Τι είναι τα εργαλεία MCP και πώς τα χρησιμοποιούν τα μοντέλα AI;

Μάθετε τι είναι τα εργαλεία MCP, πώς τα βρίσκουν και τα καλούν τα μοντέλα AI μέσω διακομιστών MCP και πώς να τα χρησιμοποιείτε με ασφάλεια.

Diagram of how MCP works: an AI app (the MCP host) sends tool requests through an MCP client to an MCP server, which connects to tools and returns results.

Τα εργαλεία MCP είναι συναρτήσεις που μπορεί να καλέσει ένα μοντέλο AI για να εκτελέσει μια εργασία εκτός της συνομιλίας. Για παράδειγμα, να κάνει αναζήτηση στις σημειώσεις σας ή να υποβάλει ένα ερώτημα σε μια βάση δεδομένων. Κάθε εργαλείο βρίσκεται σε έναν διακομιστή MCP (Model Context Protocol) και έχει ένα όνομα και μια σύντομη περιγραφή που βοηθούν το μοντέλο να αποφασίσει πότε να το χρησιμοποιήσει.

Ο όρος «εργαλείο MCP» χρησιμοποιείται και με άλλες σημασίες. Στην καθημερινή χρήση, πολλοί λένε «εργαλεία MCP» όταν εννοούν διακομιστές MCP (τις εφαρμογές που προσφέρουν εργαλεία) ή τους καταλόγους που απαριθμούν αυτούς τους διακομιστές. Το MCP Tools είναι επίσης το όνομα ενός προγράμματος γραμμής εντολών για την εμφάνιση και την κλήση των εργαλείων ενός διακομιστή MCP.

Αυτός ο οδηγός αφορά τις συναρτήσεις του πρωτοκόλλου, όχι τους διακομιστές, τους καταλόγους ή τις γραμμές εντολών. Εξηγεί από τι αποτελείται ένα εργαλείο, τα είδη εργαλείων που προσφέρουν οι διακομιστές και πώς διαφέρουν τα εργαλεία από τους πόρους, τις προτροπές και την κλήση συναρτήσεων. Στη συνέχεια, περιγράφει βήμα προς βήμα πώς ένα μοντέλο χρησιμοποιεί ένα εργαλείο και κλείνει με τα πιο συνηθισμένα προβλήματα που σχετίζονται με τη χρήση τους.

Τι είναι τα εργαλεία MCP;

Ένα εργαλείο MCP είναι μια συνάρτηση που επιτρέπει στα μοντέλα AI να ολοκληρώνουν εργασίες με άλλες εφαρμογές λογισμικού. Για παράδειγμα, οι πράκτορες AI και οι ροές εργασίας μου χρησιμοποιούν εργαλεία MCP για να συντάσσουν προσχέδια email στο Gmail (create_draft), να δημιουργούν κάρτες στο Trello (trelloWriteCard) και να αντλούν ζωντανά αποτελέσματα αναζήτησης από το DataForSEO (serp_organic_live_advanced), για να αναφέρω μόνο μερικά.

Οι εφαρμογές λογισμικού συχνά προσφέρουν πολλά εργαλεία MCP στους διακομιστές MCP τους. Για παράδειγμα, ο διακομιστής MCP του Trello διαθέτει αυτή τη στιγμή 14 εργαλεία MCP που επιτρέπουν στα μοντέλα AI να διαβάζουν και να ενημερώνουν πίνακες, λίστες, λίστες ελέγχου, κάρτες και άλλα.

Και επειδή το MCP τυποποιεί τον τρόπο με τον οποίο περιγράφονται και προσφέρονται τα εργαλεία, κάθε εφαρμογή AI που υποστηρίζει το πρωτόκολλο μπορεί να χρησιμοποιήσει το ίδιο εργαλείο MCP.

