AI एजेंट vs MCP? प्रत्येक का उपयोग कब करें (& आपको दोनों की आवश्यकता कब है)

एक AI एजेंट ऐसा सॉफ़्टवेयर है जो किसी विशिष्ट लक्ष्य को हासिल करने के लिए अपने ही कार्यों और टूल कॉल का निर्णय लेता है, और Model Context Protocol (MCP) एक खुला मानक है जो बताता है कि AI एप्लिकेशन बाहरी टूल और डेटा से कैसे जुड़ते हैं। इसलिए MCP AI एजेंटों को ऐप्स के साथ इंटरैक्ट करने और कार्य पूरे करने के लिए डेटाबेस क्वेरी करने देता है।

यह लेख बताता है कि एजेंट और MCP क्या हैं, वे कैसे अलग हैं, और वे कैसे काम करते हैं। आप यह भी जानेंगे कि हर एक का उपयोग कब करना है और एजेंट और MCP को एक साथ कब उपयोग करना है।

AI एजेंट MCP से कैसे अलग है? मुख्य अंतर।

एक AI एजेंट स्वतंत्र कार्यकारी है जो किसी समस्या को हल करने के लिए यह तय करता है कि क्या करना है, और MCP वह कनेक्शन है जिसका उपयोग AI टूल डेटा तक पहुँचने और अन्य ऐप्स के साथ कार्य करने के लिए करते हैं।

AI एजेंट क्या है और यह कैसे काम करता है?

एक AI एजेंट एक सॉफ़्टवेयर सिस्टम है जो किसी कार्य को पूरा करने के लिए स्वतंत्र रूप से सर्वोत्तम कार्रवाई चुनता है।

उदाहरण के लिए, जब शोध के लिए उपयोग किया जाता है, तो AI एजेंट शोध प्रश्न का विश्लेषण करता है, उसे उप-प्रश्नों में तोड़ता है, प्रत्येक को एक उप-एजेंट को सौंपता है जो विभिन्न स्रोतों में संबंधित जानकारी खोजता है, और "रिपोर्ट" वापस करता है।

मुख्य एजेंट निष्कर्षों का विश्लेषण करता है, शोध रणनीति को समायोजित करता है, कमियों को भरने के लिए और अधिक एजेंटों को भेजता है, और आउटपुट को एक रिपोर्ट में संकलित करता है। समय के साथ, यह सबसे दक्ष तरीके से उप-कार्य कैसे करने हैं, यह भी सीखता है।

AI एजेंट तीन घटकों पर निर्भर करता है:

• तर्कसंगतता कोर: वह LLM जो इनपुट को समझता है, योजना बनाता है, और तय करता है कि क्या करना है
• टूल इंटीग्रेशन: बाहरी सिस्टमों से कनेक्शन। उदाहरण के लिए, डेटाबेस या API जो इसे जानकारी तक पहुँचने और कार्रवाई करने देते हैं।
• मेमोरी: शॉर्ट-टर्म सत्र संदर्भ और लंबे समय का संग्रहीत ज्ञान, जिसका उपयोग विभिन्न अनुभागों में किया जाता है

एजेंट पूर्वनिर्धारित गार्डरेल्स के भीतर काम करते हैं (उदाहरण के लिए, 3 साल से पुराने स्रोतों या सेकेंडरी स्टैट राउंडअप्स का उपयोग न करें), लेकिन वे तय करते हैं कि कार्य कैसे पूरा करना है।

लक्ष्य को कैसे हासिल करना है, यह चुनने की यह स्वायत्तता AI एजेंटों को AI वर्कफ़्लो से अलग करती है। बाद वाले एक पूर्वनिर्धारित, नियतात्मक पथ का पालन करते हैं, जो संरचित, दोहराए जाने वाले कार्यों के लिए बिल्कुल सही है जिनमें तर्क और निर्णय-निर्माण की आवश्यकता नहीं होती।

MCP क्या है और यह कैसे काम करता है?

