Bỏ qua điều hướng
200Lab MCP - AI Tutor

Học và ứng dụng cùng với agent bạn đang dùng

Bạn không cần học tuần tự theo cách truyền thống. Ngay trong cuộc trò chuyện, agent tìm và đọc bài, dựng khóa học dành riêng cho bạn, áp bài học và skill 200Lab vào dự án bạn đang làm, rồi trình bày kết quả thành trang HTML, flash card hay slide.

Kết nối agent của bạn

Bạn sẽ xác nhận bằng tài khoản 200Lab ngay trong agent, không cần cài thêm gì trên web.

Dùng được với
  • Claude App
  • Claude Code
  • Codex CLI
  • ChatGPT App
Agent của bạnđã kết nối 200Lab AI TutorMinh họa

mình muốn hiểu cách agent gọi tool, nên bắt đầu từ bài nào?

search query: "agent gọi tool" · types: lesson

  • Agent Harness Foundations · Bài 7Agent Loop: làm, quan sát, rồi mới đi tiếp15 phút đọcOwned
  • Agent Harness Foundations · Bài 8Từ tool request tới action thực tế12 phút đọcOwned
  • Agent Harness Foundations · LabBọc một API nội bộ thành tool rồi chạy thử một vòng agentLab · 45 phút · kèm kit GoOwned
  • Xây dựng tính năng LLM có phạm vi rõ ràng · Bài 2Việc nào thật sự cần giao cho LLM?16 phút đọcFree
  • Agent Harness Foundations · ChallengeAgent gọi sai tool: dựng lại đường đi của run và tìm chỗ hỏngChallenge · mentor chấmOwned

get entity: lesson · slug: p1-v3-05-agent-loop

Bắt đầu từ bài Agent Loop là hợp nhất. Ý chính của bài:

  • Mỗi vòng, model chọn một bước để làm, có khi là gọi một tool.
  • Harness của bạn chạy bước đó rồi đưa kết quả quan sát được lại cho model.
  • Chỉ khi quan sát xong, agent mới quyết định đi tiếp hay dừng.

Đọc xong bài này thì qua bài Từ tool request tới action thực tế, rồi làm lab bọc API thành tool, mình đi cùng bạn ở đó.

Nguồn: khóa học "Agent Harness Foundations" · bài "Agent Loop: làm, quan sát, rồi mới đi tiếp" · https://learn.200lab.io/courses/agent-harness-foundations/lessons/p1-v3-05-agent-loop · Cấp cho [Tên học viên] · không phân phối lại.

AI Tutor

AI Tutor dựng khóa học riêng cho bạn

Bạn nói mục tiêu, agent hỏi lại vài câu rồi xếp một lộ trình từ chính các bài 200Lab. Chỗ nào 200Lab chưa có bài, agent ghi rõ là tự soạn hay tài liệu ngoài, không trộn lẫn.

  1. Trả lời ba câu hỏi

    Agent đọc quy tắc ai_tutor rồi hỏi từng câu một: bạn muốn làm được gì, bạn đã biết gì, mỗi tuần bạn học được bao nhiêu giờ.

  2. Agent lấy bản đồ kiến thức

    Một lần gọi ai_tutor_recommend trả về các khóa và bài 200Lab khớp với bạn, kèm những chủ đề catalog chưa có.

  3. Lộ trình xếp theo giờ của bạn

    Kiến thức nền đi trước. Khóa bạn chưa có thì bắt đầu bằng bài học thử. Bài đọc, lab, challenge hay kit đều có chỗ; mỗi bước gắn nhãn 200Lab, tự soạn hoặc ngoài, lưu thành file markdown trong máy bạn.

  4. Học từng bước ngay trong chat

    Agent đọc bài bằng get và giảng theo đúng project của bạn. Bài có kit thì agent lấy link bằng get_artifact_download_url, tải về và chạy thử cùng bạn. Hỏi tiến độ thì agent mở learning_dashboard: chuỗi ngày học, mục tiêu tuần và bài nên học tiếp. Đọc xong, bạn bấm hoàn thành bài trên app học.

AI Tutordùng 200Lab làm nềnMinh họa

Dựng giúp mình một lộ trình để tự viết agent bằng Go.

ai_tutor

1/3Bạn muốn làm được gì sau khi học xong?

Một agent Go gọi được API nội bộ của công ty.

2/3Hiện bạn đã quen với ngôn ngữ hay công cụ nào, ở mức nào?

Go cơ bản, đã viết REST API, chưa đụng LLM.

3/3Mỗi tuần bạn dành được khoảng bao nhiêu giờ để học?

