AI ఏజెంట్ vs MCP? ప్రతి దాన్ని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి (& ఎప్పుడు రెండూ అవసరం)

AI ఏజెంట్‌లు చేరుకోవాల్సిన లక్ష్యానికి తీసుకోవాల్సిన చర్యలను నిర్ణయిస్తాయి; MCP అయితే వారిని బయటి టూల్‌లు మరియు డేటాతో కనెక్ట్ చేసే ఓపెన్ స్టాండర్డ్, మరియు సంక్లిష్ట పనులకు తరచుగా రెండూ అవసరం.

Diagram of an AI agent's loop of planning, acting, and checking results, connected through MCP to external data, applications, and tools.

ఒక AI ఏజెంట్ అనేది తన లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి తన స్వంత చర్యలు మరియు టూల్ కాల్‌లను నిర్ణయించే సాఫ్ట్‌వేర్; Model Context Protocol (MCP) అనేది AI అప్లికేషన్‌లు బయటి టూల్‌లు మరియు డేటాతో ఎలా కనెక్ట్ అవుతాయో నిర్ధారించే ఓపెన్ స్టాండర్డ్. అందువల్ల MCP, AI ఏజెంట్‌లు యాప్‌లతో పరస్పర చర్య చేయడానికి మరియు పనులను పూర్తి చేయడానికి డేటాబేస్‌లను క్వెరీ చేయడానికి అవకాశం ఇస్తుంది.

ఈ వ్యాసం ఏజెంట్‌లు మరియు MCPలు ఏమిటో, అవి ఎలా భిన్నంగా ఉంటాయో, మరియు అవి ఎలా పనిచేస్తాయో వివరిస్తుంది. మీరు ప్రతి దాన్ని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో, అలాగే ఏజెంట్‌లు మరియు MCPలను కలిసి ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో కూడా నేర్చుకుంటారు.

AI ఏజెంట్ MCP నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది? ముఖ్య తేడాలు.

ఒక AI ఏజెంట్ అనేది సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఏం చేయాలో నిర్ణయించే స్వతంత్ర కర్త; MCP అనేది AI టూల్‌లు డేటాను యాక్సెస్ చేసి ఇతర యాప్‌లతో పనులను నిర్వహించడానికి ఉపయోగించే కనెక్షన్.

Dimension

AI agent

MCP

What it is

ఒక పెద్ద భాషా మోడల్ (LLM), టూల్‌లు, మరియు లూప్‌లో పనిచేయడం ద్వారా లక్ష్యాన్ని సాధించే సాఫ్ట్‌వేర్

AI అప్లికేషన్‌లను టూల్‌లు మరియు డేటాతో కనెక్ట్ చేయడానికి ఒక ఓపెన్ ప్రోటోకాల్

Role

తదుపరి చర్యను నిర్ణయించి తదుపరి దశను అమలు చేసే కర్త

టూల్‌లు, వనరులు, మరియు ప్రాంప్ట్‌లను వెలుగులోకి తెచ్చే కనెక్షన్

Does it decide?

అవును, అది కలిగి ఉన్న అనుమతుల పరిధిలో

లేదు; ఇది అభ్యర్థనలు మరియు ఫలితాలను మోస్తుంది

Where it runs

AI అప్లికేషన్‌లోపల

ఒక ప్రత్యేక టూల్ సర్వర్‌కు క్లయింట్-టు-సర్వర్ కనెక్షన్‌గా

AI ఏజెంట్ ఏమిటి, అది ఎలా పనిచేస్తుంది?

ఒక AI ఏజెంట్ అనేది ఒక సాఫ్ట్‌వేర్ సిస్టమ్, ఇది ఒక పనిని పూర్తి చేయడానికి స్వతంత్రంగా ఉత్తమ చర్యను ఎంచుకుంటుంది.

