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

ஒரு AI ஏஜென்ட் என்பது குறிப்பிட்ட இலக்கை அடைய தனது சொந்த செயல்கள் மற்றும் கருவி அழைப்புகளைத் தானாகவே தீர்மானிக்கும் மென்பொருள்; Model Context Protocol (MCP) என்பது AI பயன்பாடுகள் வெளிப்புற கருவிகள் மற்றும் தரவுகளுடன் எப்படி இணைகின்றன என்பதற்கான ஒரு திறந்த தரநிலை. ஆகவே, MCP AI ஏஜென்ட்களுக்கு பணிகளை முடிக்க பயன்பாடுகளுடன் தொடர்பு கொள்ளவும் தரவுத்தளங்களை வினவவும் உதவுகிறது.

இந்த கட்டுரை ஏஜென்ட்கள் மற்றும் MCPகள் என்ன, அவை எவ்வாறு வேறுபடுகின்றன, மற்றும் அவை எப்படி செயல்படுகின்றன என்பதை விளக்குகிறது. ஒவ்வொன்றையும் எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும், மற்றும் ஏஜென்ட்களையும் MCPகளையும் ஒன்றாக எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதையும் நீங்கள் கற்றுக்கொள்வீர்கள்.

ஒரு AI ஏஜென்ட் MCP-இலிருந்து எவ்வாறு வேறுபடுகிறது? முக்கிய வேறுபாடுகள்.

ஒரு AI ஏஜென்ட் என்பது ஒரு சிக்கலைத் தீர்க்க என்ன செய்ய வேண்டும் என்பதை முடிவுசெய்யும் சுயாதீன செயல்பாட்டாளராகும்; MCP என்பது AI கருவிகள் தரவுகளை அணுகவும் பிற பயன்பாடுகளுடன் பணிகளைச் செய்யவும் பயன்படுத்தும் இணைப்பு ஆகும்.

ஒரு AI ஏஜென்ட் என்றால் என்ன, அது எப்படி செயல்படுகிறது?

ஒரு AI ஏஜென்ட் என்பது ஒரு பணியை முடிக்க சுயாதீனமாக சிறந்த செயல் வழியைத் தேர்ந்தெடுக்கும் மென்பொருள் அமைப்பாகும்.

உதாரணமாக, ஆய்விற்குப் பயன்படுத்தும்போது, AI ஏஜென்ட் ஆய்வுக் கேள்வியை பகுப்பாய்வு செய்து, அதை உபகேள்விகளாகப் பிரித்து, ஒவ்வொன்றையும் பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தொடர்புடைய தகவலைத் தேடும் ஒரு உப-ஏஜென்டுக்கு ஒப்படைத்து, பின்னர் "திரும்ப அறிக்கை" செய்கிறது.

முதன்மை ஏஜென்ட் கண்டறிந்தவற்றை பகுப்பாய்வு செய்து, ஆய்வு உத்தியைச் சரிசெய்து, குறைபாடுகளை நிரப்ப மேலும் ஏஜென்ட்களை அனுப்பி, வெளியீட்டை ஒரு அறிக்கையாக ஒருங்கிணைக்கிறது. காலப்போக்கில், உபப்பணிகளை மிகச் சிறப்பாக எவ்வாறு செய்ய வேண்டும் என்பதையும் அது கற்றுக்கொள்கிறது.

AI ஏஜென்ட் மூன்று கூறுகளின் மீது சார்ந்துள்ளது:

• பகுத்தறிதல் மையம்: உள்ளீடுகளைப் புரிந்து, திட்டமிட்டு, என்ன செய்ய வேண்டும் என்பதைத் தீர்மானிக்கும் LLM
• கருவி ஒருங்கிணைப்புகள்: வெளிப்புற அமைப்புகளுடனான இணைப்புகள். உதாரணமாக, தகவலை அணுகவும் செயல்களைச் செய்யவும் அனுமதிக்கும் தரவுத்தளங்கள் அல்லது APIகள்.
• நினைவகம்: பிரிவுகள் முழுவதும் பயன்படுத்தப்படும் குறுகியகால அமர்வு சூழலும் நீண்டகாலத்தில் சேமிக்கப்பட்ட அறிவும்

ஏஜென்ட்கள் முன்கூட்டியே நிர்ணயிக்கப்பட்ட பாதுகாப்பு எல்லைகளுக்குள் செயல்படுகின்றன (உதாரணமாக, 3 ஆண்டுகளுக்கு மேல் பழைய மூலங்களை அல்லது இரண்டாம்நிலை புள்ளிவிவரச் சேர்ப்புகளைப் பயன்படுத்த வேண்டாம்), ஆனால் பணியை எவ்வாறு முடிப்பது என்பதை அவைத் தாமே தீர்மானிக்கின்றன.

