QuotaCheap Playbook

MCP production checklist cho AI agent builders

Checklist triển khai MCP production: architecture, tool design, security, observability, cost controls, rollout, testing và operational ownership cho build…

Checklist thực dụng trước khi để agent gọi MCP tools trong workflow thật.

Checklist triển khai MCP production: architecture, tool design, security, observability, cost controls, rollout, testing và operational ownership cho builder xây AI agent.

MCP production checklist cho AI agent builders Demo MCP thường rất nhanh: thêm server, expose tool, agent gọi được.

Production thì khác.

Production cần biết tool có quyền gì, log ở đâu, retry thế nào, ai chịu trách nhiệm khi agent gọi sai và workflow đó tốn bao nhiêu tiền.

Checklist này giúp builder rà lại trước khi bật MCP cho user thật.

Architecture checklist MCP server có boundary rõ với app backend.

Tool surface nhỏ, không expose raw backend.

Có môi trường dev/staging/prod riêng.

Có versioning cho tool schema.

Có kế hoạch rollback khi tool behavior lỗi.

Tool design checklist Tool name thể hiện business action.

Input schema chặt.

Output ngắn và có cấu trúc.

Read tools và write tools tách biệt.

Write tools có dry run hoặc preview.

Idempotency cho action có side effect.

Security checklist Secrets không vào prompt/tool output/logs.

Auth theo user/workspace/resource.

Least privilege cho từng agent role.

Sensitive actions cần approval.

Rate limit theo user/tool/workflow.

Observability checklist Log tool call timeline.

Có request/session/workflow id.

Log latency, status, retry count.

Redact input/output nhạy cảm.

MCP production checklist cho AI agent builders Demo MCP thường rất nhanh: thêm server, expose tool, agent gọi được. Production thì khác. Production cần biết tool có quyền gì, log ở đâu, retry thế nào, ai chịu trách nhiệm khi agent gọi sai và workflow đó tốn bao nhiêu tiền. Checklist này giúp builder rà lại trước khi bật MCP cho user thật. 1. Architecture checklist MCP server có boundary

rõ với app backend. Tool surface nhỏ, không expose raw backend. Có môi trường dev/staging/prod riêng. Có versioning cho tool schema. Có kế hoạch rollback khi tool behavior lỗi. 2. Tool design checklist Tool name thể hiện business action. Input schema chặt. Output ngắn và có cấu trúc. Read tools và write tools tách biệt. Write tools có dry run hoặc preview. Idempotency cho action có side effect. 3. Security

checklist Secrets không vào prompt/tool output/logs. Auth theo user/workspace/resource. Least privilege cho từng agent role. Sensitive actions cần approval. Rate limit theo user/tool/workflow. Có kill switch. 4. Observability checklist Log tool call timeline. Có request/session/workflow id. Log latency, status, retry count. Redact input/output nhạy cảm. Phân loại lỗi rõ. Có dashboard top errors/top cost/top latency. 5. Cost checklist Đo model calls theo workflow. Đo input/output tokens. Gắn model usage với

tool calls. Giới hạn retry. Prune tool output dài. Đặt quota/budget guard. QuotaCheap phù hợp ở lớp model gateway để ghi request logs, token usage, latency và kiểm soát quota/cost qua OpenAI compatible API. 6. Rollout checklist Bắt đầu read only. Test với internal users. Bật write tools từng phần. Giữ approval mode cho action nhạy cảm. Theo dõi error/cost trong 7 ngày đầu. Có playbook incident. 7. Testing checklist

Test schema validation. Test permission denied. Test missing resource. Test timeout. Test rate limit. Test duplicate retry. Test redaction. Test prompt injection trong tool/resource content. 8. Ownership checklist Ai maintain MCP server? Ai review tool changes? Ai nhận alert? Ai có quyền pause/disable tool? Logs giữ bao lâu? User support xử lý lỗi thế nào? Kết luận MCP production ready không phải là “agent gọi được tool”. Production ready là

agent gọi đúng tool, đúng quyền, có logs, có quota, có approval khi cần và có người chịu trách nhiệm khi mọi thứ lệch. Checklist này nên được coi là cổng trước khi bật MCP cho workflow thật. Cách áp dụng trong một team nhỏ Nếu bạn là founder hoặc technical lead của một team nhỏ, đừng bắt đầu MCP bằng một platform quá lớn. Hãy chọn một workflow có

giá trị rõ và rủi ro vừa phải, ví dụ: đọc tài liệu nội bộ, tra cứu issue, tạo draft