ఉదాహరణకు, పరిశోధన కోసం ఉపయోగించినప్పుడు, AI ఏజెంట్ పరిశోధనా ప్రశ్నను విశ్లేషించి, దాన్ని ఉప-ప్రశ్నలుగా విడగొట్టి, సంబంధిత సమాచారాన్ని వివిధ మూలాల across వెతుకుతున్న ఒక ఉప-ఏజెంట్‌కు ప్రతి ఉప-ప్రశ్నను అప్పగించి, చివరికి "నివేదిస్తుంది".

ముఖ్య ఏజెంట్ కనుగొన్న విషయాలను విశ్లేషించి, పరిశోధనా వ్యూహాన్ని సవరిస్తూ, లోపాలను పూరించడానికి మరిన్ని ఏజెంట్‌లను పంపించి, ఫలితాన్ని ఒక నివేదికగా సమీకరిస్తుంది. కాలక్రమంలో, ఇది ఉప-పనులను అత్యంత సమర్థవంతంగా ఎలా నిర్వహించాలో కూడా నేర్చుకుంటుంది.

AI ఏజెంట్ మూడు భాగాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది:

  • Reasoning core: ఇన్‌పుట్‌లను అర్థం చేసుకుని, ప్రణాళిక చేసి, ఏమి చేయాలో నిర్ణయించే LLM
  • Tool integrations: బాహ్య వ్యవస్థలతో కనెక్షన్లు. ఉదాహరణకు, సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేసి చర్యలను నిర్వహించడానికి వీలు కల్పించే డేటాబేస్‌లు లేదా APIలు.
  • Memory: క్రాస్-సెక్షన్‌లలో ఉపయోగించే తాత్కాలిక సెషన్ సందర్భం మరియు దీర్ఘకాల నిల్వ చేయబడిన జ్ఞానం

ఏజెంట్‌లు ముందే నిర్ణయించిన గార్డ్రెయిల్‌లలో పనిచేస్తాయి (ఉదాహరణకు, 3 సంవత్సరాల కంటే పాత మూలాలను లేదా ద్వితీయ గణాంక రౌండ్‌అప్‌లను ఉపయోగించవద్దు), కానీ పనిని ఎలా పూర్తి చేయాలో అవే నిర్ణయిస్తాయి.

లక్ష్యాన్ని ఎలా సాధించాలో ఎంచుకునే ఈ స్వాయత్తత, AI ఏజెంట్‌లను AI వర్క్‌ఫ్లోల నుండి భిన్నంగా చేస్తుంది. రెండవవి ముందే నిర్వచించిన, నిర్ణీత మార్గాన్ని అనుసరిస్తాయి; ఇది నిర్మితమైన, పునరావృత పనులకు, వాటికి reasoning మరియు decision-making అవసరం లేకుండా, పూర్తిగా సరిపోతుంది.

MCP అంటే ఏమిటి, అది ఎలా పనిచేస్తుంది?

MCP అంటే Model Context Protocol, మరియు ఇది Perplexity వంటి AI అప్లికేషన్‌లు బయటి టూల్‌లు మరియు డేటా మూలాలతో కనెక్ట్ కావడానికి భద్రమైన, ప్రమాణీకృత మార్గం.

ఉదాహరణకు, నా వ్యక్తిగత AI అసిస్టెంట్ MCPను ఉపయోగించి Notion‌కు కనెక్ట్ అవుతుంది; అక్కడ నేను అన్ని క్లయింట్ ప్రాజెక్ట్ సమాచారాన్ని, నా Google Calendar‌ను, మరియు సమయ ట్రాకింగ్ కోసం నేను ఉపయోగించే Clockify‌ను నిల్వ చేస్తాను.

దీనివల్ల, ఒక నిర్దిష్ట నెలలో నేను చేయాల్సిన పని ఏమిటో, గతంలో సమాన పనులకు ఎంత సమయం పట్టిందో అది తెలుసుకుంటుంది; కాబట్టి నా క్యాలెండర్‌లో తగినంత సమయాన్ని బ్లాక్ చేసి, అదనపు పనికి నా లభ్యతను అంచనా వేయగలుగుతుంది.

