MCP టూల్స్ అంటే ఏమిటి, AI మోడల్స్ వాటిని ఎలా ఉపయోగిస్తాయి?

MCP టూల్స్ అనేవి సంభాషణ వెలుపల ఒక పనిని చేయడానికి AI మోడల్ పిలవగలిగే ఫంక్షన్లు. ఉదాహరణకు, మీ నోట్స్‌ను వెతకడం లేదా డేటాబేస్‌ను క్వెరీ చేయడం. ప్రతి టూల్ ఒక MCP (Model Context Protocol) సర్వర్‌లో ఉంటుంది, దానికి ఒక పేరు మరియు చిన్న వివరణ ఉంటాయి; దానిని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో నిర్ణయించుకోవడానికి అవి మోడల్‌కు సహాయపడతాయి.

"MCP టూల్" అనే పదాన్ని ఇతర అర్థాల్లో కూడా ఉపయోగిస్తారు. రోజువారీ వాడుకలో, MCP సర్వర్లు (టూల్స్‌ను అందించే అప్లికేషన్లు) లేదా ఆ సర్వర్లను జాబితా చేసే డైరెక్టరీలను ఉద్దేశించి కూడా ప్రజలు "MCP టూల్స్" అంటారు. MCP Tools అనేది ఒక MCP సర్వర్‌లోని టూల్స్‌ను జాబితా చేయడానికి మరియు పిలవడానికి ఉపయోగించే కమాండ్-లైన్ ప్రోగ్రామ్ పేరు కూడా.

ఈ గైడ్ సర్వర్లు, డైరెక్టరీలు లేదా కమాండ్ లైన్ల గురించి కాదు, ప్రోటోకాల్ ఫంక్షన్ల గురించి. ఒక టూల్‌లో ఏమేమి ఉంటాయి, సర్వర్లు ఎలాంటి టూల్స్‌ను అందిస్తాయి, మరియు రిసోర్సెస్, ప్రాంప్ట్‌లు, ఫంక్షన్ కాలింగ్ నుండి టూల్స్ ఎలా భిన్నంగా ఉంటాయో ఇది వివరిస్తుంది. ఆ తర్వాత ఒక టూల్‌ను ఉపయోగించడానికి మోడల్ అనుసరించే దశలను వివరించి, వాటి వినియోగానికి సంబంధించిన అత్యంత సాధారణ సమస్యలతో ముగుస్తుంది.

MCP టూల్స్ అంటే ఏమిటి?

MCP టూల్ అనేది ఇతర సాఫ్ట్‌వేర్ అప్లికేషన్లతో పనులను పూర్తి చేయడానికి AI మోడల్స్‌ను అనుమతించే ఒక ఫంక్షన్. ఉదాహరణకు, నా AI ఏజెంట్లు మరియు వర్క్‌ఫ్లోలు Gmailలో ఈమెయిల్‌లను డ్రాఫ్ట్ చేయడానికి (create_draft), Trello కార్డులను సృష్టించడానికి (trelloWriteCard), మరియు DataForSEO నుండి లైవ్ సెర్చ్ ఫలితాలను పొందడానికి (serp_organic_live_advanced) MCP టూల్స్‌ను ఉపయోగిస్తాయి — ఇవి కొన్ని ఉదాహరణలు మాత్రమే.

సాఫ్ట్‌వేర్ యాప్‌లు తరచుగా తమ MCP సర్వర్లలో అనేక MCP టూల్స్‌ను అందిస్తాయి. ఉదాహరణకు, Trello MCP సర్వర్‌లో ప్రస్తుతం 14 MCP టూల్స్ ఉన్నాయి, ఇవి బోర్డులు, లిస్ట్‌లు, చెక్‌లిస్ట్‌లు, కార్డులు మరియు మరిన్నింటిని చదవడానికి, అప్‌డేట్ చేయడానికి AI మోడల్స్‌కు వీలు కల్పిస్తాయి.

అలాగే టూల్స్‌ను ఎలా వివరించాలో, ఎలా అందించాలో MCP ప్రామాణీకరిస్తుంది కాబట్టి, ఈ ప్రోటోకాల్‌కు మద్దతిచ్చే ఏ AI యాప్ అయినా అదే MCP టూల్‌ను ఉపయోగించగలదు.

