AI Agent vs MCP? Kedy použiť každý z nich (& kedy potrebujete oba)

AI agent je softvér, ktorý sa sám rozhoduje o svojich akciách a volaniach nástrojov, aby dosiahol konkrétny cieľ, a Model Context Protocol (MCP) je otvorený štandard, podľa ktorého sa AI aplikácie pripájajú k externým nástrojom a údajom. MCP teda umožňuje AI agentom komunikovať s aplikáciami a dopytovať databázy, aby dokončili úlohy.

Článok vysvetľuje, čo sú agenti a MCP, čím sa líšia a ako fungujú. Dozviete sa aj, kedy použiť každý z nich a kedy používať agentov a MCP spolu.

Ako sa AI agent líši od MCP? Kľúčové rozdiely.

AI agent je nezávislý aktér, ktorý sa rozhoduje, čo urobiť na vyriešenie problému, a MCP je prepojenie, ktoré AI nástroje používajú na prístup k údajom a vykonávanie úloh s inými aplikáciami.

Čo je AI agent a ako funguje?

AI agent je softvérový systém, ktorý nezávisle vyberá najlepší postup na dokončenie úlohy.

Napríklad pri použití na výskum AI agent analyzuje výskumnú otázku, rozdelí ju na čiastkové otázky, pridelí každú z nich subagentovi, ktorý hľadá relevantné informácie v rôznych zdrojoch, a potom sa „hlási“ späť.

Hlavný agent analyzuje zistenia, upravuje výskumnú stratégiu, vysiela ďalších agentov na doplnenie medzier a konsoliduje výstup do správy. Postupom času sa tiež učí, ako vykonávať čiastkové úlohy čo najefektívnejšie.

AI agent sa spolieha na tri komponenty:

• Jadro uvažovania: LLM, ktoré interpretuje vstupy, plánuje a rozhoduje, čo robiť
• Integrácie nástrojov: Prepojenia na externé systémy. Napríklad databázy alebo API, ktoré mu umožňujú pristupovať k informáciám a vykonávať akcie.
• Pamäť: Krátkodobý kontext relácie a dlhodobé uložené poznatky používané naprieč sekciami

Agenti pracujú v rámci vopred nastavených obmedzení (napríklad nepoužívajú zdroje staršie ako 3 roky ani sekundárne prehľady štatistík), ale sami rozhodujú, ako úlohu dokončiť.

Táto autonómia pri výbere spôsobu dosiahnutia cieľa odlišuje AI agentov od AI pracovných postupov. Tie druhé sledujú vopred definovanú, deterministickú cestu, čo je ideálne pre štruktúrované, opakujúce sa úlohy, ktoré nevyžadujú uvažovanie a rozhodovanie.

Čo je MCP a ako funguje?

MCP znamená Model Context Protocol a ide o bezpečný, štandardizovaný spôsob, ako sa AI aplikácie ako Perplexity pripájajú k externým nástrojom a zdrojom údajov.

Napríklad môj osobný AI asistent používa MCP na prepojenie s Notion, kde ukladám všetky informácie o klientskejšom projekte, s mojím Google Calendar a s Clockify, ktoré používam na sledovanie času.

Vďaka tomu vie, akú prácu potrebujem urobiť v konkrétnom mesiaci a ako dlho podobné úlohy trvali v minulosti, takže môže v mojom kalendári vyhradiť dosť času a posúdiť moju dostupnosť pre ďalšiu prácu.

MCP je spoločný protokol, takže ktorýkoľvek AI nástroj môže pristupovať ku ktorejkoľvek aplikácii, pokiaľ oba podporujú MCP, bez toho, aby vývojár musel naprogramovať vlastné prepojenie, ako je to v prípade REST API.

Na technickej úrovni sa MCP skladá z troch prvkov:

• MCP hostiteľ: AI aplikácia, ktorá koordinuje a spravuje klientov (napr. Perplexity)
• MCP klient: „sprostredkovateľ“ vo vnútri hostiteľa, ktorý podporuje pripojenie k MCP serveru a odovzdáva informácie MCP hostiteľovi
• MCP server: Rozhranie k zdroju, ako je databáza alebo SaaS aplikácia, ktoré MCP klientovi poskytuje prístup k jeho možnostiam (Notion, Google Calendar, Clockify atď.).

Kedy použiť agenta, MCP alebo oboje. A kedy ani jedno.

Výber medzi AI agentom a MCP sa zredukuje na jednu otázku: Potrebujete pomoc pri dokončení zložitej úlohy alebo chcete prepojiť AI nástroj s externými zdrojmi?

Nie všetky úlohy však potrebujú agentickú AI a tie, ktoré ju potrebujú, často potrebujú aj MCP.

Tu je podrobnejšie rozdelenie, kedy použiť každý z nich, kedy ich použiť spolu a kedy použiť iné možnosti:

• Použite AI agenta na dokončenie zložitých úloh, pri ktorých nemôžete predpovedať presné kroky a každý krok vyžaduje úsudok a rozhodovanie.
• Použite pracovný postup s priamymi volaniami nástrojov na dokončenie rutinných úloh s pevnými krokmi.
• Ako vývojár použite MCP, keď chcete, aby bola vaša aplikácia kompatibilná s existujúcimi aj budúcimi AI nástrojmi.
• Ako koncový používateľ použite MCP na zvýšenie možností svojho AI asistenta tým, že ho prepojíte s inými aplikáciami a zdrojmi.
• Použite AI agentov a MCP spolu, keď chcete vyriešiť zložité, jedinečné úlohy, ktoré vyžadujú autonómiu a prístup k nástrojom a zdrojom údajov tretích strán.

Zväčšiť

Ako spolu fungujú AI agenti a MCP?

