I Killed the Notion MCP and Built a CLI Instead. Here’s Why That Was?

• Tác giả bỏ công cụ MCP của Notion vì dùng khó và hay lỗi.
• Thay vào đó, anh ấy tạo một công cụ dòng lệnh gọi là CLI.
• CLI dễ để AI hiểu hơn vì đầu ra gọn, rõ và có cấu trúc.
• Công cụ mới còn tự đưa hướng dẫn vào phần cấu hình của Claude.
• Kết luận của bài: với AI, CLI thực tế hơn MCP trong nhiều tình huống.

Tác giả bài viết kể rằng anh từng cố nối Notion với Claude bằng một giao thức gọi là MCP, nhưng trải nghiệm không tốt. Claude nhiều lần bị “lạc đường”: gọi sai công cụ, truyền sai tham số, hoặc không biết phải làm bước nào trước. Chưa kể phần xác thực tài khoản cũng hay trục trặc, làm cả quá trình bị ngắt giữa chừng. Nói đơn giản, MCP là một cách để AI kết nối với ứng dụng khác. Ý tưởng thì hay, nhưng trong thực tế, nó khiến AI phải “đọc” quá nhiều thông tin trước khi làm việc thật sự. Với người dùng bình thường, điều này giống như đưa cho một trợ lý một cuốn sổ hướng dẫn dày cộp rồi mong nó tìm đúng việc ngay lập tức. Tác giả cho rằng vấn đề cốt lõi là MCP không phù hợp với cách AI làm việc. AI cần một giao diện ngắn gọn, rõ ràng, dễ đoán.

Anh đọc một bài viết khác nói rằng CLIs — tức các công cụ chạy bằng lệnh trong terminal — hợp với AI hơn MCP, và từ đó quyết định xây dựng lại mọi thứ theo hướng này. Kết quả là `notion-cli` ra đời. Đây là một lớp giao diện dòng lệnh bọc quanh Notion API, tức bộ công cụ kỹ thuật cho phép truy cập dữ liệu Notion bằng lệnh thay vì thao tác thủ công trên giao diện web. Điểm đáng chú ý là `notion-cli` không chỉ là một công cụ để con người gõ lệnh. Nó được thiết kế riêng cho AI và trợ lý lập trình như Claude Code. Nghĩa là thay vì bắt AI tự mò cách dùng, công cụ này đã chuẩn bị sẵn tài liệu hướng dẫn để AI đọc ngay từ đầu.

Cài bằng npm, rồi chạy một lệnh để thiết lập API key và chèn tài liệu vào file cấu hình của Claude. Từ đó, mỗi lần Claude Code khởi động, nó đã biết sẵn công cụ có những lệnh nào, nhận đầu vào ra sao, và trả về kết quả gì. Tác giả xem đây là điểm khác biệt lớn nhất. Với MCP, AI phải mở rộng “trí nhớ” để chứa cả một đống mô tả kỹ thuật. Với CLI, AI chỉ cần đọc hướng dẫn ngắn, rồi gọi lệnh đúng lúc cần. Cách này tiết kiệm chỗ trong ngữ cảnh làm việc và giảm nguy cơ nhầm lẫn. Có thể hiểu “ngữ cảnh” như phần bộ nhớ ngắn hạn của AI trong một cuộc trò chuyện. Bộ nhớ này có hạn. Nếu quá nhiều thông tin kỹ thuật bị đổ vào ngay từ đầu, AI sẽ bớt chỗ để suy nghĩ về việc chính của người dùng. Tác giả cũng nhấn mạnh rằng CLI của anh không chỉ dựa vào một file README kiểu truyền thống. Nó có bộ tài liệu riêng cho AI, được viết theo cách máy có thể đọc và làm theo dễ hơn.

Người dùng có thể xuất tài liệu này ra nhiều định dạng khác nhau để đưa vào Claude Code, Cursor, Codex hoặc các môi trường tương tự. Một điểm khác khiến CLI hữu ích hơn là đầu ra chuẩn hóa. Công cụ nào cũng hỗ trợ trả về JSON nếu cần. JSON là một định dạng dữ liệu có cấu trúc, giống như bảng thông tin rõ ràng mà máy tính đọc rất dễ. Với AI, đây là thứ tốt hơn nhiều so với bảng chữ hoặc màn hình nhiều ký tự trang trí. Tác giả còn đặt ra ba nguyên tắc cho một CLI “thân thiện với AI”:

• Trả về dữ liệu dạng JSON để máy dễ đọc.
• Dùng mã thoát lệnh rõ ràng để biết thành công hay thất bại.
• Viết phần trợ giúp `--help` thật dễ hiểu, không mơ hồ.

