30/09/2026 · VietTechies · Biên tập
Komprise vừa chính thức phát hành Universal File MCP, một công cụ cung cấp giao diện đơn nhất cho các đại lý AI để truy vấn dữ liệu phi cấu trúc trên nhiều hệ thống lưu trữ doanh nghiệp khác nhau. Doanh nghiệp này cho biết sản phẩm nhằm mục đích giảm lượng thông tin không liên quan mà các đại lý phải xử lý trong bối cảnh các tổ chức đang ngày càng mở rộng kết nối Model Context Protocol.
Thách thức về quy mô của MCP
Model Context Protocol, giao thức ban đầu do Anthropic phát triển, cung cấp một chuẩn chung để các đại lý AI kết nối với phần mềm và nguồn dữ liệu bên ngoài. Theo báo cáo từ SiliconANGLE, Komprise nhận thấy sự gia tăng của các máy chủ MCP riêng biệt từ từng nhà cung cấp đang tạo ra điểm nghẽn mới: các đại lý phải quản lý quá nhiều định nghĩa công cụ trong khi tìm kiếm trên hàng triệu hoặc hàng tỷ tệp tin ở các môi trường lưu trữ lai.
Theo ông Krishna Subramanian, đồng sáng lập kiêm Chủ tịch Komprise, khối lượng công việc phát sinh này có thể làm ảnh hưởng đến độ chính xác, tốc độ phản hồi và chi phí vận hành. Ông cũng dẫn chứng một nghiên cứu của McKinsey cho thấy gần 60% mức tiêu thụ token của đại lý đến từ quá trình tinh chỉnh phản hồi, nơi các đại lý phụ liên tục xử lý đi xử lý lại thông tin trong khi thực hiện nhiệm vụ.
Lọc dữ liệu trước khi suy luận
Universal File MCP được thiết kế để xác định các nguồn dữ liệu phù hợp với yêu cầu và trả về kết quả thu gọn đã bổ sung ngữ cảnh, thay vì bắt đại lý tiếp xúc với mọi tệp có khả năng khớp lệnh. Hệ thống sử dụng Global Metadatabase của Komprise để duy trì cấu trúc dữ liệu nhất quán trên các tài nguyên lưu trữ, trong khi tính năng AI Preparation & Process Automation của hãng sẽ trích xuất dữ liệu đặc tả trước khi các tệp được xử lý.
Công cụ này cũng áp dụng bộ lọc nhiễu và phân quyền truy cập theo từng người dùng. Trong các ví dụ được SiliconANGLE ghi nhận, một bác sĩ lâm sàng có thể tìm kiếm hình ảnh giải phẫu bệnh được lọc theo ngữ cảnh và quyền hạn, trong khi chuyên gia an ninh thông tin có thể định vị các tệp không tuân thủ hoặc dữ liệu nghiên cứu lưu trữ thông qua các từ khóa dự án.
Khả năng tương thích đa nền tảng
Komprise cho biết giao diện này hoạt động tốt với dữ liệu do Komprise quản lý lẫn các hệ thống khác, bao gồm lưu trữ đính kèm mạng (NAS), lưu trữ đối tượng, môi trường đám mây và các kho ứng dụng cô lập. Điều này đưa sản phẩm trở thành một lớp kết nối hợp nhất cho các tổ chức có dữ liệu phân tán trên nhiều nhà cung cấp thay vì nằm tập trung ở một nền tảng.
Ông Todd Dorsey, chuyên gia phân tích tại Data Center Intelligence Group, đánh giá giải pháp này là bước tiến từ việc chỉ đơn thuần kết nối đại lý với dữ liệu doanh nghiệp sang việc tinh tuyển chính xác các tệp mà AI thực sự cần. Báo cáo không đi kèm các số liệu đo lường về mức tiết kiệm token, kết quả độ chính xác hay kiểm tra hiệu năng độc lập, do đó các lợi ích về hiệu quả này hiện vẫn dựa trên đánh giá của nhà cung cấp và chuyên gia phân tích.
Ảnh minh họa do AI tạo, không phải ảnh tư liệu.
Nguồn: Komprise combats ‘MCP bloat’ with a universal interface for AI agents to access enterprise data