MCP ఒక షేర్డ్ ప్రోటోకాల్, కాబట్టి ఇద్దరూ MCPని సపోర్ట్ చేసినంత వరకు, ఒక డెవలపర్ ప్రత్యేక కనెక్షన్‌ను కోడ్ చేయాల్సిన అవసరం లేకుండా ఏ AI టూల్ అయినా ఏ యాప్‌కైనా యాక్సెస్ చేయగలదు; ఇది REST API సందర్భంలో మాదిరిగానే.

సాంకేతిక స్థాయిలో, MCP మూడు అంశాలను కలిగి ఉంటుంది:

  • MCP Host: క్లయింట్‌లను సమన్వయపరచి నిర్వహించే AI అప్లికేషన్ (ఉదా., Perplexity)
  • MCP Client: MCP సర్వర్‌కు కనెక్షన్‌ను సపోర్ట్ చేసి, సమాచారాన్ని MCP host‌కు పంపే host లోని ఒక "బ్రోకర్"
  • MCP Server: డేటాబేస్ లేదా SaaS యాప్ వంటి వనరుకి ముందు భాగం, ఇది MCP client‌కు దాని సామర్థ్యాలకు యాక్సెస్ ఇస్తుంది (Notion, Google Calendar, Clockify, మొదలైనవి).

ఏజెంట్, MCP, లేదా రెండింటిని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి. మరియు ఎప్పుడు ఏదీ కాదు.

AI ఏజెంట్ మరియు MCP మధ్య ఎంపిక ఒకే ప్రశ్నకు దిగి వస్తుంది: మీరు సంక్లిష్ట పనిని పూర్తి చేయడానికి సహాయం కావాలా లేదా AI టూల్‌ను బయటి వనరులతో కనెక్ట్ చేయాలా?

అయితే, అన్ని పనులకు agentic AI అవసరం లేదు, మరియు అవసరమైన వాటికి కూడా తరచుగా MCP అవసరం.

ప్రతి దాన్ని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి, వాటిని కలిసి ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి, మరియు ఇతర ఎంపికలను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో మరింత సూక్ష్మమైన విభజన ఇది:

  • మీరు ఖచ్చితమైన దశలను ముందుగానే ఊహించలేని, మరియు ప్రతి దశకు తీర్పు మరియు decision-making అవసరమయ్యే సంక్లిష్ట పనులను పూర్తి చేయడానికి ఒక AI ఏజెంట్‌ను ఉపయోగించండి.
  • స్థిరమైన దశలతో సాధారణ పనులను పూర్తి చేయడానికి direct tool calls ఉన్న ఒక వర్క్‌ఫ్లోను ఉపయోగించండి.
  • డెవలపర్‌గా, మీ యాప్ ఇప్పటికే ఉన్న మరియు భవిష్యత్తు AI టూల్‌లతో అనుకూలంగా ఉండాలని మీరు కోరుకుంటే MCPను ఉపయోగించండి.
  • ఎండ్-యూజర్‌గా, ఇతర యాప్‌లు మరియు వనరులతో కనెక్ట్ చేసి మీ AI అసిస్టెంట్ సామర్థ్యాలను పెంచడానికి MCPను ఉపయోగించండి.
  • స్వాయత్తత మరియు మూడవ పక్ష టూల్‌లు, డేటా మూలాలకు యాక్సెస్ అవసరమయ్యే సంక్లిష్ట, ప్రత్యేక పనులను పరిష్కరించాలనుకుంటే, AI ఏజెంట్‌లు మరియు MCPను కలిసి ఉపయోగించండి.

Situation

Best fit

Open-ended, multi-step goal

ఏజెంట్

Fixed, predictable steps

ముందే నిర్వచించిన వర్క్‌ఫ్లో direct tool calls‌తో (API ద్వారా)

You want many AI applications to connect to your app or resource

MCP

You want to give your AI assistant access to other tools or resources

MCP

A complex multi-step task that requires access to several external systems

ఏజెంట్ ప్లస్ MCP

AI ఏజెంట్‌లు మరియు MCP ఎలా కలిసి పనిచేస్తాయి?

