AI Agent vs MCP? Коли використовувати кожен із них і коли потрібні обидва

АІ-агент — це програмне забезпечення, яке самостійно вирішує, які дії та виклики інструментів виконувати для досягнення певної мети, а Model Context Protocol (MCP) — це відкритий стандарт того, як AI-застосунки підключаються до зовнішніх інструментів і даних. Отже, MCP дає AI-агентам змогу взаємодіяти із застосунками та виконувати запити до баз даних, щоб завершувати завдання.

У статті пояснюється, що таке агенти й MCP, чим вони відрізняються та як працюють. Ви також дізнаєтеся, коли використовувати кожен із них і коли застосовувати агентів та MCP разом.

Чим AI-агент відрізняється від MCP? Ключові відмінності.

AI-агент — це незалежний виконавець, який вирішує, що робити, щоб розв’язати проблему, а MCP — це з’єднання, яке AI-інструменти використовують для доступу до даних і виконання завдань разом з іншими застосунками.

Що таке AI-агент і як він працює?

AI-агент — це програмна система, яка самостійно обирає найкращий курс дій для виконання завдання.

Наприклад, якщо його використовують для дослідження, AI-агент аналізує дослідницьке запитання, розбиває його на підзапитання, передає кожне з них субагенту, який шукає релевантну інформацію в різних джерелах, і "звітує" назад.

Головний агент аналізує висновки, коригує стратегію дослідження, надсилає інших агентів заповнити прогалини та зводить результат у звіт. З часом він також вчиться найефективніше виконувати підзавдання.

AI-агент спирається на три компоненти:

• Ядро міркування: LLM, яка інтерпретує вхідні дані, планує та вирішує, що робити
• Інтеграції з інструментами: З’єднання із зовнішніми системами. Наприклад, базами даних або API, які дають змогу отримувати доступ до інформації та виконувати дії.
• Пам’ять: Короткостроковий контекст сеансу та довгострокові збережені знання, що використовуються в різних розділах

Агенти працюють у межах заданих обмежень (наприклад, не використовувати джерела старіші за 3 роки або другорядні зведення статистики), але вони самі вирішують, як виконати завдання.

Ця автономність у виборі способу досягнення мети відрізняє AI-агентів від AI-робочих процесів. Останні дотримуються заздалегідь визначеного, детермінованого шляху, що ідеально підходить для структурованих, повторюваних завдань, які не потребують міркування та прийняття рішень.

Що таке MCP і як він працює?

MCP розшифровується як Model Context Protocol, і це безпечний, стандартизований спосіб для AI-застосунків на кшталт Perplexity підключатися до зовнішніх інструментів і джерел даних.

Наприклад, мій особистий AI-асистент використовує MCP для підключення до Notion, де я зберігаю всю інформацію про клієнтські проєкти, до мого Google Calendar і Clockify, який я використовую для обліку часу.

Завдяки цьому він знає, яку роботу мені потрібно виконати в певному місяці та скільки часу в минулому займали подібні завдання, тож може зарезервувати достатньо часу в моєму календарі й оцінити мою доступність для додаткової роботи.

MCP — це спільний протокол, тож будь-який AI-інструмент може отримати доступ до будь-якого застосунку, якщо обидва підтримують MCP, без того щоб розробник кодував спеціальне з’єднання, як у випадку з REST API.

На технічному рівні MCP складається з трьох елементів:

• MCP Host: AI-застосунок, який координує та керує клієнтами (наприклад, Perplexity)
• MCP Client: «Посередник» усередині host, який підтримує з’єднання з MCP-сервером і передає інформацію MCP host
• MCP Server: Фронт для ресурсу на кшталт бази даних або SaaS-застосунку, який надає MCP client доступ до своїх можливостей (Notion, Google Calendar, Clockify тощо).

Коли використовувати agent, MCP або обидва. І коли не варто використовувати жоден.

Вибір між AI-агентом і MCP зводиться до одного запитання: чи потрібна вам допомога у виконанні складного завдання, чи ви хочете під’єднати AI-інструмент до зовнішніх ресурсів?

Однак не всі завдання потребують agentic AI, і тим, що потребують, часто також потрібен MCP.

Ось більш нюансований розбір того, коли використовувати кожен із них, коли використовувати їх разом і коли варто обрати інші варіанти:

• Використовуйте AI-агента для виконання складних завдань, де ви не можете передбачити точні кроки, і кожен крок потребує судження та прийняття рішень.
• Використовуйте робочий процес із прямими викликами інструментів для виконання рутинних завдань із фіксованими кроками.
• Як розробник, використовуйте MCP, коли хочете, щоб ваш застосунок був сумісний з наявними та майбутніми AI-інструментами.
• Як кінцевий користувач, використовуйте MCP, щоб розширити можливості вашого AI-асистента, під’єднавши його до інших застосунків і ресурсів.
• Використовуйте AI-агентів і MCP разом, коли хочете розв’язувати складні, унікальні завдання, які потребують автономності та доступу до сторонніх інструментів і джерел даних.

Розгорнути

Як AI-агенти та MCP працюють разом?