Τι περιλαμβάνει ένα εργαλείο MCP

Κάθε εργαλείο MCP αποτελείται από τρία στοιχεία:

  • Όνομα: Ένα σύντομο αναγνωριστικό που χρησιμοποιεί το μοντέλο όταν καλεί το εργαλείο (π.χ. get_event στο Google Calendar).
  • Περιγραφή: Μια εξήγηση σε απλή γλώσσα για το τι κάνει το εργαλείο και πότε είναι χρήσιμο. Το μεγάλο γλωσσικό μοντέλο (LLM) τη διαβάζει για να αποφασίσει αν το εργαλείο ταιριάζει στο αίτημά σας (π.χ. «Returns a single event on the given calendar.»).
  • Είσοδοι: Οι πληροφορίες που χρειάζεται το εργαλείο για να εκτελεστεί, όπως το όνομα ενός πελάτη και μια ημερομηνία για μια αναζήτηση σε σημειώσεις. Ορίζονται σε JSON και οι προγραμματιστές αποκαλούν αυτόν τον ορισμό σχήμα εισόδου (input schema), επειδή καθορίζει τη μορφή κάθε εισόδου (κείμενο, αριθμός ή λίστα).

Ορισμένα εργαλεία προσθέτουν επιπλέον μεταδεδομένα: ένα εμφανιζόμενο όνομα, μια περιγραφή των αποτελεσμάτων που επιστρέφουν (σχήμα εξόδου) και σημειώσεις (annotations) για τον τρόπο συμπεριφοράς του εργαλείου.

Το μοντέλο AI δεν βλέπει ποτέ τον κώδικα πίσω από ένα εργαλείο. Βασίζεται σε όσα δηλώνει το ίδιο το εργαλείο για τον εαυτό του, οπότε ένα ασαφές όνομα ή μια ασαφής περιγραφή οδηγεί το μοντέλο στην επιλογή λάθος εργαλείου.

Ποια είδη εργαλείων MCP υπάρχουν

Τα εργαλεία MCP χωρίζονται σε τέσσερις κατηγορίες ανάλογα με το τι κάνουν:

  • Εργαλεία αναζήτησης και ανάκτησης: Βρίσκουν ή ανακτούν πληροφορίες (π.χ. αναζήτηση σε σημειώσεις, ανάγνωση αρχείου ή υποβολή ερωτήματος σε βάση δεδομένων).
  • Εργαλεία ενεργειών: Δημιουργούν ή αλλάζουν κάτι σε μια άλλη εφαρμογή (π.χ. προσθήκη εργασίας, δημιουργία συμβάντος ημερολογίου, άνοιγμα αιτήματος υποστήριξης ή αποστολή email).
  • Εργαλεία επεξεργασίας δεδομένων: Μετασχηματίζουν ή αναλύουν δεδομένα (π.χ. ανάλυση αρχείου υπολογιστικού φύλλου ή εκτέλεση υπολογισμού).
  • Εργαλεία συστήματος: Αλληλεπιδρούν με το τοπικό σύστημα (π.χ. εκτέλεση εντολής σε τερματικό).

Εργαλεία MCP έναντι πόρων & προτροπών

Εκτός από τα εργαλεία MCP, ένας διακομιστής MCP μπορεί να προσφέρει δύο ακόμη τύπους δομικών στοιχείων, τα οποία το πρωτόκολλο ονομάζει θεμελιώδη στοιχεία (primitives): πόρους και προτροπές.

Για παράδειγμα, ο επίσημος διακομιστής MCP του GitHub προσφέρει:

  • Ένα εργαλείο με το όνομα issue_write που δημιουργεί ή ενημερώνει ζητήματα (issues),
  • Έναν πόρο με το όνομα repository_content που παρέχει πρόσβαση στα αρχεία ενός αποθετηρίου,
  • Μια προτροπή με το όνομα issue_to_fix_workflow που ορίζει τα βήματα για την αναφορά ενός προβλήματος ως ζητήματος και τη δημιουργία ενός pull request για τη διόρθωσή του από τον πράκτορα προγραμματισμού Copilot του GitHub.

Η διαφορά έγκειται στο τι κάνει το καθένα και στο ποιος αποφασίζει πότε θα χρησιμοποιηθεί: εσείς, η εφαρμογή AI στην οποία εργάζεστε (π.χ. το Perplexity) ή το μοντέλο AI που εκτελείται μέσα σε αυτή την εφαρμογή.

