AI Agent vs MCP? Kdy použít který z nich (& kdy potřebujete oba)

AI agent je software, který sám rozhoduje o svých akcích a voláních nástrojů, aby dosáhl konkrétního cíle, a Model Context Protocol (MCP) je otevřený standard pro to, jak se aplikace s umělou inteligencí připojují k externím nástrojům a datům. MCP tedy umožňuje AI agentům interagovat s aplikacemi a dotazovat se databází, aby mohli dokončit úkoly.

Článek vysvětluje, co jsou agenti a MCP, v čem se liší a jak fungují. Také se dozvíte, kdy použít každé z nich a kdy používat agenty a MCP společně.

Jak se AI agent liší od MCP? Klíčové rozdíly.

AI agent je nezávislý aktér, který rozhoduje, co dělat pro vyřešení problému, a MCP je propojení, které nástroje AI používají k přístupu k datům a k provádění úkolů s dalšími aplikacemi.

Co je AI agent a jak funguje?

AI agent je softwarový systém, který samostatně volí nejlepší postup k dokončení úkolu.

Když je například použit pro výzkum, AI agent analyzuje výzkumnou otázku, rozkládá ji na podotázky, předává každou z nich podagentovi, který hledá relevantní informace napříč různými zdroji, a „hlásí“ zpět.

Hlavní agent analyzuje zjištění, upravuje výzkumnou strategii, vysílá další agenty, aby doplnili mezery, a konsoliduje výstup do zprávy. Postupem času se také učí, jak dílčí úkoly provádět co nejefektivněji.

AI agent se opírá o tři komponenty:

• Jádro uvažování: LLM, které interpretuje vstupy, plánuje a rozhoduje, co dělat
• Integrace nástrojů: Připojení k externím systémům. Například databáze nebo API, která mu umožňují přistupovat k informacím a provádět akce.
• Paměť: Krátkodobý kontext relace a dlouhodobě uložené znalosti používané napříč sekcemi

Agenti pracují v rámci předem nastavených mantinelů (například nepoužívat zdroje starší než 3 roky nebo sekundární souhrny statistik), ale sami rozhodují, jak úkol dokončit.

Tato autonomie při volbě, jak dosáhnout cíle, odlišuje AI agenty od pracovních postupů AI. Ty druhé sledují předem definovanou, deterministickou cestu, což je ideální pro strukturované, opakující se úkoly, které nevyžadují uvažování a rozhodování.

Co je MCP a jak funguje?

MCP znamená Model Context Protocol a jde o bezpečný, standardizovaný způsob, jakým se aplikace AI, jako je Perplexity, připojují k externím nástrojům a zdrojům dat.

Například můj osobní AI asistent používá MCP k propojení s Notion, kde ukládám všechny informace o klientech a projektech, s Google Kalendářem a s Clockify, které používám ke sledování času.

Díky tomu ví, jakou práci mám v určitém měsíci udělat a jak dlouho podobné úkoly v minulosti trvaly, takže může v mém kalendáři zablokovat dostatek času a vyhodnotit moji dostupnost pro další práci.

MCP je sdílený protokol, takže jakýkoli nástroj AI může přistupovat k jakékoli aplikaci, pokud obě podporují MCP, aniž by vývojář musel programovat vlastní propojení, jak je tomu v případě REST API.

Na technické úrovni se MCP skládá ze tří prvků:

• MCP Hostitel: Aplikace AI, která koordinuje a spravuje klienty (např. Perplexity)
• MCP Klient: „Zprostředkovatel“ uvnitř hostitele, který podporuje připojení k MCP serveru a předává informace MCP hostiteli
• MCP Server: Rozhraní k ресурсу, jako je databáze nebo SaaS aplikace, které MCP klientovi poskytuje přístup k jeho možnostem (Notion, Google Kalendář, Clockify atd.).

Kdy použít agenta, MCP nebo obojí. A kdy ani jedno.

Volba mezi AI agentem a MCP se zužuje na jednu otázku: Potřebujete pomoc s dokončením složitého úkolu, nebo chcete propojit nástroj AI s externími zdroji?

Ne všechny úkoly ale potřebují agentní AI a ty, které ji potřebují, často potřebují i MCP.

Zde je podrobnější rozbor toho, kdy použít každou z možností, kdy je použít společně a kdy zvolit jiné možnosti:

• Použijte AI agenta k dokončení složitých úkolů, u nichž nemůžete předvídat přesné kroky a každý krok vyžaduje úsudek a rozhodování.
• Použijte pracovní postup s přímými voláními nástrojů k dokončení rutinních úkolů s pevně danými kroky.
• Jako vývojář použijte MCP, když chcete, aby vaše aplikace byla kompatibilní s existujícími i budoucími nástroji AI.
• Jako koncový uživatel použijte MCP k rozšíření možností svého AI asistenta propojením s dalšími aplikacemi a zdroji.
• Použijte AI agenty a MCP společně, když chcete řešit složité, jedinečné úkoly, které vyžadují autonomii a přístup ke třetím stranám nástrojů a zdrojů dat.

Zvětšit

Jak spolu AI agenti a MCP fungují?