MCP టూల్‌లో ఏమేమి ఉంటాయి

ప్రతి MCP టూల్‌లో మూడు అంశాలు ఉంటాయి:

• పేరు: మోడల్ టూల్‌ను పిలిచేటప్పుడు ఉపయోగించే చిన్న ఐడెంటిఫైయర్ (ఉదా., Google Calendarలో get_event).
• వివరణ: టూల్ ఏమి చేస్తుందో, అది ఎప్పుడు ఉపయోగపడుతుందో సులభమైన భాషలో ఇచ్చే వివరణ. మీ అభ్యర్థనకు ఆ టూల్ సరిపోతుందో లేదో నిర్ణయించుకోవడానికి లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (LLM) దీనిని చదువుతుంది (ఉదా., "Returns a single event on the given calendar.").
• ఇన్‌పుట్‌లు: టూల్ రన్ కావడానికి అవసరమైన సమాచారం, ఉదాహరణకు నోట్స్ సెర్చ్ కోసం క్లయింట్ పేరు మరియు తేదీ. ఇది JSONలో రాయబడుతుంది, ప్రతి ఇన్‌పుట్ రూపాన్ని (టెక్స్ట్, సంఖ్య, లేదా జాబితా) ఇది నిర్దేశిస్తుంది కాబట్టి డెవలపర్లు దీనిని ఇన్‌పుట్ స్కీమా అని పిలుస్తారు.

విస్తరించు

కొన్ని టూల్స్ అదనపు మెటాడేటాను జోడిస్తాయి: డిస్‌ప్లే పేరు, అవి తిరిగి ఇచ్చే ఫలితాల వివరణ (అవుట్‌పుట్ స్కీమా), మరియు టూల్ ఎలా ప్రవర్తిస్తుందో తెలిపే అనోటేషన్‌లు.

AI మోడల్ ఒక టూల్ వెనుక ఉన్న కోడ్‌ను ఎప్పుడూ చూడదు. టూల్ తన గురించి తాను చెప్పుకునే దాని ఆధారంగానే అది పనిచేస్తుంది, కాబట్టి అస్పష్టమైన పేరు లేదా వివరణ ఉంటే మోడల్ తప్పు టూల్‌ను ఎంచుకుంటుంది.

ఎలాంటి MCP టూల్స్ ఉన్నాయి

MCP టూల్స్ అవి చేసే పనిని బట్టి నాలుగు వర్గాలుగా విభజించబడతాయి:

• సెర్చ్ మరియు లుకప్ టూల్స్: సమాచారాన్ని కనుగొనడం లేదా తిరిగి పొందడం (ఉదా., నోట్స్‌ను వెతకడం, ఫైల్‌ను చదవడం, లేదా డేటాబేస్‌ను క్వెరీ చేయడం).
• యాక్షన్ టూల్స్: మరో యాప్‌లో ఏదైనా సృష్టించడం లేదా మార్చడం (ఉదా., టాస్క్‌ను జోడించడం, క్యాలెండర్ ఈవెంట్‌ను సృష్టించడం, సపోర్ట్ టికెట్‌ను తెరవడం, లేదా ఈమెయిల్ పంపడం).
• డేటా-ప్రాసెసింగ్ టూల్స్: డేటాను మార్చడం లేదా విశ్లేషించడం (ఉదా., స్ప్రెడ్‌షీట్ ఫైల్‌ను విశ్లేషించడం లేదా గణన చేయడం).
• సిస్టమ్ టూల్స్: లోకల్ సిస్టమ్‌తో ఇంటరాక్ట్ అవ్వడం (ఉదా., టెర్మినల్‌లో కమాండ్‌ను ఎగ్జిక్యూట్ చేయడం).

