AI Agent vs MCP? When To Use Each (& When You Need Both)

Un axente de IA é software que decide as súas propias accións e chamadas a ferramentas para acadar un obxectivo específico, e o Model Context Protocol (MCP) é un estándar aberto sobre como se conectan as aplicacións de IA con ferramentas e datos externos. Así, MCP permite aos axentes de IA interactuar con aplicacións e consultar bases de datos para completar tarefas.

O artigo explica que son os axentes e os MCP, en que se diferencian e como funcionan. Tamén aprenderás cando usar cada un e cando usar axentes e MCP xuntos.

En que se diferencia un axente de IA dun MCP? Principais diferenzas.

Un axente de IA é o actor independente que decide que facer para resolver un problema, e un MCP é a conexión que usan as ferramentas de IA para acceder aos datos e realizar tarefas con outras aplicacións.

Que é un axente de IA e como funciona?

Un axente de IA é un sistema de software que escolle de maneira independente o mellor curso de acción para completar unha tarefa.

Por exemplo, cando se usa para investigación, o axente de IA analiza a pregunta de investigación, divídea en subpreguntas, delega cada unha a un subaxente que busca información relevante en distintas fontes e "informa" de volta.

O axente principal analiza os achados, axusta a estratexia de investigación, despacha máis axentes para cubrir baleiros e recompila a saída nun informe. Co tempo, tamén aprende a levar a cabo as subtarefas da maneira máis eficiente.

O axente de IA baséase en tres compoñentes:

• Núcleo de razoamento: O LLM que interpreta entradas, planifica e decide que facer
• Integracións de ferramentas: Conexións con sistemas externos. Por exemplo, bases de datos ou APIs que lle permiten acceder á información e realizar accións.
• Memoria: Contexto de sesión a curto prazo e coñecemento almacenado a longo prazo usado ao longo das seccións

Os axentes operan dentro de barreiras de seguridade predefinidas (por exemplo, non usar fontes con máis de 3 anos ou recompilacións secundarias de estatísticas), pero eles deciden como completar a tarefa.

Esta autonomía para elixir como acadar un obxectivo distingue os axentes de IA dos fluxos de traballo de IA. Estes últimos seguen unha ruta predefinida e determinista, que é perfecta para tarefas estruturadas e repetitivas que non requiren razoamento nin toma de decisións.

Que é un MCP e como funciona?

MCP significa Model Context Protocol, e é unha maneira segura e estandarizada para que aplicacións de IA como Perplexity se conecten con ferramentas e fontes de datos externas.

Por exemplo, o meu asistente persoal de IA usa MCP para conectarse con Notion, onde gardo toda a información dos proxectos dos clientes, o meu Google Calendar e Clockify, que uso para o seguimento do tempo.

Grazas a isto, sabe que traballo teño que facer nun mes concreto e canto tardaron no pasado tarefas similares, polo que pode reservar abondo tempo no meu calendario e avaliar a miña dispoñibilidade para traballo adicional.

MCP é un protocolo compartido, polo que calquera ferramenta de IA pode acceder a calquera aplicación sempre que ambas admitan MCP, sen que un desenvolvedor teña que programar unha conexión á medida, como ocorre cunha API REST.

Nun nivel técnico, MCP consta de tres elementos:

• MCP Host: A aplicación de IA que coordina e xestiona clientes (p. ex., Perplexity)
• MCP Client: Un "intermediario" dentro do host que admite unha conexión co servidor MCP e pasa información ao MCP host
• MCP Server: A fronte a un recurso como unha base de datos ou unha aplicación SaaS que lle dá ao MCP client acceso ás súas capacidades (Notion, Google Calendar, Clockify, etc.).

Cando usar un axente, MCP ou ambos. E cando ningún dos dous.

A elección entre un axente de IA e un MCP redúcese a unha pregunta: precisas axuda para completar unha tarefa complexa ou queres conectar unha ferramenta de IA con recursos externos?

Porén, non todas as tarefas precisan IA axéntica, e as que a precisan adoitan necesitar tamén un MCP.

Aquí tes unha análise máis matizada de cando usar cada un, cando usalos xuntos e cando usar outras opcións:

• Usa un axente de IA para completar tarefas complexas nas que non podes predicir os pasos exactos e cada paso require xuízo e toma de decisións.
• Usa un fluxo de traballo con chamadas directas a ferramentas para completar tarefas rutineiras con pasos fixos.
• Como desenvolvedor, usa MCP cando queiras que a túa aplicación sexa compatible coas ferramentas de IA existentes e futuras.
• Como usuario final, usa MCP para aumentar as capacidades do teu asistente de IA conectándoo con outras aplicacións e recursos.
• Usa axentes de IA e MCP xuntos cando queiras resolver tarefas complexas e únicas que requiran autonomía e acceso a ferramentas e fontes de datos de terceiros.

Ampliar

Como traballan xuntos os axentes de IA e MCP?

O axente de IA decide que facer, e MCP transporta cada solicitude ás aplicacións implicadas.

