QuotaCheap Playbook

MCP for Builders

Architecture and implementation playbooks for building useful MCP servers.

Khi nào nên dùng MCP, khi nào chỉ cần API integration bình thường

Decision framework giúp builder chọn giữa MCP, API integration truyền thống và function calling: use case phù hợp, chi phí vận hành, rủi ro security, portability và migration path.

MCP Observability: cần log gì khi agent gọi tools

Hướng dẫn log MCP tool calls cho AI agent production: timeline, input/output redaction, latency, retries, user/session/workflow id, cost correlation và failure taxonomy.

MCP là gì? Giải thích thực dụng cho builder xây AI agent

Giải thích MCP theo góc nhìn builder: MCP giải quyết vấn đề gì, khác gì API integration và function calling, khi nào nên dùng, khi nào là overkill, và cần chuẩn bị gì trước khi đưa vào production.

MCP Security: permissions, secrets, sandbox và blast radius

Checklist bảo mật MCP cho production: least privilege, secret handling, read/write tools, per-user authorization, audit logs, rate limits, human approval, kill switch và blast radius control.

MCP anti-patterns: 10 lỗi khiến agent workflow rối và nguy hiểm

10 anti-pattern thường gặp khi build MCP cho AI agent: tool quá rộng, raw database access, thiếu schema, thiếu auth, không dry-run, log secrets, không rate limit, không versioning và dùng MCP cho mọi thứ.

MCP cho Builder: Khi Nào Bạn Thực Sự Cần Nó?

MCP hữu ích khi agent cần kết nối nhiều công cụ, dữ liệu và workflow theo cách có thể chuẩn hóa, kiểm soát và mở rộng. Nhưng không phải agent nào cũng cần MCP ngay từ đầu. Bài viết này giúp developer nhận biết tín hiệu nên dùng MCP, khi nào chưa cần, và cách triển khai thận trọng trong môi trường production.

Thiết kế MCP tools: ít nhưng đúng, tránh mở nguyên backend cho agent

Hướng dẫn thiết kế MCP tools cho AI agent production: naming, input/output schema, read/write separation, idempotency, dry-run, confirmation, logs và anti-pattern mở nguyên backend cho agent.

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 builder xây AI agent.