Khoảng 6 giờ.

ai_tutor_recommend goal · queries · known · weeklyHours: 6

Lộ trình tuần 1roadmap.md

Đã xếp6 giờ trên 6 giờ/tuần

  1. 200LabHọc thử: Trước khi bắt đầu build AgentAgent Harness Foundations · bài free mở đầu khóa1 giờ
  2. 200LabAgent Loop và Từ tool request tới action thực tếAgent Harness Foundations · Bài 7, Bài 81,5 giờ
  3. 200LabBọc một API nội bộ thành tool rồi chạy thử một vòng agentAgent Harness Foundations · Lab · kèm kit Go1 giờ
  4. 200LabAgent gọi sai tool: dựng lại đường đi của run và tìm chỗ hỏngAgent Harness Foundations · Challenge · mentor chấm0,5 giờ
  5. tự soạnViết agent loop bằng Go cho API của công ty bạnAgent soạn riêng theo repo của bạn1 giờ
  6. ngoàiĐặc tả MCP: phần tools và transportsmodelcontextprotocol.io1 giờ

Tuần 1 có 2 bài đọc, 1 lab và 1 challenge từ 200Lab, 1 phần tự soạn và 1 tài liệu ngoài, vừa đủ 6 giờ. Mình đã lưu vào roadmap.md trong thư mục của bạn. Mình bắt đầu bằng bài học thử nhé?

Áp dụng

Mang bài 200Lab vào dự án bạn đang làm

Bạn nêu bài toán đang vướng trong dự án, agent tìm các bài 200Lab giải đúng chuyện đó rồi áp thẳng vào code của bạn. Mỗi câu trả lời ghi rõ nó lấy từ bài nào.

  1. Nêu bài toán đang vướng

    Agent đọc quy tắc ai_tutor, cần thì hỏi lại bạn tối đa một câu về stack hoặc bối cảnh.

  2. Agent tìm đúng bài

    Một lần gọi ai_tutor_recommend với chính bài toán của bạn trả về các bài 200Lab khớp nhất. Bài trong khóa bạn chưa có thì agent nói rõ và đưa link khóa.

  3. Áp vào code của bạn

    Agent đọc trọn bài bằng get rồi áp vào code bạn đang mở. Nguồn ghi rõ trên từng câu trả lời.

Agent của bạnđã kết nối 200Lab AI TutorMinh họa

Service thanh toán của mình đang trừ tiền khách hai lần khi retry sau timeout. 200Lab có bài nào xử lý đúng chuyện này không?

ai_tutor

ai_tutor_recommend goal: "retry sau timeout trừ tiền hai lần" · queries: "idempotency khi retry thanh toán" · build: service thanh toán Go

  • Timeout, retry và crash · Bài 5Idempotency key giúp retry mà không trừ tiền khách hai lần21 phút đọcOwned
  • Timeout, retry và crash · Bài 7Ghi database và gọi service bên ngoài không nằm chung một transaction20 phút đọc · kèm kitOwned
  • Timeout, retry và crash · Bài 15Giữ đúng trạng thái thanh toán khi cổng timeout, webhook bị gửi trùng hoặc đến sớm22 phút đọc · kèm kitOwned
  • Timeout, retry và crash · Bài mở đầuSau timeout hay crash, lệnh đã gửi sang service bên ngoài chạy hay chưa?13 phút đọcFree

get entity: lesson · slug: sd2-05

Chỗ hỏng nằm ở chargeCustomer: khi http.Client timeout, code gọi lại nguyên lệnh cũ nên cổng nhận hai lệnh khác nhau. Theo bài Idempotency key giúp retry mà không trừ tiền khách hai lần:

  • Sinh idempotency key từ orderId lúc tạo lệnh, gửi kèm header ở mọi lần gọi.
  • Lưu key và kết quả vào bảng payment_attempts trước khi gọi cổng; retry chỉ chạy khi key chưa có kết quả.
  • Timeout không có nghĩa là thất bại: hỏi lại trạng thái bằng key trước khi retry, bài 12 nói kỹ phần này.

Mình viết patch cho charge.go theo đúng bài này nhé? Xong rồi đọc tiếp bài Ghi database và gọi service bên ngoài không nằm chung một transaction để email xác nhận không bị sót.

Nguồn: khóa học "Xử lý timeout, retry và crash - idempotency, outbox, lease và reconciliation" · bài "Idempotency key giúp retry mà không trừ tiền khách hai lần" · https://learn.200lab.io/courses/xu-ly-timeout-retry-va-crash-idempotency-outbox-lease-va-reconciliation/lessons/sd2-05 · Cấp cho [Tên học viên] · không phân phối lại.