MCP का अर्थ Model Context Protocol है, और यह Perplexity जैसे AI एप्लिकेशन को बाहरी टूल और डेटा स्रोतों से जोड़ने का एक सुरक्षित, मानकीकृत तरीका है।

उदाहरण के लिए, मेरा व्यक्तिगत AI सहायक Notion से जुड़ने के लिए MCP का उपयोग करता है, जहाँ मैं सभी क्लाइंट प्रोजेक्ट जानकारी, अपना Google Calendar, और Clockify, जिसका उपयोग मैं समय ट्रैकिंग के लिए करता हूँ, संग्रहीत करता हूँ।

इसके कारण, यह जानता है कि किसी विशेष महीने में मुझे कौन सा काम करना है और अतीत में समान कार्यों में कितना समय लगा, इसलिए यह मेरे कैलेंडर में पर्याप्त समय ब्लॉक कर सकता है और अतिरिक्त कार्य के लिए मेरी उपलब्धता का आकलन कर सकता है।

MCP एक साझा प्रोटोकॉल है, इसलिए कोई भी AI टूल किसी भी ऐप तक पहुँच सकता है, बशर्ते दोनों MCP का समर्थन करते हों, बिना किसी डेवलपर के एक कस्टम कनेक्शन कोड किए, जैसा कि REST API के मामले में होता है।

तकनीकी स्तर पर, MCP तीन तत्वों से मिलकर बना है:

• MCP होस्ट: AI एप्लिकेशन जो क्लाइंट्स को समन्वित और प्रबंधित करता है (जैसे, Perplexity)
• MCP क्लाइंट: होस्ट के अंदर एक "ब्रोकर" जो MCP सर्वर से कनेक्शन का समर्थन करता है और जानकारी को MCP होस्ट तक पहुँचाता है
• MCP सर्वर: डेटाबेस या SaaS ऐप जैसे किसी संसाधन का फ्रंट, जो MCP क्लाइंट को उसकी क्षमताओं तक पहुँच देता है (Notion, Google Calendar, Clockify, आदि)।

एजेंट, MCP, या दोनों का उपयोग कब करें। और कब कोई भी नहीं।

AI एजेंट और MCP के बीच चुनाव एक प्रश्न पर निर्भर करता है: क्या आपको किसी जटिल कार्य को पूरा करने में मदद चाहिए या आप किसी AI टूल को बाहरी संसाधनों से जोड़ना चाहते हैं?

हालाँकि, सभी कार्यों के लिए एजेंटिक AI की आवश्यकता नहीं होती, और जिनके लिए होती है, उन्हें अक्सर MCP की भी आवश्यकता होती है।

यहाँ यह अधिक सूक्ष्म विवरण दिया गया है कि कब किसका उपयोग करें, कब उन्हें एक साथ उपयोग करें, और कब अन्य विकल्पों का उपयोग करें:

• जब आपको ऐसे जटिल कार्य पूरे करने हों जिनमें आप सटीक चरणों की भविष्यवाणी नहीं कर सकते और हर चरण के लिए निर्णय और विवेक की आवश्यकता हो, तब AI एजेंट का उपयोग करें।
• नियत चरणों वाले नियमित कार्यों को पूरा करने के लिए सीधे टूल कॉल्स वाले वर्कफ़्लो का उपयोग करें।
• एक डेवलपर के रूप में, MCP का उपयोग तब करें जब आप चाहते हैं कि आपका ऐप मौजूदा और भविष्य के AI टूल्स के साथ संगत हो।
• एक एंड-यूज़र के रूप में, MCP का उपयोग करके अपने AI सहायक की क्षमताएँ बढ़ाएँ, उसे अन्य ऐप्स और संसाधनों से जोड़कर।
• AI एजेंट और MCP का एक साथ उपयोग तब करें जब आप ऐसे जटिल, अनोखे कार्य हल करना चाहते हों जिनमें स्वायत्तता और तृतीय-पक्ष टूल्स तथा डेटा स्रोतों तक पहुँच दोनों की आवश्यकता हो।

बड़ा करें

AI एजेंट और MCP एक साथ कैसे काम करते हैं?