MCP టూల్స్ vs. రిసోర్సెస్ & ప్రాంప్ట్‌లు

MCP టూల్స్‌తో పాటు, ఒక MCP సర్వర్ మరో రెండు రకాల బిల్డింగ్ బ్లాక్‌లను అందించగలదు, వీటిని ప్రోటోకాల్ ప్రిమిటివ్స్ అని పిలుస్తుంది: రిసోర్సెస్ మరియు ప్రాంప్ట్‌లు.

విస్తరించు

ఉదాహరణకు, GitHub అధికారిక MCP సర్వర్ వీటిని అందిస్తుంది:

• ఇష్యూలను సృష్టించే లేదా అప్‌డేట్ చేసే issue_write అనే టూల్,
• రిపోజిటరీలోని ఫైల్‌లకు యాక్సెస్ ఇచ్చే repository_content అనే రిసోర్స్,
• ఒక సమస్యను ఇష్యూగా నివేదించి, దానిని సరిచేయడానికి GitHub యొక్క Copilot కోడింగ్ ఏజెంట్ ద్వారా pull request రూపొందించే దశలను సిద్ధం చేసే issue_to_fix_workflow అనే ప్రాంప్ట్.

తేడా ఏమిటంటే — ప్రతి ఒక్కటి ఏమి చేస్తుంది, దేనిని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో ఎవరు నిర్ణయిస్తారు: మీరు, మీరు పనిచేస్తున్న AI యాప్ (ఉదా., Perplexity), లేదా ఆ యాప్‌లో నడుస్తున్న AI మోడల్.

• MCP టూల్ చర్యలు తీసుకుంటుంది లేదా సమాచారాన్ని వెతుకుతుంది. టూల్‌ను ఎప్పుడు పిలవాలో AI మోడల్ స్వయంగా నిర్ణయిస్తుంది, మీ AI యాప్ ఆ కాల్‌ను సర్వర్‌కు పంపుతుంది. మీ AI మోడల్ టూల్స్‌ను ఎంచుకుంటుంది; మీ AI యాప్ ప్రతి కాల్‌ను మీకు చూపించి, దానిని తిరస్కరించే అవకాశం ఇవ్వాలి.
• రిసోర్స్ అనేది MCP సర్వర్‌లో అందుబాటులో ఉన్న కంటెంట్, ఉదాహరణకు ఒక ఫైల్ లేదా రికార్డుల సమూహం; ప్రతి దానికీ దాని సొంత చిరునామా (URI) ఉంటుంది. మీ AI యాప్ సర్వర్ వద్ద ఏ రిసోర్సెస్ ఉన్నాయో అడిగి, తనకు అవసరమైన దానిని దాని చిరునామా ద్వారా చదివి, ఆ కంటెంట్‌ను సంభాషణకు సందర్భంగా జోడిస్తుంది.
• ప్రాంప్ట్ అనేది సర్వర్ అందించే సిద్ధంగా ఉన్న మెసేజ్ టెంప్లేట్, కొన్నిసార్లు మీరు పూరించాల్సిన ఖాళీలతో ఉంటుంది. మీ AI యాప్ అందుబాటులో ఉన్న ప్రాంప్ట్‌లను మీకు చూపిస్తుంది, మీరు వాటిలో ఒకదాన్ని ఎంచుకుంటారు — తరచుగా స్లాష్ కమాండ్‌గా.

AI మోడల్స్ MCP టూల్స్‌ను ఎలా ఉపయోగిస్తాయి

AI మోడల్ ఒక MCP టూల్‌ను ఐదు దశల్లో ఉపయోగిస్తుంది: డిస్కవరీ, టూల్ ఎంపిక, ఇన్వొకేషన్, ఫలితాలు, మరియు ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్. మోడల్‌కు, సర్వర్‌కు మధ్య ప్రతిదాన్నీ మీ AI యాప్ చేరవేస్తుంది.

