AI-ügynök vs. MCP? Mikor melyiket érdemes használni? (& Mikor van szükség mindkettőre)

Egy AI-ügynök olyan szoftver, amely maga dönti el a saját műveleteit és eszközhívásait egy meghatározott cél eléréséhez, a Model Context Protocol (MCP) pedig egy nyílt szabvány arra, hogyan kapcsolódnak az AI-alkalmazások külső eszközökhöz és adatokhoz. Az MCP tehát lehetővé teszi, hogy az AI-ügynökök alkalmazásokkal lépjenek kapcsolatba, és adatbázisokban kérdezzenek le, hogy végrehajtsák a feladatokat.

A cikk bemutatja, mik azok az ügynökök és az MCP-k, miben különböznek egymástól, és hogyan működnek. Azt is megtudod, mikor melyiket érdemes használni, és mikor érdemes az ügynököket és az MCP-ket együtt használni.

Miben különbözik egy AI-ügynök az MCP-től? Fő különbségek.

Az AI-ügynök az a független szereplő, amely eldönti, mit tegyen egy probléma megoldásához, az MCP pedig az a kapcsolat, amelyet az AI-eszközök használnak az adatok eléréséhez és a más alkalmazásokkal végzett feladatokhoz.

Mi az AI-ügynök, és hogyan működik?

Az AI-ügynök egy olyan szoftverrendszer, amely önállóan kiválasztja a legjobb cselekvési módot egy feladat elvégzéséhez.

Például kutatási célokra használva az AI-ügynök elemzi a kutatási kérdést, rész-kérdésekre bontja, mindegyiket egy alképviselőnek delegálja, amely releváns információkat keres különböző forrásokból, majd visszajelzést küld.

A fő ügynök elemzi az eredményeket, módosítja a kutatási stratégiát, további ügynököket küld a hiányok pótlására, és jelentéssé összesíti a kimenetet. Idővel azt is megtanulja, hogyan hajtsa végre a részfeladatokat a leghatékonyabban.

Az AI-ügynök három komponensre támaszkodik:

• Érvelési mag: Az LLM, amely értelmezi a bemeneteket, tervez, és eldönti, mit kell tenni
• Eszközintegrációk: Külső rendszerekhez vezető kapcsolatok. Például adatbázisok vagy API-k, amelyek lehetővé teszik az információk elérését és műveletek végrehajtását.
• Memória: Rövid távú munkamenet-kontekstus és hosszú távon tárolt tudás, amelyet a különböző részek között használ

Az ügynökök előre meghatározott korlátok között működnek (például ne használjanak 3 évnél régebbi forrásokat vagy másodlagos statisztikai összefoglalókat), de ők döntik el, hogyan hajtsák végre a feladatot.

Az a szabadság, hogy eldöntsék, hogyan érjenek el egy célt, megkülönbözteti az AI-ügynököket az AI-munkafolyamatoktól. Ez utóbbiak előre meghatározott, determinisztikus útvonalat követnek, ami tökéletes a strukturált, ismétlődő feladatokhoz, amelyek nem igényelnek érvelést és döntéshozatalt.

Mi az MCP, és hogyan működik?

Az MCP a Model Context Protocol rövidítése, és egy biztonságos, szabványosított mód arra, hogy az olyan AI-alkalmazások, mint a Perplexity, külső eszközökhöz és adatforrásokhoz kapcsolódjanak.

Például az én személyes AI-asszisztensem az MCP-t használja, hogy csatlakozzon a Notionhöz, ahol az összes ügyfélprojekt-információt tárolom, a Google Naptáramhoz és a Clockifyhoz, amelyet időkövetésre használok.

Ennek köszönhetően tudja, hogy egy adott hónapban milyen munkáim vannak, és mennyi ideig tartottak hasonló feladatok korábban, így elég időt tud lefoglalni a naptáramban, és fel tudja mérni az elérhetőségemet további munkára.

Az MCP egy megosztott protokoll, így bármely AI-eszköz hozzáférhet bármely alkalmazáshoz, amennyiben mindkettő támogatja az MCP-t, anélkül hogy egy fejlesztőnek egyedi kapcsolatot kellene kódolnia, ahogyan az egy REST API esetében van.

