E2LLM vs MCP: Tại Sao Không Đốt Token Không Cần Thiết?
Giới thiệu
Trong thế giới AI ngày nay, việc tối ưu hóa chi phí và hiệu suất là rất quan trọng. MCP (Model Context Protocol) hứa hẹn cung cấp cho AI cái nhìn toàn diện: dump DOM, stream vào mô hình, cho phép AI lập luận. Tuy nhiên, điều này có thể gây tốn kém.
Mỗi yêu cầu đều yêu cầu đẩy một lượng lớn token cho dữ liệu mà phần lớn bạn không cần. Điều này không phải là "ngữ cảnh" mà là lãng phí.
Vấn Đề Với MCP
Lợi ích và hạn chế
- Dump toàn bộ trang: DOM, JS, CSS, các phần tử không liên quan, tiếng ồn phân tích.
- Chi phí token khổng lồ: mỗi yêu cầu đều bị phình to, ngay cả khi bạn chỉ quan tâm đến một phần tử.
- Làm chậm sự chấp nhận: Các nhóm tiết chế việc sử dụng AI thay vì thực sự áp dụng nó vào quy trình làm việc.
MCP có một vị trí nhất định trong tự động hóa trình duyệt và các quy trình đa bước. Nhưng nếu mục tiêu của bạn là ngữ cảnh thời gian thực, nó là quá tốn kém mỗi lần.
Cách Thức E2LLM
E2LLM là một tiện ích mở rộng nhẹ cho trình duyệt. Chỉ cần một cú nhấp chuột, bạn có được một snapshot JSON có cấu trúc chính xác những gì quan trọng:
- Các thuộc tính, văn bản, vai trò ARIA
- Cờ hiển thị và xác thực
- Kiểu đã tính toán và cấu trúc phân cấp
- Trạng thái thời gian thực — không phải là giả định tĩnh
Đó là tất cả. AI thấy những gì bạn thấy. Không lãng phí, không thừa thãi.
Tại Sao Điều Này Quan Trọng
- Tiết kiệm token: Chỉ JSON. Không có ballast vô dụng.
- Đối tượng đa dạng: hoạt động cho QA, Thiết kế và Phát triển.
- Ưu tiên quyền riêng tư: mọi thứ đều ở trong trình duyệt của bạn.
- Thực sự có thể sử dụng: cài đặt chỉ với một cú nhấp chuột, không có phức tạp.
Thay vì tiết chế các truy vấn, bạn thực sự sử dụng AI trong quy trình làm việc hàng ngày.
Trước và Sau
- Trước: “Modal có vẻ bị hỏng.” → báo cáo lỗi mơ hồ, AI phải đoán.
- Sau: snapshot JSON → AI xác định cờ hiển thị, phần tử ẩn hoặc xung đột cascade.
- Trước: Nhà thiết kế nói “khoảng cách có vẻ không đúng.” → chủ quan.
- Sau: snapshot JSON → AI so sánh kiểu đã tính toán với thông số thiết kế.
- Trước: Sao chép HTML → AI gợi ý sửa chữa cho những vấn đề không tồn tại.
- Sau: Sao chép JSON thời gian thực → AI thấy sự thật thời gian thực.
Các Thực Hành Tốt Nhất
- Chỉ yêu cầu những gì cần thiết: Khi sử dụng E2LLM, hãy đảm bảo rằng bạn chỉ yêu cầu thông tin bạn cần, để tiết kiệm token.
- Tạo cấu trúc rõ ràng cho snapshot: Cấu trúc JSON cần rõ ràng để dễ dàng phân tích và sử dụng.
- Thường xuyên cập nhật: Đảm bảo rằng phiên bản E2LLM của bạn luôn được cập nhật để tận dụng các tính năng mới nhất.
Những Cạm Bẫy Thường Gặp
- Quá phụ thuộc vào AI: Đừng để AI trở thành giải pháp duy nhất, hãy luôn xác minh kết quả.
- Không tối ưu hóa token: Nếu không cẩn thận, bạn có thể vẫn lãng phí token ngay cả khi sử dụng E2LLM.
Mẹo Tối Ưu Hiệu Suất
- Kiểm tra hiệu suất: Sử dụng các công cụ phân tích để theo dõi hiệu suất của E2LLM trong quy trình làm việc của bạn.
- Phân tích các truy vấn: Đánh giá các truy vấn của bạn để đảm bảo rằng bạn không yêu cầu các thông tin không cần thiết.
Kết Luận
E2LLM mang lại giải pháp tối ưu cho vấn đề lãng phí token mà MCP gặp phải. Với khả năng cung cấp snapshot JSON chính xác, E2LLM giúp các đội ngũ QA, Thiết kế và Phát triển làm việc hiệu quả hơn mà không cần phải lo lắng về chi phí lãng phí.
👉 Đừng đoán nữa. Hãy bắt đầu sản xuất với E2LLM ngay hôm nay!