విస్తరించు

మీ Trello "This week" లిస్ట్‌ను చెక్ చేసి, మీ ఎడిటర్‌కు అప్‌డేట్‌తో ఒక ఈమెయిల్ డ్రాఫ్ట్ చేయమని మీ AI యాప్‌ను అడిగారనుకోండి. మొదటి నుండి చివరి వరకు ఇలా జరుగుతుంది:

1. డిస్కవరీ: మీ AI యాప్ MCP క్లయింట్‌ల ద్వారా ఒక MCP సర్వర్‌కు కనెక్ట్ అయినప్పుడు, సర్వర్‌లో అందుబాటులో ఉన్న టూల్స్ జాబితాను అడుగుతుంది (tools/list అనే అభ్యర్థన). యాప్ అందించే వాటిని మాత్రమే LLM చూస్తుంది: ప్రతి టూల్ పేరు, వివరణ, మరియు ఇన్‌పుట్‌లు.
2. టూల్ ఎంపిక: AI మోడల్ మీ అభ్యర్థనను ఆ వివరణలతో పోల్చి, సరిపోయే టూల్స్‌ను ఎంచుకుంటుంది. ఇక్కడ, అవి లిస్ట్‌ను చదవడానికి Trello యొక్క trelloReadList మరియు ఈమెయిల్ రాయడానికి Gmail యొక్క create_draft. ఏ లిస్ట్‌ను చదవాలి వంటి ఇన్‌పుట్‌లను కూడా అది పూరిస్తుంది.
3. ఇన్వొకేషన్: టూల్‌ను రన్ చేయడానికి మోడల్ ఒక నిర్మాణాత్మక అభ్యర్థనతో స్పందిస్తుంది (ఈ దశను "ఫంక్షన్ కాలింగ్" అంటారు). మీ AI యాప్ ఆ అభ్యర్థనను సరైన సర్వర్‌కు పంపుతుంది (tools/call అభ్యర్థన). అది ఆ కాల్‌ను మీకు చూపించి, దానిని తిరస్కరించే అవకాశం కూడా ఇవ్వాలి.
4. ఫలితాలు: సర్వర్ ఫంక్షన్‌ను రన్ చేసి resultను తిరిగి పంపుతుంది, ఈ సందర్భంలో మీ లిస్ట్‌లోని కార్డులు. మీ AI యాప్ ఆ ఫలితాన్ని సంభాషణకు జోడిస్తుంది, తర్వాత ఏమి చేయాలో మోడల్ నిర్ణయిస్తుంది: మీకు సమాధానం ఇవ్వడమా, లేదా ఆ కార్డుల ఆధారంగా ఈమెయిల్‌తో create_draft వంటి మరో టూల్‌ను పిలవడమా.
5. ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్: టూల్ రన్ అయినా విఫలమైతే, ఉదాహరణకు లిస్ట్ లేనందువల్ల, ఆ ఎర్రర్ ఫలితంలో భాగంగా తిరిగి వస్తుంది. మోడల్ దానిని చదివి వేరే ఇన్‌పుట్‌లతో మళ్లీ ప్రయత్నించగలదు. అభ్యర్థనే లోపభూయిష్టంగా ఉంటే, ఉదాహరణకు సర్వర్‌లో లేని టూల్‌ను పిలిస్తే, బదులుగా యాప్‌కు ప్రోటోకాల్ ఎర్రర్ వస్తుంది. అప్పుడు మోడల్ కోలుకునే అవకాశం తక్కువ.

ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే, మోడల్ టూల్స్‌ను వాటి వివరణల ఆధారంగా మాత్రమే ఎంచుకుంటుంది, సర్వర్లతో జరిగే సంభాషణ అంతా మీ AI యాప్ చేస్తుంది.

సాధారణ MCP టూల్ సమస్యలు మరియు వాటిని ఎలా నివారించాలి

MCP టూల్స్‌తో వచ్చే సమస్యలు నాలుగు అంశాలకు సంబంధించినవి: ఎన్ని టూల్స్ కనెక్ట్ అయ్యాయి, వాటికి ఎలా పేర్లు పెట్టారు మరియు ఎలా వివరించారు, అవి ఎంత డేటాను తిరిగి ఇస్తాయి, మరియు అవి ఏ సర్వర్ల నుండి వస్తాయి.

ప్రతి సమస్య ఎలా కనిపిస్తుందో, ఏది సహాయపడుతుందో ఇక్కడ ఉంది:

MCP టూల్స్‌కు మీ ఆమోదం ఎందుకు అవసరం?