Műszaki szinten az MCP három elemből áll:

• MCP Host: Az AI-alkalmazás, amely koordinálja és kezeli az ügyfeleket (pl. Perplexity)
• MCP Client: Egy "közvetítő" a hoston belül, amely támogatja a kapcsolatot az MCP szerverrel, és információt továbbít az MCP hostnak
• MCP Server: Egy adatforráshoz, például adatbázishoz vagy SaaS-alkalmazáshoz vezető front, amely hozzáférést ad az MCP kliensnek annak képességeihez (Notion, Google Naptár, Clockify stb.).

Mikor érdemes ügynököt, MCP-t vagy mindkettőt használni. És mikor egyik sem.

Az AI-ügynök és az MCP közötti választás egyetlen kérdésre vezethető vissza: segítségre van szükséged egy összetett feladat elvégzéséhez, vagy inkább egy AI-eszközt szeretnél külső erőforrásokhoz kapcsolni?

Ugyanakkor nem minden feladathoz van szükség agentikus AI-ra, és azokhoz, amelyekhez igen, gyakran MCP-re is szükség van.

Íme egy árnyaltabb bontás arról, mikor melyiket érdemes használni, mikor érdemes őket együtt használni, és mikor érdemes más lehetőségeket választani:

• Használj AI-ügynököt összetett feladatokhoz, ahol nem tudod előre megjósolni a pontos lépéseket, és minden lépés mérlegelést és döntéshozatalt igényel.
• Használj munkafolyamatot közvetlen eszközhívásokkal a rutinfeladatok fix lépésekkel történő elvégzéséhez.
• Fejlesztőként akkor használd az MCP-t, amikor azt szeretnéd, hogy az alkalmazásod kompatibilis legyen a meglévő és jövőbeli AI-eszközökkel.
• Végfelhasználóként az MCP-t arra használd, hogy növeld az AI-asszisztensed képességeit azáltal, hogy összekapcsolod más alkalmazásokkal és erőforrásokkal.
• Használd együtt az AI-ügynököket és az MCP-t, amikor összetett, egyedi feladatokat szeretnél megoldani, amelyek autonómiát és külső eszközökhöz, illetve adatforrásokhoz való hozzáférést igényelnek.

Nagyítás

Hogyan működnek együtt az AI-ügynökök és az MCP?

Az AI-ügynök eldönti, mit tegyen, az MCP pedig minden kérést eljuttat az érintett alkalmazásokhoz.

Képzeld el, hogy egy kis online bolt tulajdonosa vagy, és szeretnéd megtudni, miért esett vissza az eladásaid száma múlt hónapban, ezért megkéred az AI-asszisztensedet, hogy vizsgálja ki. Az AI-asszisztens bevet egy ügynököt, amely MCP-t használ a szükséges információk megszerzéséhez:

1. Ügynök: Az asszisztens úgy dönt, hogy összehasonlítja a múlt havi eladásokat az azt megelőző hónapéval.
2. MCP: Megkéri az e-kereskedelmi platformot, hogy adja meg a termékenkénti eladásokat mindkét hónapra.
3. Ügynök: Látja, hogy egy termék felelős a visszaesés nagy részéért, ezért úgy dönt, ellenőrzi a termék készletét és hirdetéseit.
4. MCP: Megkéri a boltplatformot a termék készletszintjeire, a hirdetési platformot pedig a hirdetési teljesítményére vonatkozóan.
5. Ügynök: A készlet rendben volt, de a hirdetések a hónap felénél leálltak, ezért úgy dönt, kideríti, miért.
6. MCP: Megkéri a hirdetési platformot a kampány előzményeire, és megtudja, hogy a kampány elérte a havi költségkeret-határát.
7. Ügynök: Jelzi a valószínű okot, javasolja a limit emelését vagy a költségkeret átcsoportosítását, és a döntést a tulajdonosra bízza.

Mivel minden lépés az előző eredményeitől függ, ezeket nem lehet előre megjósolni. Az ügynök elemzi az MCP-n keresztül kapott adatokat, és ezek alapján tervezi meg a következő műveleteket.

Ügynök- és MCP-kockázatok és korlátok

Ha autonóm AI-ügynököket kapcsolsz össze más eszközökkel és alkalmazásokkal MCP-n keresztül, kockázatoknak teszed ki magad. A gyakori aggodalmak közé tartozik, hogy az AI-ügynökök több hozzáférést kapnak, mint amennyire szükségük van, valamint hogy harmadik felek eltérítik az MCP-kapcsolatot, például közvetett prompt injection vagy túlzott ügynöki jogosultság révén.