  • Ένα εργαλείο MCP εκτελεί ενέργειες ή αναζητά πληροφορίες. Το μοντέλο AI αποφασίζει αυτόνομα πότε θα καλέσει ένα εργαλείο και η εφαρμογή AI σας μεταβιβάζει την κλήση στον διακομιστή. Το μοντέλο AI σας επιλέγει τα εργαλεία· η εφαρμογή AI σας θα πρέπει να σας εμφανίζει κάθε κλήση και να σας επιτρέπει να την απορρίψετε.
  • Ένας πόρος είναι περιεχόμενο διαθέσιμο στον διακομιστή MCP, όπως ένα αρχείο ή ένα σύνολο εγγραφών, το καθένα με τη δική του διεύθυνση (URI). Η εφαρμογή AI σας ρωτά τον διακομιστή ποιους πόρους διαθέτει, διαβάζει αυτόν που χρειάζεται μέσω της διεύθυνσής του και προσθέτει το περιεχόμενο στη συνομιλία ως πλαίσιο.
  • Μια προτροπή είναι ένα έτοιμο πρότυπο μηνύματος που παρέχει ο διακομιστής, μερικές φορές με κενά που συμπληρώνετε εσείς. Η εφαρμογή AI σας εμφανίζει τις διαθέσιμες προτροπές και εσείς επιλέγετε μία, συχνά ως εντολή με κάθετο (slash command).

Πώς χρησιμοποιούν τα μοντέλα AI τα εργαλεία MCP

Ένα μοντέλο AI χρησιμοποιεί ένα εργαλείο MCP σε πέντε βήματα: εντοπισμός, επιλογή εργαλείου, κλήση, αποτελέσματα και χειρισμός σφαλμάτων. Η εφαρμογή AI σας μεταφέρει τα πάντα μεταξύ του μοντέλου και του διακομιστή.

Ας υποθέσουμε ότι ζητάτε από την εφαρμογή AI σας να ελέγξει τη λίστα «Αυτή την εβδομάδα» στο Trello σας και να συντάξει ένα email προς τον επιμελητή σας με μια ενημέρωση. Δείτε τι συμβαίνει από την αρχή ως το τέλος:

  1. Εντοπισμός: Όταν η εφαρμογή AI σας συνδέεται σε έναν διακομιστή MCP μέσω πελατών MCP, ζητά τη λίστα με τα διαθέσιμα εργαλεία του διακομιστή (ένα αίτημα που ονομάζεται tools/list). Το LLM βλέπει μόνο όσα του μεταβιβάζει η εφαρμογή: το όνομα, την περιγραφή και τις εισόδους κάθε εργαλείου.
  2. Επιλογή εργαλείου: Το μοντέλο AI συγκρίνει το αίτημά σας με αυτές τις περιγραφές και επιλέγει τα εργαλεία που ταιριάζουν. Εδώ, πρόκειται για το trelloReadList του Trello για την ανάγνωση της λίστας και το create_draft του Gmail για τη σύνταξη του email. Επίσης, συμπληρώνει τις εισόδους, όπως ποια λίστα θα διαβάσει.
  3. Κλήση: Το μοντέλο απαντά με ένα δομημένο αίτημα για την εκτέλεση του εργαλείου (ένα βήμα που ονομάζεται «κλήση συνάρτησης»). Η εφαρμογή AI σας στέλνει αυτό το αίτημα στον σωστό διακομιστή (ένα αίτημα tools/call). Θα πρέπει επίσης να σας εμφανίζει την κλήση και να σας επιτρέπει να την απορρίψετε.
  4. Αποτελέσματα: Ο διακομιστής εκτελεί τη συνάρτηση και επιστρέφει το αποτέλεσμα (result), σε αυτή την περίπτωση τις κάρτες της λίστας σας. Η εφαρμογή AI σας προσθέτει το αποτέλεσμα στη συνομιλία και το μοντέλο αποφασίζει τι θα ακολουθήσει: να σας απαντήσει ή να καλέσει άλλο εργαλείο, όπως το create_draft με ένα email βασισμένο σε αυτές τις κάρτες.
  5. Χειρισμός σφαλμάτων: Αν το εργαλείο εκτελεστεί αλλά αποτύχει, για παράδειγμα επειδή η λίστα δεν υπάρχει, το σφάλμα επιστρέφεται ως μέρος του αποτελέσματος. Το μοντέλο μπορεί να το διαβάσει και να δοκιμάσει ξανά με διαφορετικές εισόδους. Αν το ίδιο το αίτημα είναι λανθασμένο, για παράδειγμα επειδή καλεί ένα εργαλείο που δεν διαθέτει ο διακομιστής, η εφαρμογή λαμβάνει αντί γι’ αυτό ένα σφάλμα πρωτοκόλλου. Σε αυτή την περίπτωση, είναι λιγότερο πιθανό να ανακάμψει το μοντέλο.