Imaxina que es o propietario dunha pequena tenda en liña e queres saber por que as túas vendas baixaron o mes pasado, así que lle pides ao teu asistente de IA que investigue. O asistente de IA desprega un axente que usa MCP para obter a información necesaria:

1. Axente: O asistente decide comparar as vendas do mes pasado co mes anterior.
2. MCP: Pídeselle á plataforma de comercio electrónico os ingresos por produto de ambos os meses.
3. Axente: Ve que un produto representa a maior parte da baixada, así que decide comprobar o stock e os anuncios dese produto.
4. MCP: Pídeselle á plataforma da tenda os niveis de stock do produto e á plataforma de anuncios o rendemento dos seus anuncios.
5. Axente: O stock era normal, pero os anuncios deixaron de executarse a metade do mes, así que decide descubrir por que.
6. MCP: Pídeselle á plataforma de anuncios o historial da campaña e descóbrese que a campaña acadou o límite mensual do seu orzamento.
7. Axente: Informa da causa probable, suxire aumentar o límite ou mover o orzamento e deixa a decisión en mans do propietario.

Como cada paso depende dos achados do anterior, non podes predicilos con antelación. O axente analiza os datos obtidos a través de MCP e usaos para planificar as accións posteriores.

Riscos e barreiras de seguridade de axentes e MCP

Conectar axentes autónomos de IA con outras ferramentas e aplicacións a través de MCP expóñete a riscos. As preocupacións habituais xiran arredor de que os axentes de IA teñan máis acceso do que necesitan e de que terceiros secuestren a conexión MCP, por exemplo, mediante inxección indirecta de prompts ou axencia excesiva.

Na maioría dos casos, a solución é controlar manualmente a información á que pode acceder o axente, monitorizar a súa actividade e usar só conectores de fontes fiables.

Usa os axentes de Perplexity e MCP

Perplexity usa axentes e MCP en ambos os sentidos. Os seus axentes, como Computer, usan MCP para conectarse con aplicacións externas, e outros asistentes de IA poden conectarse con Perplexity a través de MCP para potenciar a súa investigación.

Perplexity Computer é un axente de IA de uso xeral que usa MCP para conectarse con servizos de terceiros. Pode buscar e navegar pola web, escribir e executar código, crear documentos, ler e enviar correo electrónico, xestionar tarefas en ferramentas como Jira, Slack ou Notion, e máis.

A conexión tamén funciona no outro sentido. Un asistente de IA compatible con MCP, como Claude, ChatGPT ou Cursor, pode usar o servidor MCP de Perplexity para realizar unha busca web e devolver resultados con títulos, URL e fragmentos, ou asignarlle a Computer unha tarefa de varios pasos para completar.

Preguntas frecuentes

Os axentes de IA e MCP son o mesmo?

Non, os axentes de IA e MCP non son o mesmo, e cada un resolve problemas diferentes. Os axentes de IA son ferramentas de software que completan de forma autónoma tarefas dos usuarios, mentres que MCP é unha maneira estandarizada para que as ferramentas de IA accedan a outras aplicacións.

Os axentes de IA e MCP adoitan traballar xuntos. Un axente de IA pode usar MCP para acceder a datos doutra aplicación de software e cumprir o obxectivo asignado.

Cal é a diferenza entre MCP e as habilidades de axente?

MCP (Model Context Protocol) conecta unha ferramenta de IA con aplicacións e datos externos, mentres que as habilidades de axente son instrucións, scripts e recursos reutilizables que lle ensinan a un axente de IA como realizar unha tarefa especializada e establecer as barreiras de seguridade.

MCP é o mesmo que API?

Non, MCP e API non son o mesmo. API permite que unha peza de software chame a outra usando regras que un desenvolvedor constrúe con antelación, mentres que MCP permite que os axentes de IA vexan que capacidades están dispoñibles e decidan cales chamar sen que un desenvolvedor programe a conexión por adiantado.

Dito isto, os servidores MCP a miúdo usan APIs para conectarse con ferramentas.

En que se diferencia MCP de A2A?

MCP (Model Context Protocol) conecta un axente de IA con ferramentas e datos, mentres que A2A (Agent2Agent) conecta axentes de IA. Un equipo pode usar ambos, con MCP encargándose da integración de ferramentas e A2A da colaboración entre axentes.

En que se diferencia MCP de RAG?

RAG (retrieval-augmented generation) é un sistema que usan as ferramentas de IA para fundamentar as respostas en información fiable procedente dunha fonte de coñecemento externa, mentres que MCP é un estándar para conectar aplicacións de IA con datos e ferramentas externos. Así, un RAG pode usar MCP para acceder á súa base de coñecemento.

Pódese usar MCP sen ser desenvolvedor?

Si, podes usar MCP sen escribir ningún código ao conectar unha ferramenta de IA compatible con MCP a un servizo que xa o admita. Por exemplo, os usuarios de Perplexity poden usar MCP para conectarse con aplicacións populares como Gmail, ClickUp ou Figma.