AI ఏజెంట్ ఏమి చేయాలో నిర్ణయిస్తాడు, మరియు MCP సంబంధిత యాప్‌లకు ప్రతి అభ్యర్థనను మోస్తుంది.

మీరు చిన్న ఆన్‌లైన్ షాప్ యజమాని అని ఊహించుకోండి; గత నెల మీ అమ్మకాలు ఎందుకు తగ్గాయో తెలుసుకోవాలని మీరు కోరుకుంటారు, కాబట్టి మీరు మీ AI అసిస్టెంట్‌ను దానిపై విచారణ చేయమని అడుగుతారు. AI అసిస్టెంట్ అవసరమైన సమాచారాన్ని పొందడానికి MCPను ఉపయోగించే ఒక ఏజెంట్‌ను నియోగిస్తుంది:

  1. Agent: గత నెల అమ్మకాలను ముందు నెలతో పోల్చాలని అసిస్టెంట్ నిర్ణయిస్తుంది.
  2. MCP: ఇది రెండు నెలలకూ ఉత్పత్తి వారీగా అమ్మకాల కోసం ఈకామర్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను అడుగుతుంది.
  3. Agent: ఒక ఉత్పత్తి తగ్గుదలలో ఎక్కువ భాగానికి కారణమని అది చూస్తుంది, కాబట్టి ఆ ఉత్పత్తి నిల్వ మరియు ప్రకటనలను తనిఖీ చేయాలని నిర్ణయిస్తుంది.
  4. MCP: ఇది ఉత్పత్తి నిల్వ స్థాయిల కోసం షాప్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను మరియు దాని ad performance కోసం ప్రకటన ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను అడుగుతుంది.
  5. Agent: స్టాక్ సాధారణంగా ఉంది, కానీ ప్రకటనలు నెల మధ్యలో ఆగిపోయాయి, కాబట్టి అది ఎందుకు ఆగాయో తెలుసుకోవాలని నిర్ణయిస్తుంది.
  6. MCP: ఇది క్యాంపెయిన్ చరిత్ర కోసం ad platform‌ను అడిగి, ఆ క్యాంపెయిన్ తన నెలవారీ బడ్జెట్ పరిమితిని చేరుకున్నదని తెలుసుకుంటుంది.
  7. Agent: సంభావ్య కారణాన్ని నివేదించి, పరిమితిని పెంచాలని లేదా బడ్జెట్‌ను తరలించాలని సూచించి, నిర్ణయాన్ని యజమానికి వదిలేస్తుంది.

ప్రతి దశ ముందు దశలోని కనుగొన్న విషయాలపై ఆధారపడే కాబట్టి, మీరు వాటిని ముందుగానే ఊహించలేరు. MCP ద్వారా పొందిన డేటాను ఏజెంట్ విశ్లేషించి, తరువాతి చర్యలను ప్రణాళిక చేయడానికి ఉపయోగిస్తుంది.

Agent మరియు MCP ప్రమాదాలు మరియు గార్డ్రెయిళ్లు

MCP ద్వారా స్వతంత్ర AI ఏజెంట్‌లను ఇతర టూల్‌లు మరియు యాప్‌లకు కనెక్ట్ చేయడం మిమ్మల్ని ప్రమాదాలకు లోను చేస్తుంది. సాధారణ ఆందోళనలు, AI ఏజెంట్‌లకు అవసరమైనదానికంటే ఎక్కువ యాక్సెస్ ఉండటం మరియు మూడవ పక్షాలు indirect prompt injection లేదా excessive agency ద్వారా MCP కనెక్షన్‌ను హైజాక్ చేయడం చుట్టూ తిరుగుతాయి.

చాలా సందర్భాల్లో, పరిష్కారం ఏజెంట్ యాక్సెస్ చేయగల సమాచారాన్ని చేతితో నియంత్రించడం, దాని కార్యకలాపాన్ని పర్యవేక్షించడం, మరియు నమ్మదగిన మూలాల కనెక్టర్‌లను మాత్రమే ఉపయోగించడం.