Το βασικό σημείο είναι ότι το μοντέλο επιλέγει τα εργαλεία αποκλειστικά βάσει των περιγραφών τους και η εφαρμογή AI σας αναλαμβάνει όλη την επικοινωνία με τους διακομιστές.

Συνηθισμένα προβλήματα με τα εργαλεία MCP και πώς να τα αποφύγετε

Τα προβλήματα με τα εργαλεία MCP οφείλονται σε τέσσερις παράγοντες: πόσα εργαλεία είναι συνδεδεμένα, πώς ονομάζονται και περιγράφονται, πόσα δεδομένα επιστρέφουν και από ποιους διακομιστές προέρχονται.

Δείτε πώς εκδηλώνεται κάθε πρόβλημα και τι βοηθά:

Πρόβλημα

Πώς εκδηλώνεται

Τι βοηθά

Πάρα πολλά συνδεδεμένα εργαλεία

Κάθε ορισμός εργαλείου καταλαμβάνει χώρο στο παράθυρο πλαισίου του μοντέλου πριν καν κάνετε οποιαδήποτε ερώτηση, και η επιλογή εργαλείων χειροτερεύει όσο μεγαλώνει η λίστα.

Συνδέστε μόνο τους διακομιστές που χρειάζεται μια εργασία και απενεργοποιήστε τα εργαλεία που δεν χρησιμοποιείτε, όπου το επιτρέπει η εφαρμογή AI σας. Παράδειγμα: ο διακομιστής MCP του GitHub σάς επιτρέπει να ενεργοποιείτε μόνο τις ομάδες εργαλείων (toolsets) που χρειάζεστε.

Ασαφείς ή αλληλοεπικαλυπτόμενες περιγραφές

Το μοντέλο καλεί λάθος εργαλείο ή το σωστό με λάθος εισόδους, επειδή δύο περιγραφές μοιάζουν μεταξύ τους ή μία λέει πολύ λίγα.

Χρησιμοποιήστε σαφή, συγκεκριμένα ονόματα και περιγραφές, ιδανικά με ένα παράδειγμα για το πότε πρέπει να χρησιμοποιείται το εργαλείο. Αν τα εργαλεία ενός διακομιστή αστοχούν συνεχώς, το MCP Inspector, το επίσημο εργαλείο δοκιμών, δείχνει ακριβώς τι δηλώνει κάθε εργαλείο για τον εαυτό του.

Το ίδιο όνομα εργαλείου σε δύο διακομιστές

Δύο διακομιστές προσφέρουν ο καθένας ένα εργαλείο με το όνομα search και δεν υπάρχει τρόπος να γνωρίζει κανείς για ποιο από τα δύο προορίζεται μια κλήση.

Προσθέστε το όνομα του διακομιστή ως πρόθεμα στα ονόματα των εργαλείων. Παράδειγμα: ο διακομιστής του Trello (trelloSearch, trelloReadList).

Υπερβολικά μεγάλα αποτελέσματα

Ένα εργαλείο επιστρέφει περισσότερα από όσα χρειάζεται η εργασία, όπως ένα ολόκληρο νήμα email με τη μορφοποίησή του, και γεμίζει το πλαίσιο του μοντέλου.

