Адыявы проты скарыстэй проты MCP: тры ярусы агента AI
Адыяты адкрываюць дзеянні, навыкі кодуюць працэсы працы, а стандарт MCP стандартызуе звязі з зовнішнімі сістэмамі. Чыстая ментальная мадэль для праектавання архітэктуры агентаў без сумешчання разных слоёў.
Крыніцы: Tools vs Skills vs MCP
Розумэнне базовых элементаў агентаў AI
Сфера агентаў постаўляе ся зменюванай.
У пачатковых дыскусіях пераважна гаворылася пра составленне запітоў, фундаментальныя мадэлі і каналы адзысквання дадзэнняў. Сучасныя праекты выклікаюць агентыў на взаемадзейнасць з API, кераванне рабочымі працэсамі, запіты да баз дадзэнняў, працю з кодавымі базамі і взаемадзейнасць з SaaS-сервісамі.
У гэтыях праектах домінуюць тры прызнакі:
Інструменты. Навыкі. MCP.
Супадзельныя прызнакі, але разныя функцыі.
Чыстыя межы спакойнае ствараюць архітэктуры, якія лёгкае прадстаўляць і пры якіх лёгкае ведаць дыскусіў.
Простая ментальная модэль
Кораткае паўтарэнне дапамагае перад увайшчым у дэталі:
| Concept | Primary purpose | Simple question |
| ---------- | ------------------------------------------------ | ----------------------------------------- |
| **Tools** | Give the agent capabilities/access | *What can the agent access or do?* |
| **Skills** | Give the agent instructions/workflows | *How should the agent perform a task?* |
| **MCP** | Standardize connections to external capabilities | *How can the agent connect to a service?* |
Але ўсё простае ўсё:
Інструменты адкрываюць можлівасці працы. Навыкі керуюць алгорытмамі. MCP з’ѐднае з зовнішнімі сістэмамі.
У рэшце ція статыя раскрывае кожны з гэтых слоёў.
- Што такое інструменты?
Інструмент — гэта суперфіс для выканання операцый, які агент можа выкарыстоўваць для змены чаго-небудзь або чытання інфармацыі. Толькі генераванне тэксту недастатнье; калі для выканання задачы патрэбны додатковыя эфекты, мадэль выбірае інструмент.
Уявіце сабе асістэнта для програмавання з такімі операцыямі:
readFile()
writeFile()
runTests()
searchCode()
runCommand()
Мадэль можа зробіць такы вывад:
Мне трэба адзірнуцца на гэты файл.
Потым яна запоўнюе такую операцыю:
readFile("lib/features/login/login.dart")
Інструмент запускаецца і вяртае свой рэзультат мадэлі.
Інструменты можуць быць падключаныя да внутрашняйх сістэм
У компаніі інструменты можуць даўаць доступ да:
- Прыватных HTTP-сервісаў
- Хранілішча дадзеных
- Пайплайнаў для стварэння і выпуску
- Сістэм для назірання за заявкамі, такіх як Jira
- Хостаў для кантролю версій
- Сістэм абзяру стану
- Платформ для розповсюджэння
- Баз знаёмасцей
Прыклады:
getEmployeeDetails()
createJiraTicket()
triggerBuild()
checkDeploymentStatus()
queryCustomer()
Важныя аспекты
Інструменты, створаныя самім, зазвычай означаюць, што вы самі керуеце інтэграцыяй.
Вам даведзеца кераваць:
- Адклейваннем
- Аўтэнтыфікацыяй
- Разрэшэнням доступу
- Безпекай
- Раскрычваннем адказоў на аберанні
- Монітарынгам
- Тэхнічным адтрыманнем
- Стварэннем версій
Інструменты ўзлёгкія, але яны таксама ствараюць постоянную інжынерную навантажэння.
2. Чаму ёсць навыкі?
Навыкі адпавядаюць на іншае пытанне.
Навык – гэта інструкцыя: ён паказвае агенту конкрэтную процедуру чы ўзор работы.
Лепей думаць пра кнігі інструкцый, якія можна вікорыстоўваць знову, чым пра суровыя API.