Skill 200Lab

Skill 200Lab cho việc bạn đang làm

Khi bạn thiết kế, build, review hay harden một phần trong dự án, agent tìm skill 200Lab cho đúng loại việc đó và làm theo cách 200Lab đánh giá: tiêu chí nào phải đạt, kiểm chứng gì trước khi coi là xong, bài học nào làm căn cứ. Xong việc, agent trình bày kết quả theo cách bạn chọn.

  1. Nêu việc bạn đang làm

    Thiết kế, build, review hay harden một phần trong dự án: harness cho agent, kiến trúc hệ thống hay một tính năng, đối chiếu repo theo một khóa 200Lab, bộ skill và quy trình cho coding agent.

  2. Agent tìm skill 200Lab

    skill_find tìm skill 200Lab cho đúng loại việc đó, skill_get đọc cách 200Lab đánh giá: tiêu chí nào phải đạt, kiểm chứng gì trước khi coi là xong.

  3. Làm theo skill trên code của bạn

    Agent tìm bài liên quan bằng ai_tutor_recommend, đọc bằng get, rồi chấm từng tiêu chí với bằng chứng trong code của bạn và dẫn tên bài học làm căn cứ.

  4. Chọn cách trình bày

    Kết quả dài thì agent hỏi bạn muốn xem dạng nào: trang HTML tương tác, slide để trình bày, flash card ôn bài hay một trang diễn hoạt cách một cơ chế chạy. Trang review lọc được theo trạng thái, mở từng mục là thấy bằng chứng, cách sửa và bài học 200Lab làm căn cứ. File nằm trong thư mục của bạn, hoặc thành artifact ngay trong chat.

Agent của bạnđã kết nối 200Lab AI TutorMinh họa

Review giúp mình harness của agent CSKH trong repo này theo khóa Agent Harness Foundations, trước khi lên production.

ai_tutor

skill_find need: "review harness agent CSKH trước khi lên production"

skill_get slug: agent-harness

ai_tutor_recommend goal · queries · skill: agent-harness

  • Agent Harness Foundations · Bài 13Hợp lệ chưa phải là giấy phép16 phút đọcOwned
  • Agent Harness Foundations · Bài 14Có Guardrails rồi, action đã thật sự bị chặn chưa?9 phút đọcOwned
  • Agent Harness Foundations · Bài 15Được phép chạy chưa có nghĩa là được chạm vào mọi thứ13 phút đọcOwned
  • Agent Harness Foundations · Bài 23Demo chạy đúng rồi, nhưng Agent đã ổn định chưa?15 phút đọcOwned

get entity: lesson · slug: p1-v3-09-validation-authorization-gates

Theo skill Agent harness của 200Lab, mình đối chiếu repo của bạn từng tiêu chí:

  • Đạt: mỗi vòng lặp đều đưa kết quả tool lại cho model rồi mới đi tiếp (agent/loop.go).
  • Chưa đạt: tool refund_order chạy ngay khi model yêu cầu, chưa kiểm tra quyền trước khi hoàn tiền (tools/refund.go).
  • Chưa đạt: chưa có bộ eval chạy lại các run lỗi, nên chưa biết agent đã ổn định chưa.

Nên sửa refund_order trước, bài Hợp lệ chưa phải là giấy phép nói đúng chỗ này.

Nguồn: khóa học "Agent Harness Foundations" · bài "Hợp lệ chưa phải là giấy phép" · https://learn.200lab.io/courses/agent-harness-foundations/lessons/p1-v3-09-validation-authorization-gates · Cấp cho [Tên học viên] · không phân phối lại.

Báo cáo này khá dài, bạn muốn mình trình bày dạng nào?

  1. Trang HTML tương tácLọc theo trạng thái, mở từng mục xem bằng chứng(đã chọn)
  2. Slide để trình bày với teamMỗi tiêu chí một slide, kèm cách sửa
  3. Flash card ôn lại bàiÔn các bài học làm căn cứ cho từng tiêu chí
  4. Giữ trong chatKhông tạo file

Trang HTML tương tác

skill_get slug: html-presentation · part: review-report

Write docs/200lab/harness-review.html

Mình đã lưu docs/200lab/harness-review.html trong thư mục của bạn, mở bằng trình duyệt là xem được: lọc theo trạng thái, mở từng mục để xem bằng chứng, cách sửa và bài học 200Lab.

docs/200lab/harness-review.html

Báo cáo review · 200Lab AI Tutor

Review harness theo Agent Harness Foundations

Đạt 1Chưa đạt 2

Tất cảChưa đạt (đang lọc)Đạt

  • Criticalrefund_order hoàn tiền khi chưa kiểm tra quyềntools/refund.go

    Cách sửa: Kiểm tra quyền của phiên trong code trước khi hoàn tiền.

