> For clean Markdown of any page, append .md to the page URL. > For a complete documentation index, see https://docs.tramlabs.io/llms.txt. > For AI client integration (Claude Code, Cursor, etc.), connect to the MCP server at https://docs.tramlabs.io/_mcp/server. # Sử dụng MCP Servers với Trạm AI > Sử dụng MCP Servers với Trạm AI MCP servers là một cách phổ biến để trang bị khả năng tool calling cho các LLM, đồng thời là một lựa chọn thay thế cho tool calling tương thích OpenAI. Người dùng có thể dùng MCP servers với Trạm AI bằng cách chuyển đổi các định nghĩa tool MCP (Anthropic) sang định nghĩa tool tương thích OpenAI. Ví dụ này dùng [MCP client SDK của Anthropic](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk?tab=readme-ov-file#writing-mcp-clients) để tương tác với File System MCP, tất cả đều chạy trên nền Trạm AI. > **Warning** > > Lưu ý rằng tương tác với MCP servers phức tạp hơn so với việc gọi một REST > endpoint. Giao thức MCP có trạng thái (stateful) và đòi hỏi phải quản lý session. Ví > dụ bên dưới có dùng MCP client SDK, nhưng vẫn khá phức tạp. Trước tiên cần một chút thiết lập. Để chạy được ví dụ này, người dùng cần pip install các package và tạo một file `.env` có thiết lập sẵn OPENAI_API_KEY. Ví dụ này cũng giả định thư mục `/Applications` đã tồn tại. **`expandable lines`** ```python expandable lines import asyncio from typing import Optional from contextlib import AsyncExitStack from mcp import ClientSession, StdioServerParameters from mcp.client.stdio import stdio_client from openai import OpenAI from dotenv import load_dotenv import json load_dotenv() # load environment variables from .env MODEL = "claude-sonnet-4.6" SERVER_CONFIG = { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", f"/Applications/"], "env": None } ``` Tiếp theo là hàm helper để chuyển đổi các định nghĩa tool MCP sang định nghĩa tool OpenAI: **`lines`** ```python lines def convert_tool_format(tool): converted_tool = { "type": "function", "function": { "name": tool.name, "description": tool.description, "parameters": { "type": "object", "properties": tool.inputSchema["properties"], "required": tool.inputSchema["required"] } } } return converted_tool ``` Và bản thân MCP client; đáng tiếc là dài khoảng 100 dòng code. Lưu ý rằng SERVER_CONFIG được hard-code thẳng vào client, nhưng tất nhiên người dùng hoàn toàn có thể tham số hóa nó cho các MCP servers khác. **`expandable lines`** ```python expandable lines class MCPClient: def __init__(self): self.session: Optional[ClientSession] = None self.exit_stack = AsyncExitStack() self.openai = OpenAI( base_url="https://api.tramlabs.io/v1" ) async def connect_to_server(self, server_config): server_params = StdioServerParameters(**server_config) stdio_transport = await self.exit_stack.enter_async_context(stdio_client(server_params)) self.stdio, self.write = stdio_transport self.session = await self.exit_stack.enter_async_context(ClientSession(self.stdio, self.write)) await self.session.initialize() # List available tools from the MCP server response = await self.session.list_tools() print("\nConnected to server with tools:", [tool.name for tool in response.tools]) self.messages = [] async def process_query(self, query: str) -> str: self.messages.append({ "role": "user", "content": query }) response = await self.session.list_tools() available_tools = [convert_tool_format(tool) for tool in response.tools] response = self.openai.chat.completions.create( model=MODEL, tools=available_tools, messages=self.messages ) self.messages.append(response.choices[0].message.model_dump()) final_text = [] content = response.choices[0].message if content.tool_calls is not None: tool_name = content.tool_calls[0].function.name tool_args = content.tool_calls[0].function.arguments tool_args = json.loads(tool_args) if tool_args else {} # Execute tool call try: result = await self.session.call_tool(tool_name, tool_args) final_text.append(f"[Calling tool {tool_name} with args {tool_args}]") except Exception as e: print(f"Error calling tool {tool_name}: {e}") result = None self.messages.append({ "role": "tool", "tool_call_id": content.tool_calls[0].id, "name": tool_name, "content": result.content }) response = self.openai.chat.completions.create( model=MODEL, max_tokens=1000, messages=self.messages, ) final_text.append(response.choices[0].message.content) else: final_text.append(content.content) return "\n".join(final_text) async def chat_loop(self): """Run an interactive chat loop""" print("\nMCP Client Started!") print("Type your queries or 'quit' to exit.") while True: try: query = input("\nQuery: ").strip() result = await self.process_query(query) print("Result:") print(result) except Exception as e: print(f"Error: {str(e)}") async def cleanup(self): await self.exit_stack.aclose() async def main(): client = MCPClient() try: await client.connect_to_server(SERVER_CONFIG) await client.chat_loop() finally: await client.cleanup() if __name__ == "__main__": import sys asyncio.run(main()) ``` Ghép toàn bộ code ở trên vào file mcp-client.py, người dùng sẽ có một client chạy được như sau (một số output đã được lược bớt cho ngắn gọn): **`expandable lines`** ```bash expandable lines % python mcp-client.py Secure MCP Filesystem Server running on stdio Allowed directories: [ '/Applications' ] Connected to server with tools: ['read_file', 'read_multiple_files', 'write_file'...] MCP Client Started! Type your queries or 'quit' to exit. Query: Do I have microsoft office installed? Result: [Calling tool list_allowed_directories with args {}] I can check if Microsoft Office is installed in the Applications folder: Query: continue Result: [Calling tool search_files with args {'path': '/Applications', 'pattern': 'Microsoft'}] Now let me check specifically for Microsoft Office applications: Query: continue Result: I can see from the search results that Microsoft Office is indeed installed on your system. The search found the following main Microsoft Office applications: 1. Microsoft Excel - /Applications/Microsoft Excel.app 2. Microsoft PowerPoint - /Applications/Microsoft PowerPoint.app 3. Microsoft Word - /Applications/Microsoft Word.app 4. OneDrive - /Applications/OneDrive.app (which includes Microsoft SharePoint integration) ```