Падазроўваю, што аднаму навыку даецца такое назва:
releaseFlutterApp
У ём можу быць зафіксаваны такія крокі:
1. Check the current version.
2. Verify the changelog.
3. Run unit tests.
4. Run static analysis.
5. Build the release artifact.
6. Upload to the testing environment.
7. Verify the deployment.
8. Generate the release summary.
Навык не патрабуе ягоўскіх можлівасцей. Ён паведамляе агента як спаўнаць наявныя можлівасці для досягнення меты. Гэта разлік мае значэнне.
Іншымі словамі: інструмент аанунсуе наявную операцыю; навык працэсуе прабачальную последоўнасць для завершэння задання.
3. Навыкі — гэта не інтэграцыі
Часта саме тут пачынаецца плутанне.
Падазроўваючы, што агент вялікі ўжо мае:
runCommand()
readFile()
writeFile()
searchCode()
Гэтыя элементы ёсць можлівасцямі.
Цяпер прыўяжыце навык:
Flutter Release Workflow
Гэты навык можа направіць агента на:
read project configuration
↓
run tests
↓
run analyzer
↓
build application
↓
verify artifact
↓
prepare release
Навыкі маюць знання пра оркестрацыю.
Яны кодуюць інструкцыі ўжывання.
Коротка:
Інструмент = тое, што можа працаваць
Навык = як гэта арганізаваць
4. Чаму ёсць MCP?
Трэцій шар — MCP (Model Context Protocol).
Ён стандартызуе спосаб прыходу аплікацыйяў на базе AI да званачных сістэм і сервераў з можлівасцямі.
У працоўнасці замест аддатчыкаў, якія вырабляюцца спецыяльна для кожнай пары продуктав, MCP выдае спакульнае пратакол для надання можлівасцяў кліентам.
Спроставаныя структуры выглядаюць так:
AI Application
│
│ MCP
▼
MCP Server
/ | \
/ | \
▼ ▼ ▼
GitHub DB Jira
Аплікацыя на базе AI супрацоўвае з серверам MCP; той сервер адкрывае доступ да можлівасцяў з зовнішняй службы.
Сервер MCP можа адкрываць доступ да такіх элементаў:
GitHub
PostgreSQL
Slack
Jira
Google Drive
Internal APIs
Точны пераклад можлівасцяў залежыць ад сервера.
- Чаму MCP мае значэнне
Без спакульнаго пратакола каманды часта стваралі аддатчыкі самостайна для кожнай аплікацыі на базе AI і кожнага элемента SaaS.
Такі падход прыводзіць да:
AI Agent
│
├── Custom GitHub integration
├── Custom Jira integration
├── Custom Slack integration
├── Custom Database integration
└── Custom Internal API integration
Большай колькіцы служб, што значыць большую колькіць спецыяльных аддатчыкаў.
Спакульны пратакол забезпечвае адну модэлі комунікацыі.
Канцэптуальна:
AI Client
│
MCP
│
┌─────────┴─────────┐
│ │
MCP Server MCP Server
│ │
GitHub Database
Кліент на базе AI і рэалізацыя службы застаюць адзеленымі.
6. Адзінкты проты навыкаў праты MCP
Паралельны апৎворк, які застаецца корыстным пад час адзінакоў:
| | Tools | Skills | MCP |
| ------------------ | -------------------- | ------------------------ | ---------------------------------------- |
| Main purpose | Provide capabilities | Provide procedures | Standardize external connections |
| Focus | **Action** | **Instructions** | **Integration protocol** |
| Answers | "What can I do?" | "How should I do it?" | "How do I connect?" |
| Example | `run_tests()` | Flutter release workflow | GitHub MCP server |
| Usually created by | Developers | Developers/teams | Service/integration providers |
| Maintenance | You may own it | You own the instructions | Often handled by the MCP server/provider |
Рэальныя сістэмы размываюць межы, але ментальная модэль все ж такі дапамагае пад час стварэння агентаў.
7. Практычны прыклад: развіцце Flutter за дапамогою AI
Заснавайце модэль за дапамогою асістэнта команды Flutter.
