khác nhau
• needsMoreThoughts (boolean): Nếu cần thêm suy nghĩ

Bắt đầu nhanh:

NPX (Khuyến nghị):

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
    "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
      ]
    }
  }
}

Docker:

{
  "mcpServers": {
    "sequentialthinking": {
    "command": "docker",
    "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "mcp/sequentialthinking"
      ]
    }
  }
}

Cấu hình nâng cao:

Đặt biến môi trường DISABLE_THOUGHT_LOGGING=true để tắt log thông tin suy nghĩ vì lý do bảo mật.

Cách sử dụng Sequential Thinking MCP:

• Thiết kế kiến trúc hệ thống: "Thiết kế một kiến trúc microservices cho nền tảng thương mại điện tử" — AI có thể chia nhỏ thành: cân nhắc hạ tầng, ranh giới dịch vụ, luồng dữ liệu, ảnh hưởng bảo mật, và chiến lược triển khai, sửa đổi mỗi phần khi thiết kế phát triển.
• Debug phức tạp: "Debug vấn đề hiệu suất đa luồng này" — Phân tích có hệ thống qua: xác định triệu chứng, hình thành giả thuyết, chiến lược test, giải thích kết quả, và tinh chỉnh giải pháp.
• Lập kế hoạch chiến lược: "Lên kế hoạch chiến lược ra mắt sản phẩm của chúng tôi" — Đi qua từng bước: phân tích thị trường, định vị cạnh tranh, phát triển timeline, phân bổ nguồn lực, và giảm thiểu rủi ro, với khả năng sửa đổi dựa trên insights mới.
• Refactor code: "Refactor codebase cũ này sang các pattern hiện đại" — Cách tiếp cận có phương pháp: phân tích code, xác định pattern, lập kế hoạch di chuyển, ánh xạ dependency, và chiến lược thực thi.
• Phân tích nghiên cứu: "Phân tích các hàm ý của quy định AI mới này" — Suy nghĩ có cấu trúc: chia nhỏ quy định, đánh giá ảnh hưởng ngành, yêu cầu tuân thủ, timeline triển khai, và đề xuất chiến lược.

Hoàn hảo cho: Senior developer giải quyết các quyết định kiến trúc, technical lead lập kế hoạch thay đổi lớn, học giả lập kế hoạch nghiên cứu, và bất kỳ vấn đề phức tạp nào mà đường dẫn giải pháp không rõ ràng ngay lập tức.

So sánh nhanh: Server nào phù hợp với nhu cầu của bạn?

• Bright Data MCP — cho phép AI agent truy cập, điều hướng, và trích xuất từ các trang web thực với xử lý proxy/CAPTCHA; tốt cho dữ liệu web production.
• Chrome DevTools MCP — cung cấp cho coding agent trực tiếp toàn quyền điều khiển trình duyệt & kiểm tra qua DevTools.
• MarkItDown MCP — biến hầu như bất kỳ tài liệu nào (PDF, Word, Excel, âm thanh, hình ảnh, HTML, YouTube, ZIP, v.v.) thành Markdown sạch.
• Context7 MCP — cung cấp tài liệu theo phiên bản cụ thể, cập nhật và ví dụ code hoạt động cho bất kỳ thư viện nào, cho AI agent.
• Sequential Thinking MCP — cung cấp cho agent framework suy luận có cấu trúc/giải quyết vấn đề nhiều bước thay vì nhảy đến câu trả lời.

| MCP Server | Nó làm gì | Độ khó cài đặt | Gói miễn phí | Phù hợp nhất cho | |------------|----------|----------------|--------------|------------------| | Bright Data MCP Server | Agent có thể tìm kiếm, duyệt, điều hướng, và trích xuất nội dung web một cách đáng tin cậy (bypass block, proxy, CAPTCHA) | Trung bình | 5.000 request/tháng | Thu thập dữ liệu web production và workflow agent trực tiếp | | Chrome DevTools MCP Server | Cung cấp trình duyệt Chrome trực tiếp qua DevTools để agent có thể kiểm tra, tự động hóa, và debug | Dễ | Không giới hạn | Debug web, tự động hóa front-end | | MarkItDown MCP Server | Chuyển đổi bất kỳ tài liệu nào (PDF, Word, Excel, Âm thanh, Hình ảnh/OCR, HTML, ZIP, YouTube, EPub, v.v.) thành Markdown | Dễ | Không giới hạn | Tiêu thụ nội dung, pipeline tài liệu cho LLMs | | Context7 MCP Server | Cung cấp tài liệu theo phiên bản, cập nhật và ví dụ code hoạt động cho các framework hiện đại | Dễ | Không giới hạn | Coding agent làm việc với Next.js, Tailwind, v.v. | | Sequential Thinking MCP Server | Cung cấp engine suy luận có cấu trúc để agent chia nhỏ vấn đề thành các bước, sửa đổi logic, duy trì context | Dễ | Không giới hạn | Suy luận phức tạp, task nhiều bước, workflow phân tích |

Mẹo Pro

• Mẹo tốt nhất tôi có thể cho bạn là xếp chồng các MCP server. Sử dụng Sequential Thinking để lập kế hoạch đường dẫn nghiên cứu, Bright Data để thu thập dữ liệu dựa trên kế hoạch đó, LLM để phân tích, và cuối cùng, Context7 MCP để biết cách tốt nhất lưu trữ các phát hiện với metadata vào instance ChromaDB của bạn bằng SDK của nó — tất cả trong một workflow.
• Bắt đầu nhỏ: Hệ sinh thái MCP còn trẻ nhưng đang phát triển nhanh. Có hàng nghìn MCP server ngoài kia. Đừng choáng ngợp — chọn một server phù hợp với nhu cầu trước mắt của bạn và bắt đầu xây dựng giải pháp. Bạn có thể thử nghiệm với các kết hợp sau.
• Chú ý giới hạn context: Nhiều server hơn có nghĩa là nhiều công cụ hoạt động hơn làm phình context của bạn. Năm server hoạt động tốt với nhau, nhưng quá nhiều có thể làm giảm hiệu suất, hoặc gây ra hành vi LLM kỳ lạ/không thể đoán trước.

Khi hệ sinh thái phát triển, các nhà phát triển bắt đầu thử nghiệm ngay bây giờ sẽ là những người xây dựng thế hệ ứng dụng AI tiếp theo.

Bạn đã thử bất kỳ MCP server nào trong số này chưa? Trải nghiệm của bạn như thế nào? Tìm thấy server nào khác đáng đề xuất không? Chia sẻ trong phần bình luận bên dưới 👇.