AI agent sa rozhoduje, čo robiť, a MCP prenáša každú požiadavku do príslušných aplikácií.

Predstavte si, že ste majiteľom malého online obchodu a chcete zistiť, prečo vám minulý mesiac klesol predaj, takže požiadate svojho AI asistenta, aby to preskúmal. AI asistent nasadí agenta, ktorý na získanie potrebných informácií používa MCP:

1. Agent: Asistent sa rozhodne porovnať predaj z minulého mesiaca s predchádzajúcim mesiacom.
2. MCP: Požiada ecommerce platformu o predaje podľa produktu za oba mesiace.
3. Agent: Zistí, že za väčšinu poklesu je zodpovedný jeden produkt, takže sa rozhodne skontrolovať jeho sklad a reklamy.
4. MCP: Požiada obchodnú platformu o stav zásob produktu a reklamnú platformu o výkonnosť jeho reklám.
5. Agent: Zásoby boli normálne, ale reklamy sa v polovici mesiaca prestali zobrazovať, takže sa rozhodne zistiť prečo.
6. MCP: Požiada reklamnú platformu o históriu kampane a zistí, že kampaň dosiahla svoj mesačný limit rozpočtu.
7. Agent: Oznámi pravdepodobnú príčinu, navrhne zvýšiť limit alebo presunúť rozpočet a rozhodnutie ponechá na majiteľa.

Keďže každý krok závisí od zistení z predchádzajúceho, nemôžete ich vopred predvídať. Agent analyzuje údaje získané prostredníctvom MCP a používa ich na plánovanie ďalších krokov.

Riziká a ochranné opatrenia pri agentoch a MCP

Prepojenie autonómnych AI agentov s inými nástrojmi a aplikáciami prostredníctvom MCP vás vystavuje rizikám. Medzi bežné obavy patrí, že AI agenti majú väčší prístup, než potrebujú, a že tretie strany unesú MCP pripojenie, napríklad prostredníctvom nepriamych prompt injections alebo nadmernej agency.

Vo väčšine prípadov je riešením manuálne kontrolovať informácie, ku ktorým môže agent pristupovať, monitorovať jeho aktivitu a používať iba konektory z dôveryhodných zdrojov.

Používajte Perplexity agentov a MCP

Perplexity používa agentov aj MCP v oboch smeroch. Jeho agenti, ako Computer, používajú MCP na pripojenie k externým aplikáciám a iní AI asistenti sa môžu k Perplexity pripojiť cez MCP, aby podporili svoj výskum.

Perplexity Computer je univerzálny AI agent, ktorý používa MCP na prepojenie so službami tretích strán. Vie vyhľadávať a prehliadať web, písať a spúšťať kód, vytvárať dokumenty, čítať a odosielať e-maily, spravovať úlohy v nástrojoch ako Jira, Slack alebo Notion a ďalšie.

Prepojenie funguje aj opačne. AI asistent, ktorý podporuje MCP, ako Claude, ChatGPT alebo Cursor, môže použiť MCP server Perplexity na spustenie webového vyhľadávania a získať späť výsledky s názvami, URL a úryvkami alebo priradiť Computeru viacstupňovú úlohu na dokončenie.

Často kladené otázky

Sú AI agenti a MCP to isté?

Nie, AI agenti a MCP nie sú to isté a každý rieši iné problémy. AI agenti sú softvérové nástroje, ktoré autonómne dokončujú úlohy používateľov, zatiaľ čo MCP je štandardizovaný spôsob, ako môžu AI nástroje pristupovať k iným aplikáciám.

AI agenti a MCP často fungujú spolu. AI agent môže použiť MCP na prístup k údajom z inej softvérovej aplikácie, aby dosiahol zadaný cieľ.

Aký je rozdiel medzi MCP a skills pre agentov?

MCP (Model Context Protocol) prepája AI nástroj s externými aplikáciami a údajmi, zatiaľ čo skills pre agentov sú opakovane použiteľné inštrukcie, skripty a zdroje, ktoré AI agentovi učia, ako vykonať špecializovanú úlohu a nastaviť ochranné opatrenia.

Je MCP to isté ako API?

Nie, MCP a API nie sú to isté. API umožňuje jednému softvéru volať iný pomocou pravidiel, ktoré vývojár vopred vytvorí, zatiaľ čo MCP umožňuje AI agentom vidieť, aké možnosti sú k dispozícii, a rozhodnúť sa, ktoré z nich volať, bez toho, aby vývojár vopred naprogramoval prepojenie.

To znamená, že MCP servery často používajú API na pripojenie k nástrojom.

Ako sa MCP líši od A2A?

MCP (Model Context Protocol) prepája AI agenta s nástrojmi a údajmi, zatiaľ čo A2A (Agent2Agent) prepája AI agentov. Tím môže používať oba, pričom MCP rieši integráciu nástrojov a A2A rieši spoluprácu medzi agentmi.

Ako sa MCP líši od RAG?

RAG (retrieval-augmented generation) je systém, ktorý AI nástroje používajú na to, aby odpovede ukotvili v spoľahlivých informáciách z externého zdroja poznatkov, zatiaľ čo MCP je štandard na prepojenie AI aplikácií s externými údajmi a nástrojmi. RAG teda môže použiť MCP na prístup k svojej znalostnej báze.

Dá sa MCP používať aj bez toho, aby ste boli vývojár?

Áno, MCP môžete používať aj bez písania kódu tak, že prepojíte AI nástroj kompatibilný s MCP so službou, ktorá ho už podporuje. Používatelia Perplexity môžu napríklad používať MCP na prepojenie s populárnymi aplikáciami ako Gmail, ClickUp alebo Figma.