AI एजेंट तय करता है कि क्या करना है, और MCP हर अनुरोध को शामिल ऐप्स तक पहुँचाता है।

कल्पना कीजिए कि आप एक छोटे ऑनलाइन शॉप के मालिक हैं, और आप जानना चाहते हैं कि पिछले महीने आपकी बिक्री क्यों गिरी, इसलिए आप अपने AI सहायक से जाँच करने को कहते हैं। AI सहायक एक एजेंट तैनात करता है जो आवश्यक जानकारी पाने के लिए MCP का उपयोग करता है:

1. एजेंट: सहायक तय करता है कि पिछले महीने की बिक्री की तुलना उससे पहले वाले महीने से करनी है।
2. MCP: यह दोनों महीनों के लिए उत्पाद-वार बिक्री के बारे में ecommerce प्लेटफ़ॉर्म से पूछता है।
3. एजेंट: यह देखता है कि एक उत्पाद गिरावट का अधिकांश हिस्सा बनाता है, इसलिए यह उस उत्पाद के स्टॉक और विज्ञापनों की जाँच करने का निर्णय लेता है।
4. MCP: यह शॉप प्लेटफ़ॉर्म से उत्पाद के स्टॉक स्तरों और ad प्लेटफ़ॉर्म से उसके ad प्रदर्शन के बारे में पूछता है।
5. एजेंट: स्टॉक सामान्य था, लेकिन महीने के बीच में विज्ञापन चलना बंद हो गए, इसलिए यह पता लगाने का निर्णय लेता है कि क्यों।
6. MCP: यह ad प्लेटफ़ॉर्म से campaign के इतिहास के बारे में पूछता है और जानता है कि campaign अपनी मासिक budget सीमा तक पहुँच गया था।
7. एजेंट: यह संभावित कारण बताता है, सीमा बढ़ाने या बजट स्थानांतरित करने का सुझाव देता है, और निर्णय मालिक पर छोड़ देता है।

चूँकि हर चरण पिछले वाले निष्कर्षों पर निर्भर करता है, आप उन्हें पहले से नहीं भाँप सकते। एजेंट MCP के माध्यम से प्राप्त डेटा का विश्लेषण करता है और उसका उपयोग अगली कार्रवाइयों की योजना बनाने के लिए करता है।

एजेंट और MCP के जोखिम और गार्डरेल्स

MCP के माध्यम से अन्य टूल्स और ऐप्स से स्वायत्त AI एजेंटों को जोड़ना आपको जोखिमों के संपर्क में लाता है। सामान्य चिंताएँ इस बात के इर्द-गिर्द घूमती हैं कि AI एजेंटों को ज़रूरत से अधिक पहुँच मिल जाए और तृतीय पक्ष MCP कनेक्शन को हाईजैक कर लें, उदाहरण के लिए, अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन या अत्यधिक एजेंसी के माध्यम से।

ज़्यादातर मामलों में, समाधान यह है कि एजेंट जिस जानकारी तक पहुँच सकता है उसे मैन्युअली नियंत्रित किया जाए, उसकी गतिविधि की निगरानी की जाए, और केवल विश्वसनीय स्रोतों के कनेक्टर ही उपयोग किए जाएँ।

Perplexity एजेंटों और MCP का उपयोग करें

Perplexity दोनों दिशाओं में एजेंटों और MCP का उपयोग करता है। इसके एजेंट, जैसे Computer, बाहरी ऐप्स से जुड़ने के लिए MCP का उपयोग करते हैं, और अन्य AI सहायक भी शोध को शक्ति देने के लिए MCP के माध्यम से Perplexity से जुड़ सकते हैं।

Perplexity Computer एक सामान्य-उद्देश्य AI एजेंट है जो तृतीय-पक्ष सेवाओं से जुड़ने के लिए MCP का उपयोग करता है। यह वेब खोज और ब्राउज़ कर सकता है, कोड लिख और चला सकता है, दस्तावेज़ बना सकता है, ईमेल पढ़ और भेज सकता है, Jira, Slack, या Notion जैसे टूल्स में कार्य प्रबंधित कर सकता है, और भी बहुत कुछ कर सकता है।