A legtöbb esetben a megoldás az, hogy manuálisan szabályozod, milyen információkhoz férhet hozzá az ügynök, figyelemmel kíséred a tevékenységét, és csak megbízható forrásból származó csatlakozókat használsz.

Használj Perplexity-ügynököket és MCP-t

A Perplexity mindkét irányban használ ügynököket és MCP-t. Az olyan ügynökei, mint a Computer, MCP-t használnak a külső alkalmazásokhoz való kapcsolódáshoz, és más AI-asszisztensek is csatlakozhatnak a Perplexityhez MCP-n keresztül, hogy kutatást végezzenek.

A Perplexity Computer egy általános célú AI-ügynök, amely MCP-t használ harmadik féltől származó szolgáltatásokhoz való kapcsolódásra. Képes keresni és böngészni a weben, kódot írni és futtatni, dokumentumokat létrehozni, e-mailt olvasni és küldeni, feladatokat kezelni olyan eszközökben, mint a Jira, a Slack vagy a Notion, és még sok minden mást.

A kapcsolat a másik irányban is működik. Egy MCP-t támogató AI-asszisztens, mint a Claude, a ChatGPT vagy a Cursor, használhatja a Perplexity MCP szerverét webes keresés futtatására, és visszakaphat találatokat címekkel, URL-ekkel és kivonatokkal, vagy hozzárendelheti a Computerhez egy többlépéses feladat elvégzését.

GYIK

Az AI-ügynökök és az MCP ugyanazok?

Nem, az AI-ügynökök és az MCP nem ugyanazok, és mindegyik más problémákat old meg. Az AI-ügynökök olyan szoftvereszközök, amelyek önállóan végrehajtják a felhasználók feladatait, míg az MCP egy szabványosított mód arra, hogy az AI-eszközök hozzáférjenek más alkalmazásokhoz.

Az AI-ügynökök és az MCP gyakran együtt működnek. Egy AI-ügynök használhat MCP-t arra, hogy egy másik szoftveralkalmazásból hozzáférjen adatokhoz az assigned objective megvalósításához.

Mi a különbség az MCP és az ügynöki készségek között?

Az MCP (Model Context Protocol) összekapcsol egy AI-eszközt külső alkalmazásokkal és adatokkal, míg az ügynöki készségek újrafelhasználható utasítások, szkriptek és erőforrások, amelyek megtanítják az AI-ügynöknek, hogyan hajtson végre egy speciális feladatot, és kijelölik a korlátokat.

Az MCP ugyanaz, mint az API?

Nem, az MCP és az API nem ugyanaz. Az API lehetővé teszi, hogy az egyik szoftver a másikat előre, fejlesztő által felépített szabályok alapján hívja meg, míg az MCP lehetővé teszi, hogy az AI-ügynökök lássák, milyen képességek érhetők el, és eldöntsék, melyeket hívják meg anélkül, hogy egy fejlesztő előre kódolná a kapcsolatot.

Ettől függetlenül az MCP szerverek gyakran API-kat használnak az eszközökhöz való kapcsolódáshoz.

Miben különbözik az MCP az A2A-tól?

Az MCP (Model Context Protocol) egy AI-ügynököt kapcsol össze eszközökkel és adatokkal, míg az A2A (Agent2Agent) AI-ügynököket kapcsol össze. Egy csapat mindkettőt használhatja: az MCP az eszközintegrációt, az A2A pedig az ügynökök közötti együttműködést kezeli.

Miben különbözik az MCP a RAG-től?

A RAG (retrieval-augmented generation) egy olyan rendszer, amelyet az AI-eszközök arra használnak, hogy megbízható információkra alapozzák a válaszaikat egy külső tudásforrásból, míg az MCP egy szabvány az AI-alkalmazások külső adatokhoz és eszközökhöz való kapcsolására. Tehát a RAG használhat MCP-t a tudásbázisának eléréséhez.

Használható az MCP fejlesztői tudás nélkül?

Igen, az MCP használható úgy is, hogy egyáltalán nem írsz kódot, ha egy MCP-kompatibilis AI-eszközt egy olyan szolgáltatáshoz csatlakoztatsz, amely már támogatja azt. Például a Perplexity-felhasználók az MCP-t arra használhatják, hogy olyan népszerű alkalmazásokhoz csatlakozzanak, mint a Gmail, a ClickUp vagy a Figma.