    200LabHợp lệ chưa phải là giấy phép

  • HighChưa có bộ eval chạy lại các run lỗi

Nguồn: 200Lab AI Tutor

Vì sao AI-native

Khóa học không đổi, cách học đã đổi Tiên phong AI-native

200Lab là đơn vị tiên phong đưa cách học AI-native này vào khóa học lập trình: toàn bộ nội dung mở cho agent của bạn qua MCP. Nội dung 200Lab do các agents và mentors giàu kinh nghiệm cùng biên soạn và kiểm duyệt. Khác biệt là bạn không còn phải tự xoay giữa video, tab trình duyệt và nhóm hỏi đáp: agent bạn đang dùng đọc trọn bài, giảng theo project của bạn và dựng lộ trình cho đúng một người.

  1. Cách học

    Học truyền thốngXem video theo thứ tự có sẵn
    Nền tảng khóa học phổ thôngXem video, thỉnh thoảng có chatbot trả lời chung chung trong tab web
    200Lab AI-nativeAgent đọc trọn bài rồi giảng theo project bạn đang làm

  2. Lộ trình

    Học truyền thốngMột lộ trình cho tất cả
    Nền tảng khóa học phổ thôngGợi ý theo catalog, không biết bạn là ai
    200Lab AI-nativeDựng theo mục tiêu, nền tảng và số giờ bạn có; phần thiếu agent tự soạn hoặc tìm ngoài

  3. Khi vướng

    Học truyền thốngĐăng hỏi trong nhóm, chờ trả lời
    Nền tảng khóa học phổ thôngChatbot không thấy code của bạn
    200Lab AI-nativeHỏi ngay trong agent, agent đã có bài học lẫn code của bạn

  4. Nơi học

    Học truyền thốngMở tab khóa học, rời khỏi việc đang làm
    Nền tảng khóa học phổ thôngVẫn là tab web riêng
    200Lab AI-nativeNgay trong Claude, Codex hoặc ChatGPT bạn đang mở

  5. Tài liệu

    Học truyền thốngPDF, slide tải về rồi quên
    Nền tảng khóa học phổ thôngTải về rồi quên
    200Lab AI-nativeBài học, kit và link tải lấy qua agent, nguồn ghi rõ trên từng bài

Bạn vẫn học bài của 200Lab. Chỉ là giờ có một gia sư ngồi cạnh, biết bạn đang làm gì.

Cài đặt

Kết nối trong vài phút

Cả bốn cách đều xác nhận bằng OAuth: client mở trình duyệt, bạn duyệt bằng tài khoản 200Lab. Bạn không phải dán mật khẩu nào vào agent.

Thêm trên claude.ai hoặc Claude Desktop.

  1. Mở Settings, vào mục Connectors.
  2. Chọn Add custom connector.
  3. Dán địa chỉ này vào ô URL, đặt tên tuỳ ý:https://mcp.200lab.io/mcp/learner
  4. Đăng nhập và duyệt quyền bằng tài khoản 200Lab của bạn.
claude.ai · Claude Desktop
Settings › Connectors

Add custom connector

Name200lab-ai-tutor
Remote MCP server URLhttps://mcp.200lab.io/mcp/learner
CancelAdd
OAuth

Cấp quyền truy cập

Xem lại thông tin bên dưới trước khi cho phép.

[Tên học viên]Đang đăng nhập 200Lab

Ứng dụng Claude muốn truy cập tài khoản của bạn với quyền học viên.

Phạm vi
learner
Callback
claude.ai

Client tự mở trang này. Nếu bạn đang đăng nhập 200Lab trên trình duyệt, bạn chỉ cần bấm Cho phép.

Sau khi bạn cho phép, agent được

  • Tìm khóa học, lộ trình, bài viết và bài học
  • Đọc trọn bài trong khóa bạn sở hữu và các bài free
  • Tìm và đọc skill 200Lab cho việc bạn đang làm
  • Xem tiến độ học của bạn, lấy link tải kit đi kèm bài học

Agent không hoàn thành bài học thay bạn, không mua khóa học, không làm quiz và không đổi thông tin tài khoản của bạn.

Mỗi bài agent đọc đều mang theo nguồn 200Lab và ghi rõ bài đó được cấp cho bạn.