இலக்கை எவ்வாறு அடைவது என்பதைத் தேர்ந்தெடுக்கும் இந்த சுயாட்சியே AI ஏஜென்ட்களை AI பணிப்பாய்வுகளிலிருந்து வேறுபடுத்துகிறது. பின்னையவை முன்கூட்டியே வரையறுக்கப்பட்ட, தீர்மானமான பாதையைப் பின்பற்றுகின்றன; இது கட்டமைக்கப்பட்ட, மீளமீள நடைபெறும், பகுத்தறிதலும் முடிவெடுத்தலும் தேவையில்லாத பணிகளுக்கு சிறந்தது.

MCP என்றால் என்ன, அது எப்படி செயல்படுகிறது?

MCP என்பது Model Context Protocol என்பதன் சுருக்கம்; மேலும் இது Perplexity போன்ற AI பயன்பாடுகள் வெளிப்புற கருவிகள் மற்றும் தரவு மூலங்களுடன் இணைவதற்கான பாதுகாப்பான, தரநிலைப்படுத்தப்பட்ட வழியாகும்.

உதாரணமாக, எனது தனிப்பட்ட AI உதவியாளர் MCP-ஐ Notion-இன் இணைப்புக்கு பயன்படுத்துகிறது; அங்கு நான் அனைத்து கிளையன்ட் திட்டத் தகவல்களையும், எனது Google Calendar-ஐயும், மேலும் நேரக் கண்காணிப்புக்கு நான் பயன்படுத்தும் Clockify-யையும் சேமித்து வைக்கிறேன்.

இதன் காரணமாக, ஒரு குறிப்பிட்ட மாதத்தில் நான் செய்ய வேண்டிய வேலை என்ன, கடந்த காலத்தில் அதே போன்ற பணிகள் எவ்வளவு நேரம் எடுத்தன என்பதையும் அது அறிந்து, எனது நாட்காட்டியில் போதுமான நேரத்தைத் தடுக்கவும் கூடுதல் பணிகளுக்கான எனது கிடைப்புத்தன்மையை மதிப்பிடவும் முடிகிறது.

MCP என்பது ஒரு பகிரப்பட்ட நெறிமுறை; ஆகவே, ஒரு உருவாக்கப்பட்ட தனிப்பட்ட இணைப்பு தேவையில்லாமல், MCP-ஐ இரண்டும் ஆதரிக்கும் வரையில் எந்த AI கருவியும் எந்தப் பயன்பாட்டையும் அணுக முடியும்; REST API-யிலும் இதே நிலைதான்.

தொழில்நுட்ப ரீதியில், MCP மூன்று கூறுகளைக் கொண்டுள்ளது:

• MCP Host: கிளையண்ட்களை ஒருங்கிணைத்து நிர்வகிக்கும் AI பயன்பாடு (எ.கா., Perplexity)
• MCP Client: Host-இற்குள் MCP server-க்கு ஒரு இணைப்பை ஆதரித்து, தகவலை MCP host-க்கு அனுப்பும் ஒரு "broker"
• MCP Server: தரவுத்தளம் அல்லது SaaS பயன்பாடு போன்ற ஒரு வளத்திற்கான முன்பக்கம்; இது MCP client-க்கு அதன் திறன்களை அணுக அனுமதிக்கிறது (Notion, Google Calendar, Clockify, முதலியவை).

ஏஜென்ட், MCP, அல்லது இரண்டையும் எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும். மேலும் எப்போது எதையும் பயன்படுத்தக் கூடாது.

ஒரு AI ஏஜென்டுக்கும் MCP-க்கும் இடையேயான தேர்வு ஒரே ஒரு கேள்வியாக சுருங்குகிறது: ஒரு சிக்கலான பணியை முடிக்க உதவி வேண்டுமா, அல்லது ஒரு AI கருவியை வெளிப்புற வளங்களுடன் இணைக்க வேண்டுமா?