AI-агент вирішує, що робити, а MCP передає кожен запит до застосунків, які беруть участь.

Уявімо, що ви власник невеликого онлайн-магазину і хочете з’ясувати, чому ваші продажі впали минулого місяця, тож просите вашого AI-асистента розібратися. AI-асистент запускає агента, який використовує MCP, щоб отримати потрібну інформацію:

1. Агент: Асистент вирішує порівняти продажі за минулий місяць із попереднім.
2. MCP: Він запитує в ecommerce-платформи продажі за товарами за обидва місяці.
3. Агент: Він бачить, що на один товар припадає більшість падіння, тож вирішує перевірити запаси цього товару й рекламу.
4. MCP: Він запитує в shop-платформи рівні запасів цього товару, а в рекламної платформи — її показники ефективності.
5. Агент: Запаси були в нормі, але реклама припинила показуватися в середині місяця, тож він вирішує з’ясувати чому.
6. MCP: Він запитує в рекламної платформи історію кампанії та дізнається, що кампанія досягла місячного ліміту бюджету.
7. Агент: Він повідомляє ймовірну причину, пропонує підвищити ліміт або перерозподілити бюджет і залишає рішення власникові.

Оскільки кожен крок залежить від висновків попереднього, ви не можете передбачити їх заздалегідь. Агент аналізує дані, отримані через MCP, і використовує їх для планування наступних дій.

Ризики та обмеження для агента й MCP

Підключення автономних AI-агентів до інших інструментів і застосунків через MCP наражає вас на ризики. Поширені занепокоєння стосуються того, що AI-агенти мають більше доступу, ніж потрібно, а сторонні особи можуть перехопити MCP-з’єднання, наприклад, через непряму ін’єкцію підказок або надмірну агентність.

У більшості випадків рішення полягає в тому, щоб вручну контролювати інформацію, до якої агент може отримати доступ, відстежувати його активність і використовувати лише конектори з надійних джерел.

Використовуйте агенти Perplexity та MCP

Perplexity використовує агентів і MCP у двох напрямках. Його агенти, як-от Computer, використовують MCP для підключення до зовнішніх застосунків, а інші AI-асистенти можуть підключатися до Perplexity через MCP, щоб підтримувати своє дослідження.

Perplexity Computer — це універсальний AI-агент, який використовує MCP для підключення до сторонніх сервісів. Він може шукати в інтернеті й переглядати веб, писати та запускати код, створювати документи, читати й надсилати електронні листи, керувати завданнями в таких інструментах, як Jira, Slack або Notion, і багато іншого.

З’єднання працює і в зворотний бік. AI-асистент, який підтримує MCP, наприклад Claude, ChatGPT або Cursor, може використовувати MCP-сервер Perplexity, щоб виконувати вебпошук і отримувати результати із заголовками, URL-адресами та фрагментами, або доручити Computer виконати багатокрокове завдання.

Поширені запитання

Чи AI-агенти та MCP — це одне й те саме?

Ні, AI-агенти та MCP — не одне й те саме, і кожен розв’язує різні проблеми. AI-агенти — це програмні інструменти, які автономно виконують завдання користувачів, тоді як MCP — це стандартизований спосіб, за допомогою якого AI-інструменти отримують доступ до інших застосунків.

AI-агенти та MCP часто працюють разом. AI-агент може використовувати MCP для доступу до даних з іншого програмного застосунку, щоб реалізувати поставлену мету.

У чому різниця між MCP і agent skills?

MCP (Model Context Protocol) підключає AI-інструмент до зовнішніх застосунків і даних, тоді як agent skills — це повторно використовувані інструкції, сценарії та ресурси, які навчають AI-агента, як виконувати спеціалізоване завдання, і встановлюють обмеження.

Чи MCP — це те саме, що API?

Ні, MCP і API — не одне й те саме. API дає змогу одному програмному компоненту викликати інший за правилами, які розробник будує заздалегідь, тоді як MCP дає AI-агентам змогу бачити, які можливості доступні, і вирішувати, які з них викликати, без того щоб розробник заздалегідь кодував це з’єднання.

Водночас MCP-сервери часто використовують API для підключення до інструментів.

Чим MCP відрізняється від A2A?

MCP (Model Context Protocol) підключає AI-агента до інструментів і даних, тоді як A2A (Agent2Agent) з’єднує AI-агентів. Команда може використовувати обидва: MCP відповідає за інтеграцію інструментів, а A2A — за співпрацю між агентами.

Чим MCP відрізняється від RAG?

RAG (retrieval-augmented generation) — це система, яку AI-інструменти використовують, щоб ґрунтувати відповіді на надійній інформації із зовнішнього джерела знань, тоді як MCP — це стандарт для підключення AI-застосунків до зовнішніх даних та інструментів. Отже, RAG може використовувати MCP для доступу до своєї бази знань.

Чи можна використовувати MCP без того, щоб бути розробником?

Так, ви можете використовувати MCP без написання жодного коду, підключивши сумісний з MCP AI-інструмент до сервісу, який уже його підтримує. Наприклад, користувачі Perplexity можуть використовувати MCP для підключення до популярних застосунків, як-от Gmail, ClickUp або Figma.