Risk

How it works

Guardrail

Indirect prompt injection

AI చదివే కంటెంట్‌లో దాగి ఉన్న సూచనలు, ఉదాహరణకు ఒక వెబ్ పేజీ, ఒక ఇమెయిల్, లేదా ఒక ఫైల్. ఇది AIకి అది దాని యజమాని నుండి వచ్చినట్లుగా ఏదో చేయమని చెబుతుంది.

బయటి కంటెంట్‌ను అవిశ్వసనీయంగా పరిగణించండి, మరియు అధిక-ప్రభావ చర్యలను చేతితో ఆమోదించండి.

Tool poisoning (and "rug pulls")

కనెక్టర్ యొక్క స్వంత వివరణలో దాగి ఉన్న సూచనలు, AI వాటిని చదవగలదు కానీ వ్యక్తికి కనిపించవు.

"rug pull"లో, మీరు దాన్ని ఆమోదించిన తర్వాత ఒక కనెక్టర్ దాని వివరణను మార్చుతుంది.

వ్యక్తిగతంగా ఆమోదించిన కనెక్టర్‌లను మాత్రమే ఉపయోగించండి మరియు తరువాత వాటిని మళ్లీ తనిఖీ చేయండి.

Excessive agency

పని అవసరం కంటే AIకి ఎక్కువ యాక్సెస్ ఉంది.

ప్రతి కనెక్షన్‌కు ఆ పని అవసరమైన యాక్సెస్ మాత్రమే ఇవ్వండి.

Fake connectors

ఎవరో అధికారిక MCP కనెక్టర్ యొక్క నకిలీ ప్రతిని దుష్ట కోడ్‌తో ప్రచురిస్తారు.

నమ్మదగిన మూలాల నుంచే కనెక్టర్‌లను ఇన్‌స్టాల్ చేయండి.

Perplexity ఏజెంట్‌లు మరియు MCPను ఉపయోగించండి

Perplexity, రెండు దిశల్లోనూ ఏజెంట్‌లు మరియు MCPను ఉపయోగిస్తుంది. దాని Computer వంటి ఏజెంట్‌లు బయట యాప్‌లకు కనెక్ట్ కావడానికి MCPను ఉపయోగిస్తాయి, మరియు ఇతర AI అసిస్టెంట్‌లు తమ పరిశోధనను శక్తివంతం చేయడానికి MCP ద్వారా Perplexityకి కనెక్ట్ కావచ్చు.

Perplexity Computer అనేది మూడవ పక్ష సేవలతో కనెక్ట్ కావడానికి MCPను ఉపయోగించే సాధారణ ప్రయోజనాల AI ఏజెంట్. ఇది వెబ్‌ను శోధించి బ్రౌజ్ చేయగలదు, కోడ్ వ్రాసి నడపగలదు, డాక్యుమెంట్‌లను సృష్టించగలదు, ఇమెయిల్‌ను చదవడం మరియు పంపడం చేయగలదు, Jira, Slack, లేదా Notion వంటి టూల్‌లలో పనులను నిర్వహించగలదు, మరియు మరెన్నో చేయగలదు.

కనెక్షన్ మరో దిశలో కూడా పనిచేస్తుంది. Claude, ChatGPT, లేదా Cursor వంటి MCPను సపోర్ట్ చేసే AI అసిస్టెంట్, వెబ్ శోధన చేయడానికి మరియు శీర్షికలు, URLs, మరియు snippets‌తో ఫలితాలను తిరిగి పొందడానికి Perplexity యొక్క MCP సర్వర్‌ను ఉపయోగించగలదు, లేదా Computer‌కు పూర్తి చేయడానికి బహుళ-దశల పనిని కేటాయించగలదు.

FAQలు

AI ఏజెంట్‌లు మరియు MCP ఒకటేనా?