कनेक्शन दूसरे तरीके से भी काम करता है। Claude, ChatGPT, या Cursor जैसे MCP का समर्थन करने वाले AI सहायक Perplexity के MCP सर्वर का उपयोग करके वेब सर्च चला सकते हैं और शीर्षकों, URLs, और स्निपेट्स के साथ परिणाम वापस पा सकते हैं, या पूरा करने के लिए Computer को एक बहु-चरणीय कार्य सौंप सकते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या AI एजेंट और MCP एक ही हैं?

नहीं, AI एजेंट और MCP एक ही नहीं हैं, और प्रत्येक अलग समस्याएँ हल करता है। AI एजेंट ऐसे सॉफ़्टवेयर टूल्स हैं जो स्वायत्त रूप से उपयोगकर्ताओं के कार्य पूरे करते हैं, जबकि MCP एक मानकीकृत तरीका है जिससे AI टूल्स अन्य ऐप्स तक पहुँच सकते हैं।

AI एजेंट और MCP अक्सर साथ काम करते हैं। कोई AI एजेंट किसी अन्य सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन से डेटा तक पहुँचने के लिए MCP का उपयोग कर सकता है ताकि सौंपे गए उद्देश्य को पूरा किया जा सके।

MCP और agent skills के बीच क्या अंतर है?

MCP (Model Context Protocol) AI टूल को बाहरी ऐप्स और डेटा से जोड़ता है, जबकि agent skills पुन: उपयोग योग्य निर्देश, स्क्रिप्ट्स, और संसाधन हैं जो किसी AI एजेंट को किसी विशेषीकृत कार्य को कैसे करना है यह सिखाते हैं और गार्डरेल्स सेट करते हैं।

क्या MCP API के समान है?

नहीं, MCP और API एक ही नहीं हैं। API डेवलपर द्वारा पहले से बनाए गए नियमों का उपयोग करके सॉफ़्टवेयर के एक हिस्से को दूसरे को कॉल करने देती है, जबकि MCP AI एजेंटों को यह देखने देती है कि कौन-कौन सी क्षमताएँ उपलब्ध हैं और डेवलपर द्वारा कनेक्शन पहले से कोड किए बिना तय करने देती है कि किन्हें कॉल करना है।

यह कहने के बाद, MCP सर्वर अक्सर टूल्स से जुड़ने के लिए APIs का उपयोग करते हैं।

MCP A2A से कैसे अलग है?

MCP (Model Context Protocol) एक AI एजेंट को टूल्स और डेटा से जोड़ता है, जबकि A2A (Agent2Agent) AI एजेंटों को जोड़ता है। एक टीम दोनों का उपयोग कर सकती है, जहाँ MCP टूल इंटीग्रेशन को संभालता है और A2A एजेंटों के बीच सहयोग को संभालता है।

MCP RAG से कैसे अलग है?

RAG (retrieval-augmented generation) एक ऐसी प्रणाली है जिसका उपयोग AI टूल विश्वसनीय जानकारी के आधार पर उत्तर देने के लिए बाहरी ज्ञान स्रोत से करते हैं, जबकि MCP AI एप्लिकेशन को बाहरी डेटा और टूल्स से जोड़ने का एक मानक है। इसलिए, RAG अपने ज्ञान आधार तक पहुँचने के लिए MCP का उपयोग कर सकता है।

क्या आप डेवलपर हुए बिना MCP का उपयोग कर सकते हैं?

हाँ, आप बिना कोई कोड लिखे MCP का उपयोग कर सकते हैं, बस किसी MCP-संगत AI टूल को ऐसी सेवा से जोड़कर जो पहले से इसे समर्थन देती हो। उदाहरण के लिए, Perplexity उपयोगकर्ता MCP का उपयोग करके Gmail, ClickUp, या Figma जैसे लोकप्रिय ऐप्स से जुड़ सकते हैं।