Nguồn: khóa học "Agent Harness Foundations" · bài "Agent Loop: làm, quan sát, rồi mới đi tiếp" · https://learn.200lab.io/courses/agent-harness-foundations/lessons/p1-v3-05-agent-loop · Cấp cho [Tên học viên] · không phân phối lại.

Bắt đầu

Kết nối agent của bạn với 200Lab

Thêm server, xác nhận một lần, rồi hỏi agent bài tiếp theo bạn nên học, nêu bài toán bạn đang vướng hoặc việc bạn đang làm trong dự án.

Kết nối agent của bạn

Bạn sẽ xác nhận bằng tài khoản 200Lab ngay trong agent, không cần cài thêm gì trên web.

Hỏi đáp

Câu hỏi thường gặp

200Lab MCP có tốn phí không?

Không. Bạn chỉ cần một tài khoản 200Lab. Agent đọc được đúng những gì tài khoản đó đọc được.

Agent có đọc được bài trong khóa mình chưa mua không?

Không. Agent đọc được bài free, trang giới thiệu khóa học và bài blog công khai. Bài trong khóa chỉ mở khi tài khoản bạn sở hữu khóa đó, giống hệt khi bạn học trên web.

Mình đã có khóa rồi, agent giúp mình học thế nào?

Bạn nêu khóa hoặc bài đang học, agent đọc bài cùng bạn và giải thích bằng chính code của bạn. Bài có kit thì agent lấy link tải, cùng bạn chạy thử và làm bài tập. Hỏi tiến độ thì agent cho bạn xem chuỗi ngày học, mục tiêu tuần và bài nên học tiếp. Quiz và việc hoàn thành bài thì bạn làm trên app học của 200Lab.

Skill 200Lab là gì?

Là hướng dẫn 200Lab viết cho agent về một loại việc: thiết kế hay review harness cho agent, thiết kế và scale kiến trúc cho hệ thống hoặc một tính năng, đối chiếu repo của bạn theo tiêu chí một khóa 200Lab, thiết kế bộ skill và quy trình cho coding agent. Khi bạn làm đúng loại việc đó trong dự án, agent tự tìm skill phù hợp, làm theo tiêu chí và các bước kiểm chứng của 200Lab, và dẫn bài học liên quan. Bạn không cần cài thêm gì.

Agent trình bày kết quả dạng HTML, flash card hay slide được không?

Được. Sau một lộ trình, lời khuyên chọn khóa, hướng xử lý cho dự án hay một bản review, agent hỏi bạn muốn xem dạng nào: trang HTML tương tác, flash card để ôn bài, slide để trình bày, hoặc một trang diễn hoạt cách một cơ chế chạy. Kết quả lưu thành file trong thư mục của bạn hoặc thành artifact trong chat, tùy client bạn dùng. Bạn cũng có thể giữ mọi thứ trong chat.

200Lab MCP hỗ trợ những dự án nào?

200Lab MCP phục vụ việc học và xây dựng dự án hợp pháp. Agent không hỗ trợ tấn công hệ thống của người khác, cờ bạc, lừa đảo hay nội dung vi phạm pháp luật Việt Nam. Bảo mật hệ thống của chính bạn thì vẫn được: harden, review code an toàn hay kiểm thử trên lab của bạn.

Dữ liệu của mình đi đâu?

Agent của bạn gọi thẳng đến 200Lab để lấy nội dung. 200Lab không nhận lịch sử trò chuyện của bạn, chỉ nhận nội dung của từng lời gọi tool, ví dụ từ khóa bạn tìm hay bài bạn mở, kèm tên client bạn dùng. Cuộc trò chuyện nằm ở client bạn dùng, theo chính sách của nhà cung cấp client đó.

Ngắt kết nối thế nào?

Trong Claude App, gỡ connector ở Settings, mục Connectors. Với Claude Code, chạy claude mcp remove 200lab-ai-tutor. Với Codex CLI và ChatGPT App, hai client dùng chung cấu hình, chạy codex mcp remove 200lab-ai-tutor. Gỡ xong là agent không gọi được 200Lab nữa.

Mình dùng Codex Desktop hoặc client khác được không?

Được. Ứng dụng ChatGPT trên máy, Codex CLI và extension cho IDE dùng chung một cấu hình MCP, nên bạn thêm server ở một nơi là dùng được ở cả ba. Client khác thì chỉ cần hỗ trợ MCP server qua Streamable HTTP và đăng nhập OAuth: bạn thêm một server trỏ tới địa chỉ ở phần Cài đặt rồi đăng nhập như các bước ở trên.