Χρησιμοποιήστε εργαλεία που προσφέρουν συμπαγείς μορφές. Παράδειγμα: η περιγραφή του εργαλείου get_thread του Gmail συνιστά μορφή απλού κειμένου «για την αποφυγή εξάντλησης του πλαισίου».

Μη αξιόπιστοι διακομιστές

Ένας πρόχειρα υλοποιημένος ή κακόβουλος διακομιστής θα μπορούσε να χρησιμοποιήσει κλήσεις εργαλείων για να αποσπάσει δεδομένα από τη συνομιλία σας.

Συνδέστε διακομιστές μόνο από πηγές που εμπιστεύεστε και κρατήστε ενεργές τις εγκρίσεις για εργαλεία που αλλάζουν κάτι ή στέλνουν δεδομένα προς τα έξω.

Γιατί τα εργαλεία MCP χρειάζονται την έγκρισή σας;

Τα εργαλεία MCP χρειάζονται την έγκρισή σας γιατί, χωρίς αυτήν, το μοντέλο AI θα μπορούσε να κάνει αλλαγές που δεν σκοπεύατε ή να κοινοποιήσει ευαίσθητα δεδομένα σε έναν διακομιστή που δεν ελέγχετε.

Ένα αίτημα που ερμηνεύτηκε λάθος ή ένα εργαλείο με ασαφή περιγραφή μπορεί να προκαλέσει λάθος ενέργεια. Επιπλέον, κάθε κλήση στέλνει ορισμένες από τις πληροφορίες σας σε έναν διακομιστή.

Γι’ αυτό το πρωτόκολλο προβλέπει ότι οι εφαρμογές AI κρατούν πάντα έναν άνθρωπο μέσα στη διαδικασία, με δυνατότητα απόρριψης οποιασδήποτε κλήσης εργαλείου.

Ακολουθεί ένας πρακτικός τρόπος για να κατατάξετε τα εργαλεία ανάλογα με τον βαθμό ελέγχου που χρειάζονται:

  • Ενέργειες μόνο ανάγνωσης: Η αναζήτηση πληροφοριών, όπως η ανάγνωση μιας λίστας με το trelloReadList του Trello, δεν αλλάζει τίποτα. Αυτές οι κλήσεις μπορούν να εκτελούνται χωρίς να σας ζητηθεί πρώτα έγκριση, αρκεί η εφαρμογή AI σας να δείχνει ποιο εργαλείο εκτελέστηκε και τι αναζήτησε.
  • Ενέργειες που μπορείτε να αναιρέσετε: Η δημιουργία προσχεδίου email με το create_draft του Gmail ή η προσθήκη μιας κάρτας στο Trello αλλάζει κάτι που μπορείτε να αντιστρέψετε. Ελέγξτε τις εισόδους πριν εκτελεστεί η κλήση.
  • Ενέργειες που δεν μπορείτε να αναιρέσετε: Η αποστολή email με το send_message του Gmail, η διαγραφή εγγραφών ή οτιδήποτε αφορά πληρωμές ή ευαίσθητα δεδομένα δεν μπορεί να αντιστραφεί. Δίνετε ρητή άδεια για αυτές τις ενέργειες κάθε φορά.

Χρήση εργαλείων MCP στο Perplexity

Το Perplexity λειτουργεί με εργαλεία MCP και προς τις δύο κατευθύνσεις: μπορεί να χρησιμοποιεί εργαλεία από διακομιστές MCP που συνδέετε και προσφέρει τα δικά του εργαλεία σε άλλες εφαρμογές AI.