“Mã thoát lệnh” là tín hiệu nhỏ cho biết lệnh vừa chạy xong có ổn không. Nếu thành công, thường là số 0; nếu lỗi, thường là số 1. Điều này nghe rất kỹ thuật, nhưng thực ra rất giống đèn báo trên máy giặt: xanh thì xong, đỏ thì có vấn đề. Theo tác giả, một lợi thế lớn của CLI là AI có thể gọi lệnh rồi nhận kết quả ngay trong một lần chạy. Không cần lớp giao thức trung gian, không cần giữ một kết nối dài hơi dễ lỗi, cũng không phải chờ “bắt tay” giữa nhiều tầng phần mềm. Anh cũng cho biết CLI xử lý tốt các đầu vào phức tạp. Khi cần lọc dữ liệu rắc rối, AI có thể đưa cả khối JSON qua luồng nhập chuẩn, thay vì nhét mọi thứ vào một dòng lệnh dài và khó đọc. Điều này hữu ích vì tác vụ của AI không phải lúc nào cũng đơn giản.

• Những điều `notion-cli` làm được:
• Tìm kiếm trang, database, block và bình luận trong Notion.
• Lấy dữ liệu dưới dạng JSON để AI xử lý tiếp.
• Hỗ trợ cài đặt toàn cục hoặc theo từng dự án.
• Tự thêm tài liệu hướng dẫn vào file cấu hình của công cụ AI.
• Cho phép nhập dữ liệu phức tạp qua stdin, tức kênh nhập chuẩn.
• Vì sao tác giả không chọn MCP nữa:
• MCP làm tốn chỗ trong bộ nhớ ngữ cảnh của AI.
• AI vẫn có thể hiểu sai công cụ hoặc tham số.
• Lớp xác thực tài khoản hay bị lỗi âm thầm.
• Khi lỗi xảy ra, người dùng khó biết ngay chuyện gì hỏng.
• CLI gọn hơn và dễ kiểm soát hơn.

Tác giả mô tả MCP như một lớp trung gian có quá nhiều thứ phải mang theo: mô tả công cụ, tham số, kiểu dữ liệu, khả năng hỗ trợ. Tất cả điều đó làm AI mất thời gian trước khi làm việc thật. Trong khi đó, một CLI tốt chỉ cần tài liệu ngắn, lệnh rõ, đầu ra chuẩn là đủ. Điểm khiến câu chuyện này đáng chú ý không chỉ nằm ở Notion hay Claude. Nó phản ánh một bài học rộng hơn: không phải công nghệ nào “nghe hiện đại” cũng là lựa chọn tốt nhất cho AI. Đôi khi, cách cũ như dòng lệnh lại hiệu quả hơn vì nó đơn giản và có kỷ luật hơn. Nói theo cách dễ hiểu hơn, AI giống như một nhân viên rất nhanh nhưng không thích rườm rà. Nếu bạn bắt nó đi qua nhiều lớp cửa, nhiều form nhập liệu và nhiều bảng mô tả, nó dễ nhầm. Nếu bạn đưa đúng một đường đi thẳng, nó làm việc tốt hơn. Tác giả kết luận rằng CLIs vốn đã là cách giao tiếp tự nhiên giữa máy với máy, hoặc giữa AI với công cụ.

Giao diện đồ họa phù hợp với người. API phù hợp với dịch vụ. Còn CLI, theo quan điểm của anh, lại hợp nhất cho AI.

Thay vì xây thêm các lớp phức tạp để “làm vừa lòng AI”, nhiều người bắt đầu thiết kế công cụ sao cho AI dùng được ngay từ đầu. Đó là lý do anh còn dự định áp dụng cùng cách này cho Supabase, một nền tảng cơ sở dữ liệu. Hiểu ngắn gọn, tác giả không phủ nhận giá trị của MCP trong việc thúc đẩy các nền tảng mở API. Nhưng với nhu cầu làm việc hằng ngày của AI, anh cho rằng CLI mang lại trải nghiệm ổn định, dễ đoán và thực dụng hơn.

Nếu bạn không làm kỹ thuật, những bài như thế này thường rất dễ bị ngợp vì có quá nhiều chữ viết tắt, tên công cụ và khái niệm mới. Insight giúp bạn đi thẳng vào phần quan trọng nhất: vấn đề là gì, giải pháp là gì, và vì sao nó đáng chú ý. Lợi ích lớn nhất là tiết kiệm thời gian. Thay vì đọc một bài dài rồi tự đoán ý chính, bạn có thể nắm ngay thông điệp cốt lõi chỉ trong vài phút. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn cần theo dõi xu hướng công nghệ, AI, năng suất làm việc hoặc các công cụ mới nhưng không muốn sa đà vào chi tiết kỹ thuật. Ngoài ra, Insight giúp lọc bớt phần gây nhiễu. Nhiều bài gốc có thể lẫn ví dụ, quảng bá sản phẩm, hoặc những đoạn rất chuyên sâu. Bản tóm tắt sẽ giữ lại những gì cần thiết nhất, giải thích bằng tiếng Việt tự nhiên, để bạn hiểu nhanh mà không cần nền tảng công nghệ. Quan trọng hơn, Insight luôn cố gắng giữ độ chính xác và sự cân bằng.

Chúng tôi không “thần thánh hóa” một công cụ, cũng không biến một xu hướng thành điều chắc chắn đúng với mọi trường hợp. Bạn sẽ nhận được bức tranh đủ rõ để tự đánh giá xem nội dung đó có liên quan tới công việc hay cuộc sống của mình hay không.