எனினும், எல்லா பணிகளுக்கும் agentic AI தேவையில்லை; அவ்வாறு தேவைப்படும் பணிகளுக்கு பல சமயங்களில் MCP-யும் தேவைப்படும்.

ஒவ்வொன்றையும் எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும், அவற்றை ஒன்றாக எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும், மற்றும் வேறு விருப்பங்களை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதற்கான மேலும் நுணுக்கமான விளக்கம் இதோ:

• நீங்கள் துல்லியமான படிகளை முன்னறிவிக்க முடியாத, மேலும் ஒவ்வொரு படிக்கும் தீர்மானமும் முடிவெடுத்தலும் தேவைப்படும் சிக்கலான பணிகளை முடிக்க ஒரு AI ஏஜென்டைப் பயன்படுத்துங்கள்.
• நிலையான படிகளுடன் உள்ள வழக்கமான பணிகளை முடிக்க நேரடி கருவி அழைப்புகளுடன் ஒரு பணிப்பாய்வைப் பயன்படுத்துங்கள்.
• ஒரு உருவாக்குநராக, உங்கள் பயன்பாடு ஏற்கனவே உள்ளதும் எதிர்காலத்திலும் வரும் AI கருவிகளுடனும் இணக்கமாக இருக்க வேண்டும் என்றால் MCP-ஐப் பயன்படுத்துங்கள்.
• ஒரு இறுதி பயனராக, உங்கள் AI உதவியாளரின் திறன்களை பிற பயன்பாடுகளுக்கும் வளங்களுக்கும் இணைப்பதன் மூலம் அதிகரிக்க MCP-ஐப் பயன்படுத்துங்கள்.
• சுயாட்சி மற்றும் மூன்றாம் தரப்பு கருவிகள் மற்றும் தரவு மூலங்களுக்கு அணுகல் தேவைப்படும் சிக்கலான, தனித்துவமான பணிகளைத் தீர்க்க, AI ஏஜென்ட்களையும் MCP-யையும் ஒன்றாகப் பயன்படுத்துங்கள்.

விரிவாக்கு

AI ஏஜென்ட்களும் MCP-யும் ஒன்றாக எவ்வாறு செயல்படுகின்றன?

AI ஏஜென்ட் என்ன செய்ய வேண்டும் என்பதைத் தீர்மானிக்கிறது; MCP ஒவ்வொரு கோரிக்கையையும் தொடர்புடைய பயன்பாடுகளுக்கு எடுத்துச் செல்கிறது.

நீங்கள் ஒரு சிறிய ஆன்லைன் கடையின் உரிமையாளர் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள்; கடந்த மாதம் உங்கள் விற்பனை ஏன் குறைந்தது என்பதை அறிய விரும்புகிறீர்கள், எனவே விசாரிக்க உங்கள் AI உதவியாளரைக் கேட்கிறீர்கள். AI உதவியாளர் தேவையான தகவலைப் பெற MCP-ஐ பயன்படுத்தும் ஒரு ஏஜென்டைப் பணியில் ஈடுபடுத்துகிறது:

1. ஏஜென்ட்: கடந்த மாத விற்பனையை அதற்கு முந்தைய மாதத்துடன் ஒப்பிட முடிவு செய்கிறது.
2. MCP: இரு மாதங்களுக்கும் பொருட்களின்படி விற்பனை விவரங்களை ஈகாமர்ஸ் தளத்திடம் கேட்கிறது.
3. ஏஜென்ட்: ஒரு பொருள் குறைவின் பெரும்பகுதியை ஏற்படுத்துகிறது என்பதைக் காண்கிறது; எனவே அது அந்தப் பொருளின் கையிருப்பையும் விளம்பரங்களையும் சரிபார்க்கத் தீர்மானிக்கிறது.
4. MCP: அது அந்தப் பொருளின் கையிருப்பு நிலைகளையும் அதன் விளம்பர செயல்திறனையும் கடை தளத்திடமும் விளம்பர தளத்திடமும் கேட்கிறது.
5. ஏஜென்ட்: கையிருப்பு இயல்பாக இருந்தது; ஆனால் விளம்பரங்கள் மாதத்தின் நடுப்பகுதியில் இயங்குவதை நிறுத்திவிட்டன, எனவே ஏன் என்று கண்டறிய அது முடிவு செய்கிறது.
6. MCP: அது விளம்பர தளத்திடம் பிரச்சாரத்தின் வரலாற்றைக் கேட்டு, அந்த பிரச்சாரம் அதன் மாதாந்திர பட்ஜெட் வரம்பை எட்டியிருந்ததை அறிகிறது.
7. ஏஜென்ட்: அது சாத்தியமான காரணத்தை அறிக்கையிட்டு, வரம்பை உயர்த்த அல்லது பட்ஜெட்டை மாற்ற பரிந்துரைத்து, தீர்மானத்தை உரிமையாளரிடமே விட்டுவிடுகிறது.