  • Σύνδεση διακομιστών MCP στο Perplexity: Στα προγράμματα Pro, Max και Enterprise, μπορείτε να συνδέσετε το Perplexity σε οποιοδήποτε εξωτερικό εργαλείο ή πηγή δεδομένων διαθέτει διακομιστή MCP και να το χρησιμοποιείτε στις απαντήσεις και στις αυτόνομες ροές εργασίας του Perplexity Computer. Στην εφαρμογή για Mac, μπορείτε επίσης να συνδέσετε διακομιστές MCP που εκτελούνται στον υπολογιστή σας
  • Χρήση των εργαλείων του Perplexity σε άλλες εφαρμογές AI: Ο διακομιστής MCP του Perplexity προσφέρει τέσσερα εργαλεία (perplexity_search, perplexity_ask, perplexity_research και perplexity_reason) σε κάθε εφαρμογή AI που υποστηρίζει απομακρυσμένους διακομιστές MCP, όπως το Claude Code. Ένας ξεχωριστός διακομιστής επιτρέπει σε άλλες εφαρμογές AI να αναθέτουν εργασίες πολλών βημάτων στο Perplexity Computer.

Συχνές ερωτήσεις για τα εργαλεία MCP

Είναι το MCP απλώς κλήση εργαλείων;

Όχι, το MCP δεν είναι απλώς κλήση εργαλείων. Η κλήση εργαλείων είναι ο τρόπος με τον οποίο το μοντέλο ζητά ένα εργαλείο, ενώ το MCP είναι ο τρόπος με τον οποίο η εφαρμογή AI βρίσκει εργαλεία και δρομολογεί κάθε κλήση στον διακομιστή που την εκτελεί.

Η κλήση εργαλείων (γνωστή και ως κλήση συναρτήσεων) είναι το μέρος της δουλειάς που αναλαμβάνει το μοντέλο AI: το μοντέλο βλέπει μια λίστα εργαλείων και απαντά με ένα αίτημα για την εκτέλεση ενός από αυτά. Μόνο με την κλήση εργαλείων, κάθε εφαρμογή AI πρέπει να ορίζει και να εκτελεί η ίδια κάθε εργαλείο.

Το MCP επιτρέπει στα εργαλεία να βρίσκονται σε διακομιστές, ώστε κάθε εφαρμογή AI που υποστηρίζει το MCP να μπορεί να τα προσφέρει στο μοντέλο της και να στέλνει τα αιτήματα του μοντέλου στον σωστό διακομιστή.

Θα αντικαταστήσει το MCP τα API;

Όχι, το MCP δεν θα αντικαταστήσει τα API, επειδή το MCP και τα API λειτουργούν μαζί. Τα εργαλεία MCP συχνά βασίζονται σε υπάρχοντα API και, όταν το μοντέλο καλεί ένα εργαλείο, ο διακομιστής MCP συνήθως υποβάλλει ένα αίτημα API.

Ποιες εφαρμογές AI υποστηρίζουν εργαλεία MCP;

Τα εργαλεία MCP λειτουργούν σε βοηθούς AI όπως το Claude, το ChatGPT και το Perplexity, καθώς και σε εργαλεία ανάπτυξης όπως το Visual Studio Code και το Cursor. Η τεκμηρίωση του MCP αναφέρει αυτές τις εφαρμογές και σημειώνει ότι τα υποστηρίζουν και πολλές άλλες.

Χρειάζεται το ίδιο το μοντέλο AI να υποστηρίζει το MCP;

Όχι. Το μοντέλο AI δεν χρειάζεται να υποστηρίζει το MCP, επειδή η εφαρμογή AI σας χειρίζεται το πρωτόκολλο. Συνδέεται σε διακομιστές, μεταβιβάζει τα εργαλεία τους στο μοντέλο και στέλνει τα αιτήματα εργαλείων του μοντέλου πίσω στον σωστό διακομιστή. Το μοντέλο χρειάζεται μόνο να υποστηρίζει κλήση συναρτήσεων.

Γίνεται το MCP παρωχημένο;

Όχι, το MCP εξακολουθεί να αναπτύσσεται ενεργά. Οι συντηρητές του κυκλοφόρησαν μια νέα έκδοση της προδιαγραφής MCP τον Ιούλιο του 2026 και δημοσίευσαν έναν ενημερωμένο οδικό χάρτη τον Αύγουστο του 2026, ο οποίος περιλαμβάνει εργασίες που θα επιτρέπουν στους διακομιστές να αποκαλύπτουν τα εργαλεία τους σταδιακά, καθώς η συνομιλία εστιάζει σε πιο συγκεκριμένα θέματα.