MCP టూల్స్‌కు మీ ఆమోదం అవసరం, ఎందుకంటే అది లేకపోతే AI మోడల్ మీరు ఉద్దేశించని మార్పులు చేయవచ్చు లేదా మీ నియంత్రణలో లేని సర్వర్‌తో సున్నితమైన డేటాను పంచుకోవచ్చు.

అభ్యర్థనను తప్పుగా అర్థం చేసుకోవడం లేదా అస్పష్టంగా వివరించిన టూల్ తప్పు చర్యకు దారితీయవచ్చు. అలాగే ప్రతి కాల్ మీ సమాచారంలో కొంత భాగాన్ని ఒక సర్వర్‌కు పంపుతుంది.

అందుకే ఏ టూల్ కాల్‌నైనా తిరస్కరించే సామర్థ్యంతో, AI యాప్‌లు ప్రక్రియలో ఒక వ్యక్తిని భాగం చేయాలని ప్రోటోకాల్ ఆశిస్తుంది.

టూల్స్‌కు ఎంత తనిఖీ అవసరమో బట్టి వాటిని వర్గీకరించడానికి ఒక ఆచరణాత్మక మార్గం ఇదిగో:

• చదవడం మాత్రమే చేసే చర్యలు: Trello యొక్క trelloReadListతో లిస్ట్‌ను చదవడం వంటి సమాచారాన్ని వెతకడం దేనినీ మార్చదు. ఏ టూల్ రన్ అయిందో, అది ఏమి వెతికిందో మీ AI యాప్ చూపించినంత కాలం, ఈ కాల్స్ ముందుగా అడగకుండానే రన్ కావచ్చు.
• రద్దు చేయగల చర్యలు: Gmail యొక్క create_draftతో ఈమెయిల్ డ్రాఫ్ట్ సృష్టించడం లేదా Trello కార్డును జోడించడం మీరు వెనక్కి తీసుకోగల మార్పును చేస్తుంది. కాల్ రన్ అయ్యే ముందు ఇన్‌పుట్‌లను తనిఖీ చేయండి.
• రద్దు చేయలేని చర్యలు: Gmail యొక్క send_messageతో ఈమెయిల్ పంపడం, రికార్డులను తొలగించడం, లేదా చెల్లింపులు లేదా సున్నితమైన డేటాకు సంబంధించిన ఏదైనా వెనక్కి తీసుకోలేనివి. వీటికి ప్రతిసారీ స్పష్టమైన అనుమతి ఇవ్వండి.

Perplexityలో MCP టూల్స్‌ను ఉపయోగించడం

Perplexity MCP టూల్స్‌తో రెండు దిశల్లోనూ పనిచేస్తుంది: మీరు కనెక్ట్ చేసే MCP సర్వర్ల నుండి టూల్స్‌ను అది ఉపయోగించగలదు, అలాగే ఇతర AI యాప్‌లకు తన సొంత టూల్స్‌ను అందిస్తుంది.

• MCP సర్వర్లను Perplexityకి కనెక్ట్ చేయండి: Pro, Max, మరియు Enterprise ప్లాన్‌లలో, MCP సర్వర్ ఉన్న ఏ బాహ్య టూల్ లేదా డేటా సోర్స్‌కైనా Perplexityని కనెక్ట్ చేసి, దానిని సమాధానాలలో మరియు Perplexity Computer ఏజెంటిక్ వర్క్‌ఫ్లోలలో ఉపయోగించవచ్చు. Mac యాప్‌లో, మీ కంప్యూటర్‌లో రన్ అయ్యే MCP సర్వర్లను కూడా కనెక్ట్ చేయవచ్చు
• ఇతర AI యాప్‌లలో Perplexity టూల్స్‌ను ఉపయోగించండి: Perplexity MCP సర్వర్ రిమోట్ MCP సర్వర్లకు మద్దతిచ్చే Claude Code వంటి ఏ AI యాప్‌కైనా నాలుగు టూల్స్‌ను (perplexity_search, perplexity_ask, perplexity_research, మరియు perplexity_reason) అందిస్తుంది. ఇతర AI యాప్‌లు బహుళ-దశల టాస్క్‌లను Perplexity Computerకి అప్పగించడానికి ప్రత్యేక సర్వర్ ఒకటి అనుమతిస్తుంది.