முந்தைய ஒவ்வொரு படியிலும் கிடைத்த கண்டறிதல்களின் மீது அடுத்த படி சார்ந்திருப்பதால், அவற்றை முன்கூட்டியே கணிக்க முடியாது. MCP வழியாகப் பெறப்பட்ட தரவை ஏஜென்ட் பகுப்பாய்வு செய்து, அதைப் பயன்படுத்தி அடுத்த நடவடிக்கைகளைத் திட்டமிடுகிறது.

ஏஜென்ட் மற்றும் MCP அபாயங்களும் பாதுகாப்பு எல்லைகளும்

MCP வழியாக தன்னாட்சி AI ஏஜென்ட்களை பிற கருவிகளுக்கும் பயன்பாடுகளுக்கும் இணைப்பது உங்களை அபாயங்களுக்கு உள்ளாக்குகிறது. பொதுவான கவலைகள், AI ஏஜென்ட்களுக்கு தேவையானதை விட அதிக அணுகல் இருப்பதும், மறைமுக prompt injection அல்லது மிகை agency போன்றவற்றின் மூலம் மூன்றாம் தரப்பினர் MCP இணைப்பைக் கைப்பற்றுவதும் சுற்றி மையம் கொள்கின்றன.

பெரும்பாலான சூழல்களில், தீர்வு என்பது ஏஜென்ட் அணுகக்கூடிய தகவலை கைமுறையாகக் கட்டுப்படுத்துவது, அதன் செயல்பாட்டை கண்காணிப்பது, மற்றும் நம்பகமான மூலங்களிலிருந்து வரும் இணைப்பான்களை மட்டுமே பயன்படுத்துவது ஆகும்.

Perplexity ஏஜென்ட்களையும் MCP-யையும் பயன்படுத்துங்கள்

Perplexity இரு திசைகளிலும் ஏஜென்ட்களையும் MCP-யையும் பயன்படுத்துகிறது. அதன் Computer போன்ற ஏஜென்ட்கள் வெளிப்புற பயன்பாடுகளுடன் இணைவதற்கு MCP-ஐப் பயன்படுத்துகின்றன; மற்ற AI உதவியாளர்களும் MCP மூலம் Perplexity-க்கு இணைந்து தங்களின் ஆய்வை இயக்க முடியும்.

Perplexity Computer என்பது MCP-ஐ பயன்படுத்தி மூன்றாம் தரப்பு சேவைகளுடன் இணையும் ஒரு பொதுப் பயன்பாட்டு AI ஏஜென்ட். இது இணையத்தைத் தேடவும் உலாவவும், குறியீட்டை எழுதவும் இயக்கவும், ஆவணங்களை உருவாக்கவும், மின்னஞ்சலை வாசிக்கவும் அனுப்பவும், Jira, Slack, அல்லது Notion போன்ற கருவிகளில் பணிகளை நிர்வகிக்கவும், மேலும் பல செய்யவும் முடியும்.

இணைப்பு மறுபுறமாகவும் செயல்படுகிறது. Claude, ChatGPT, அல்லது Cursor போன்ற MCP-ஐ ஆதரிக்கும் ஒரு AI உதவியாளர், தேடல் வினவலை இயக்கி தலைப்புகள், URLs, மற்றும் snippets உடன் முடிவுகளைப் பெற அல்லது ஒரு பலபடி பணியை முடிக்க Computer-க்கு ஒதுக்க Perplexity-யின் MCP server-ஐப் பயன்படுத்த முடியும்.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

AI ஏஜென்ட்களும் MCP-யும் ஒன்றேதானா?