AI agent rozhoduje, co dělat, a MCP přenáší každý požadavek do příslušných aplikací.

Představte si, že jste majitel malého internetového obchodu a chcete zjistit, proč vám minulý měsíc klesly tržby, a tak požádáte svého AI asistenta o prošetření. AI asistent nasadí agenta, který k získání potřebných informací používá MCP:

1. Agent: Asistent se rozhodne porovnat tržby z minulého měsíce s měsícem předchozím.
2. MCP: Požádá ecommerce platformu o tržby podle produktu za oba měsíce.
3. Agent: Zjistí, že jeden produkt tvoří většinu poklesu, a proto se rozhodne zkontrolovat sklad a reklamy tohoto produktu.
4. MCP: Požádá shop platformu o stav zásob tohoto produktu a reklamní platformu o výkon jeho reklam.
5. Agent: Zásoby byly normální, ale reklamy přestaly běžet v polovině měsíce, takže chce zjistit proč.
6. MCP: Požádá reklamní platformu o historii kampaně a zjistí, že kampaň dosáhla svého měsíčního rozpočtového limitu.
7. Agent: Oznámí pravděpodobnou příčinu, navrhne zvýšení limitu nebo přesun rozpočtu a ponechá rozhodnutí na majiteli.

Protože každý krok závisí na zjištěních z předchozího, nelze je předem předvídat. Agent analyzuje data získaná prostřednictvím MCP a používá je k plánování následných akcí.

Rizika a mantinely agentů a MCP

Propojení autonomních AI agentů s dalšími nástroji a aplikacemi prostřednictvím MCP vás vystavuje rizikům. Mezi běžné obavy patří, že AI agenti mají větší přístup, než potřebují, a že třetí strany mohou unést připojení MCP, například prostřednictvím nepřímé injekce promptu nebo nadměrné agency.

Ve většině případů je řešením ručně kontrolovat informace, ke kterým má agent přístup, sledovat jeho aktivitu a používat pouze konektory z důvěryhodných zdrojů.

Používejte agenty Perplexity a MCP

Perplexity používá agenty a MCP oběma směry. Jeho agenti, jako Computer, používají MCP k připojení k externím aplikacím a další asistenti AI se mohou připojit k Perplexity prostřednictvím MCP, aby podpořili svůj výzkum.

Perplexity Computer je univerzální AI agent, který používá MCP k propojení se službami třetích stran. Umí vyhledávat a procházet web, psát a spouštět kód, vytvářet dokumenty, číst a odesílat e-maily, spravovat úkoly v nástrojích jako Jira, Slack nebo Notion a další.

Propojení funguje i opačně. AI asistent, který podporuje MCP, například Claude, ChatGPT nebo Cursor, může použít MCP server Perplexity ke spuštění vyhledávání na webu a získat zpět výsledky s názvy, adresami URL a úryvky, nebo přidělit Computer vícekrokový úkol k dokončení.

Nejčastější dotazy

Jsou AI agenti a MCP totéž?

Ne, AI agenti a MCP nejsou totéž a každý řeší jiné problémy. AI agenti jsou softwarové nástroje, které autonomně dokončují úkoly uživatelů, zatímco MCP je standardizovaný způsob, jakým mohou nástroje AI přistupovat k dalším aplikacím.

AI agenti a MCP často fungují společně. AI agent může použít MCP k přístupu k datům z jiné softwarové aplikace, aby dosáhl zadaného cíle.

Jaký je rozdíl mezi MCP a schopnostmi agentů?

MCP (Model Context Protocol) propojuje nástroj AI s externími aplikacemi a daty, zatímco schopnosti agentů jsou znovupoužitelné instrukce, skripty a zdroje, které AI agentovi učí, jak provést specializovaný úkol, a nastavují mantinely.

Je MCP totéž co API?

Ne, MCP a API nejsou totéž. API umožňuje jednomu kusu softwaru volat jiný pomocí pravidel, která vývojář vytvoří předem, zatímco MCP umožňuje AI agentům vidět, jaké jsou k dispozici možnosti, a rozhodnout, které z nich volat, aniž by vývojář musel spojení naprogramovat předem.

Nicméně MCP servery často používají API pro připojení k nástrojům.

Jak se MCP liší od A2A?

MCP (Model Context Protocol) propojuje AI agenta s nástroji a daty, zatímco A2A (Agent2Agent) propojuje AI agenty. Týmy mohou používat obojí, přičemž MCP zajišťuje integraci nástrojů a A2A spolupráci mezi agenty.

Jak se MCP liší od RAG?

RAG (retrieval-augmented generation) je systém, který nástroje AI používají k opření odpovědí o spolehlivé informace z externího zdroje znalostí, zatímco MCP je standard pro propojení aplikací AI s externími daty a nástroji. RAG tedy může používat MCP pro přístup ke své znalostní bázi.

Můžete používat MCP i bez toho, abyste byli vývojář?

Ano, MCP můžete používat i bez psaní kódu tak, že připojíte nástroj AI kompatibilní s MCP ke službě, která jej už podporuje. Například uživatelé Perplexity mohou MCP použít k propojení s oblíbenými aplikacemi, jako jsou Gmail, ClickUp nebo Figma.