MCP టూల్స్: తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

MCP అంటే కేవలం టూల్ కాలింగ్ మాత్రమేనా?

లేదు, MCP కేవలం టూల్ కాలింగ్ కాదు. టూల్ కాలింగ్ అంటే మోడల్ ఒక టూల్‌ను అడిగే విధానం; MCP అంటే AI యాప్ టూల్స్‌ను కనుగొని, ప్రతి కాల్‌ను దానిని రన్ చేసే సర్వర్‌కు చేర్చే విధానం.

టూల్ కాలింగ్ (ఫంక్షన్ కాలింగ్ అని కూడా అంటారు) అనేది AI మోడల్ చేసే పని భాగం: మోడల్ టూల్స్ జాబితాను చూసి, వాటిలో ఒకదాన్ని రన్ చేయమని అభ్యర్థనతో స్పందిస్తుంది. కేవలం టూల్ కాలింగ్ మాత్రమే ఉంటే, ప్రతి AI యాప్ ప్రతి టూల్‌ను స్వయంగా నిర్వచించి, రన్ చేయాల్సి ఉంటుంది.

MCP టూల్స్‌ను సర్వర్లలో ఉండేలా చేస్తుంది, కాబట్టి MCPకి మద్దతిచ్చే ఏ AI యాప్ అయినా వాటిని తన మోడల్‌కు అందించి, మోడల్ అభ్యర్థనలను సరైన సర్వర్‌కు పంపగలదు.

MCP APIలను భర్తీ చేస్తుందా?

లేదు, MCP APIలను భర్తీ చేయదు, ఎందుకంటే MCP మరియు APIలు కలిసి పనిచేస్తాయి. MCP టూల్స్ తరచుగా ఇప్పటికే ఉన్న APIలపై ఆధారపడి పనిచేస్తాయి, మోడల్ ఒక టూల్‌ను పిలిచినప్పుడు, MCP సర్వర్ సాధారణంగా ఒక API అభ్యర్థన చేస్తుంది.

ఏ AI యాప్‌లు MCP టూల్స్‌కు మద్దతిస్తాయి?

MCP టూల్స్ Claude, ChatGPT, Perplexity వంటి AI అసిస్టెంట్లలో, Visual Studio Code, Cursor వంటి డెవలప్‌మెంట్ టూల్స్‌లో పనిచేస్తాయి. MCP డాక్యుమెంటేషన్ వీటిని పేర్కొంటూ, ఇంకా అనేక ఇతర యాప్‌లు కూడా మద్దతిస్తాయని తెలియజేస్తుంది.

AI మోడల్ స్వయంగా MCPకి మద్దతివ్వాలా?

లేదు. ప్రోటోకాల్‌ను మీ AI యాప్ నిర్వహిస్తుంది కాబట్టి AI మోడల్ MCPకి మద్దతివ్వాల్సిన అవసరం లేదు. యాప్ సర్వర్లకు కనెక్ట్ అయి, వాటి టూల్స్‌ను మోడల్‌కు అందించి, మోడల్ టూల్ అభ్యర్థనలను తిరిగి సరైన సర్వర్‌కు పంపుతుంది. మోడల్ కేవలం ఫంక్షన్ కాలింగ్‌కు మద్దతిస్తే చాలు.

MCP కాలం చెల్లిపోతోందా?

లేదు, MCP ఇంకా చురుకుగా అభివృద్ధి చెందుతోంది. దీని నిర్వాహకులు జూలై 2026లో MCP స్పెసిఫికేషన్ కొత్త వెర్షన్‌ను విడుదల చేశారు, ఆగస్టు 2026లో అప్‌డేట్ చేసిన రోడ్‌మ్యాప్‌ను ప్రచురించారు; సంభాషణ పరిధి తగ్గే కొద్దీ సర్వర్లు తమ టూల్స్‌ను క్రమంగా వెల్లడించేలా చేసే పని కూడా అందులో ఉంది.