இல்லை, AI ஏஜென்ட்களும் MCP-யும் ஒன்றல்ல; ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு பிரச்சினைகளைத் தீர்க்கிறது. AI ஏஜென்ட்கள் பயனர்களின் பணிகளை சுயமாக முடிக்கும் மென்பொருள் கருவிகள்; MCP என்பது AI கருவிகள் மற்ற பயன்பாடுகளை அணுகுவதற்கான தரநிலைப்படுத்தப்பட்ட வழியாகும்.

AI ஏஜென்ட்களும் MCP-யும் பெரும்பாலும் ஒன்றாகச் செயல்படுகின்றன. ஒரு AI ஏஜென்ட் ஒதுக்கப்பட்ட இலக்கை நிறைவேற்ற, மற்றொரு மென்பொருள் பயன்பாட்டிலிருந்து தரவுகளை அணுக MCP-ஐப் பயன்படுத்தலாம்.

MCP-க்கும் agent skills-க்கும் இடையிலான வேறுபாடு என்ன?

MCP (Model Context Protocol) ஒரு AI கருவியை வெளிப்புற பயன்பாடுகள் மற்றும் தரவுகளுடன் இணைக்கிறது; agent skills என்பது ஒரு AI ஏஜென்ட் ஒரு சிறப்பு பணியை எவ்வாறு செய்ய வேண்டும் என்பதையும் பாதுகாப்பு எல்லைகளையும் கற்றுக்கொடுக்கும் மீள்பயன்படுத்தக்கூடிய வழிமுறைகள், ஸ்கிரிப்ட்கள், மற்றும் வளங்கள் ஆகும்.

MCP என்பது API போலத்தானா?

இல்லை, MCP மற்றும் API ஒன்றல்ல. API என்பது ஒரு உருவாக்குநர் முன்கூட்டியே அமைக்கும் விதிகளைப் பயன்படுத்தி ஒரு மென்பொருள் பகுதி மற்றொன்றை அழைக்க அனுமதிக்கிறது; அதே நேரத்தில் MCP, AI ஏஜென்ட்களுக்கு எந்த திறன்கள் கிடைக்கின்றன என்பதைக் காணவும், முன்கூட்டியே இணைப்பை உருவாக்க ஒரு உருவாக்குநர் குறியீடு எழுதாமல் அவற்றில் எவற்றை அழைக்க வேண்டும் என்பதைத் தீர்மானிக்கவும் உதவுகிறது.

அப்படியென்றாலும், MCP serverகள் கருவிகளுடன் இணைவதற்கு பெரும்பாலும் APIகளைப் பயன்படுத்துகின்றன.

MCP A2A-விலிருந்து எவ்வாறு வேறுபடுகிறது?

MCP (Model Context Protocol) ஒரு AI ஏஜென்டை கருவிகள் மற்றும் தரவுகளுடன் இணைக்கிறது; A2A (Agent2Agent) AI ஏஜென்ட்களை இணைக்கிறது. ஒரு குழு இரண்டையும் பயன்படுத்தலாம்; இதில் MCP கருவி ஒருங்கிணைப்பை கையாள்கிறது, A2A ஏஜென்ட்களுக்கிடையேயான ஒத்துழைப்பைக் கையாள்கிறது.

MCP RAG-இலிருந்து எவ்வாறு வேறுபடுகிறது?

RAG (retrieval-augmented generation) என்பது AI கருவிகள் ஒரு வெளிப்புற அறிவு மூலத்திலிருந்து நம்பகமான தகவல்களில் பதில்களை நிலைநிறுத்த பயன்படுத்தும் ஒரு அமைப்பு; அதே சமயம் MCP என்பது AI பயன்பாடுகளை வெளிப்புற தரவுகளுடனும் கருவிகளுடனும் இணைக்கும் ஒரு தரநிலை. எனவே, ஒரு RAG தனது அறிவுத்தளத்தை அணுக MCP-ஐப் பயன்படுத்த முடியும்.

உருவாக்குநராக இருக்காமல் நீங்கள் MCP-ஐப் பயன்படுத்த முடியுமா?

ஆம், ஏற்கனவே அதை ஆதரிக்கும் ஒரு சேவையுடன் இணக்கமான MCP கருவியை இணைப்பதன் மூலம் எந்த குறியீடும் எழுதாமல் MCP-ஐப் பயன்படுத்தலாம். உதாரணமாக, Perplexity பயனர்கள் Gmail, ClickUp, அல்லது Figma போன்ற பிரபலமான பயன்பாடுகளுடன் இணைக்க MCP-ஐப் பயன்படுத்தலாம்.