కాదు, AI ఏజెంట్‌లు మరియు MCP ఒకటే కావు, మరియు ప్రతి ఒక్కటి వేర్వేరు సమస్యలను పరిష్కరిస్తాయి. AI ఏజెంట్‌లు వినియోగదారుల పనులను స్వయంచాలకంగా పూర్తి చేసే సాఫ్ట్‌వేర్ టూల్‌లు; MCP అనేది AI టూల్‌లు ఇతర యాప్‌లను యాక్సెస్ చేయడానికి ఉపయోగించే ప్రమాణీకృత మార్గం.

AI ఏజెంట్‌లు మరియు MCP తరచుగా కలిసి పనిచేస్తాయి. ఒక AI ఏజెంట్, కేటాయించిన లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి మరో సాఫ్ట్‌వేర్ అప్లికేషన్ నుండి డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి MCPను ఉపయోగించవచ్చు.

MCP మరియు agent skills మధ్య తేడా ఏమిటి?

MCP (Model Context Protocol) AI టూల్‌ను బయటి యాప్‌లు మరియు డేటాతో కనెక్ట్ చేస్తుంది, అయితే agent skills అనేవి పునర్వినియోగించగల సూచనలు, స్క్రిప్ట్‌లు, మరియు వనరులు; ఇవి ఒక AI ఏజెంట్‌కు ప్రత్యేక పనిని ఎలా చేయాలో నేర్పి, గార్డ్రెయిళ్లను సెట్ చేస్తాయి.

MCP APIతో ఒకటేనా?

కాదు, MCP మరియు API ఒకటే కావు. API ఒక సాఫ్ట్‌వేర్ భాగం మరోదాన్ని డెవలపర్ ముందుగానే నిర్మించిన నియమాలను ఉపయోగించి కాల్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది; MCP అయితే AI ఏజెంట్‌లు ఏ సామర్థ్యాలు అందుబాటులో ఉన్నాయో చూడడానికి మరియు డెవలపర్ ముందుగానే కనెక్షన్‌ను కోడ్ చేయకుండా ఏవాటిని కాల్ చేయాలో నిర్ణయించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

అయితే, MCP సర్వర్‌లు టూల్‌లతో కనెక్ట్ కావడానికి తరచుగా APIలను ఉపయోగిస్తాయి.

MCP A2A నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?

MCP (Model Context Protocol) ఒక AI ఏజెంట్‌ను టూల్‌లు మరియు డేటాతో కనెక్ట్ చేస్తుంది; A2A (Agent2Agent) AI ఏజెంట్‌లను కనెక్ట్ చేస్తుంది. ఒక బృందం రెండింటినీ ఉపయోగించవచ్చు; ఇందులో MCP టూల్ ఇంటిగ్రేషన్‌ను, A2A ఏజెంట్‌ల మధ్య సహకారాన్ని నిర్వహిస్తుంది.

MCP RAG నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?

RAG (retrieval-augmented generation) అనేది AI టూల్‌లు బయటి జ్ఞాన మూలం నుండి నమ్మదగిన సమాచారంలో సమాధానాలను స్థాపించడానికి ఉపయోగించే ఒక సిస్టమ్; MCP అయితే AI అప్లికేషన్‌లను బయటి డేటా మరియు టూల్‌లతో కనెక్ట్ చేసే ఒక ప్రమాణం. కాబట్టి, ఒక RAG తన knowledge base‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి MCPను ఉపయోగించవచ్చు.

డెవలపర్ కాకుండా MCPను ఉపయోగించగలరా?

అవును, ఇప్పటికే దాన్ని సపోర్ట్ చేసే సేవతో ఒక MCP-అనుకూల AI టూల్‌ను కనెక్ట్ చేసి, ఎటువంటి కోడ్ వ్రాయకుండానే MCPను ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, Perplexity వినియోగదారులు Gmail, ClickUp, లేదా Figma వంటి ప్రముఖ యాప్‌లకు కనెక్ట్ కావడానికి MCPను ఉపయోగించగలరు.