Бажанае запітанне корыстніка можа быць:
“Падготавіце дапынку да наступнага выласкання для тэставання.”
Агент можа выклікваць калькі адзінактов:
read_file()
search_code()
run_flutter_test()
run_flutter_analyze()
build_android()
upload_to_firebase()
Потым неабходна з’явіць навык:
Flutter QA Release
Навык можа даваць інструкцыі:
1. Check the current branch.
2. Read pubspec.yaml.
3. Determine the current version.
4. Run flutter analyze.
5. Run tests.
6. Build the QA APK.
7. Upload the APK.
8. Verify the upload.
9. Generate a release summary.
З’язак MCP можа тады даступіць да хоставання ў Git, карточак задач, базы дадзеных або будзь-каго іншага сервера MCP, які выкарыстоўвае команда.
Рэзультатны фармат можа быць такім:
AI Agent
│
┌────────────┼────────────┐
│ │ │
Skills Tools MCP
│ │ │
▼ ▼ ▼
QA Release Flutter CLI External
Workflow Build/Test Services
Агент перастае быць ботам для запытанняў і адпаведзей.
Ён можа інтэрпрэтаваць цель, выконваць інструкцыі, іспользоваць местныя засобы і аднаходзіцца з зовнішнімі сістэмамі.
Самэўсёледжванне — гэта тады, калі праца з продуктамі на адміністрацыйнай гэтым левелі становіцца рэальнаю.
8. Іншы спосаб прыгадаць разліку
Уявіце практыкаванне новага інжынера.
Засобы — гэта ўсё іх абладунакі
Laptop
Terminal
Git
Database
CI/CD
APIs
Абладунакі дазваляюць выконваць дзеяння.
Навыкі — гэта ўсё іх знання
How to release an app
How to debug a production issue
How to investigate a crash
How to review Flutter code
How to troubleshoot CI/CD
Знання паводзяцься пра тое, як выконваць работу.
MCP — гэта стандартызаваны шар з’яўлення
Гэта аднаковы канал, праз які прыкладнэе рашэнне AI можа аднаходзіцца з зовнішнімі сістэмамі, якія публікуюць можлівасці MCP.
9. Чаму гэтае разлікаванне мае значэнне для разрабоў
Разрабы, якія злучаюць гэтыя тры шары, ствараюць непатрэбную складнасць.
Простыяе выконанне задач:
Крок 1 — Адначытаць можлівасць
Задайце сабе пытанне:
«Калі чыніць агент мусіць маты можлівасць чаго?»
Тая адказа — гэта кандыдат на інструмент.
Шаг 2 — Адначыць працэвыклад
Запытайце:
«Як агенту следуе выканаць задачу?»
Тая адказа — гэта кандыдат на навык.
Шаг 3 — Адначыць зовнішнія сістэмы
Запытайце:
«Чакі праца вымагае доступу да зовнішняй службы?»
Калі так, можа падыяць інтэграцыя на адвароце MCP.
10. Большая карціна
Звычны тэндэнць — пераход ад:
Prompt
↓
LLM
↓
Response
да структураў, больш сэродніх:
┌───────────────┐
│ AI Agent │
└───────┬───────┘
│
┌─────────────┼─────────────┐
│ │ │
Skills Tools MCP
│ │ │
▼ ▼ ▼
Workflows Actions External
Services
Разам яны спрыяюць тому, што сістэмы пераходзяць ад стварэння прозы да выканання структураванай працы.
Для інжынерных організацый гэта ёсць значымыя змены.
Заключны вывад
Памятаце тройку так: інструменты адзвярняюць дзеянні, навыкі кодуюць інструкцыі, а стандарт MCP стандартызуе спосаб прыяўлення званоўных сістэм.
Яны не можаць заменіць адзін другога.
Надтрымальны дызайн часта выкарыстоўвае ўсе яны разам: навыкі опісуюць інструкцыі, інструменты выканаюць крокі, а MCP можа стварыць еднакавы мост да сістэм трэціх сторон.
Гэты слоўнік становіцца ўсё ценнейшы, калі продукты выходзяць за межы чыстага чату і пачынаюць выканаць задачы агентнагі інжынерыі.