MCP & API: Eles são dois lados da mesma moeda, ou mundos separados?

Agents, LLMs e sua necessidade de ferramentas que seus agentes de IA são tão bons quanto as ferramentas que eles usam. Os LLMs atuais de última geração são capazes o suficiente para usar ferramentas para casos de uso do mundo real. No entanto, os dados de alta qualidade geralmente são fechados por trás de aplicativos como Salesforce, Google Sheets, Slack, Github etc. e a única maneira de os LLMs podem acessar isso é através de pontos de extremidade da API, mas a construção e a manutenção de integrações para serviços de terceiros pode ser um pesadelo. Essa foi a razão pela qual o MCP foi introduzido para padronizar o uso de ferramentas para provedores de ferramentas e consumidores. Mas você precisa? Essas abstrações adicionais oferecem benefícios adicionais? Por que não usar apenas as APIs diretamente? Essas são algumas das perguntas fundamentais que todos estão fazendo agora um dia neste post do blog, vamos limpar todas essas consultas. Tl; O DR APIS permite conectar sistemas, mas fazê -los funcionar para agentes LLM exige levantamento pesado, como documentos claros, manuseio de esquema, gerenciamento de contexto e integrações personalizadas. As APIs ficam aquém da complexidade da integração, sem consciência de contexto, ineficiência de token e manuseio vago de erros. O MCP foi construído para corrigir isso oferecendo descoberta de ferramentas, manuseio de contexto/estado, feedback semântico, segurança fina e histórico de sessões. Para os construtores de servidores MCP, você ainda precisaria escrever a lógica de integração para APIs, mas apenas uma vez e expor as ações/ferramentas da API como primitivas descobertas. Se você é um usuário de ferramentas, o MCP facilita a vida com descoberta automática, manuseio de contexto interno e gerenciamento de erros mais inteligente. As trocas do MCP incluem menos flexibilidade para tarefas complexas (ainda não estão prontas para muitas aplicações do mundo real), limites de escala e a educação ao redor ainda é amadora. Use APIs quando precisar de integração de flexibilidade, controle ou legado. Use o MCP ao criar novos produtos de agente nativo, integração rápida e fluxos de trabalho com estado eficientes. O futuro é híbrido com APIs para poder e MCP por simplicidade. Trabalhando com APIs: o que é preciso tradicionalmente, as APIs (interfaces de programação de aplicativos) foram a opção de conexão de sistemas de software. Mas fazer uma API funcionar para um agente de IA está mais envolvida do que apenas expor um terminal. Para tornar as APIs tradicionais elegíveis para casos de uso orientados a LLM, os desenvolvedores geralmente precisam: melhorar as descrições de ferramentas: os documentos da API têm como alvo principalmente desenvolvedores humanos. Para o uso da IA, as descrições devem ser claras, precisas e compactáveis ​​para a máquina, fins de cobertura, parâmetros necessários, saídas esperadas e erros potenciais. Integre protocolos de segurança: implemente os fluxos de chave OAuth ou API, às vezes personalizando escopos ou permissões para impedir que os agentes ultrapassem seus limites e para garantir a segurança dos dados. Lidar com esquemas e formatos de entrada/saída: as APIs esperam solicitações e respostas em JSON bem definido ou esquemas similares. Os LLMs, por outro lado, produzem linguagem natural, são necessários camadas de tradução. Gerenciamento de contexto manual: como as APIs estão sem estado, o agente deve se lembrar do contexto (como tarefas em andamento ou saídas anteriores) e fornecê -lo com todas as solicitações. Estado da malabarismo: se uma tarefa abrange várias etapas (como reservar viagens), a API em si não tem conhecimento do fundo; Cada solicitação é “sem memória”, o que aumenta o risco de confusão ou erros. Trabalho de integração personalizada: conectar um LLM a uma nova API geralmente envolve engenharia substancial, mapeando os avisos a pontos de extremidade, criando adaptadores especiais para tentativas, lidando com casos de borda e antecipando consultas humanas vagas. Para uma discriminação completa do que é preciso para adaptar as APIs para o LLMS, mergulhe neste guia de campo sobre como criar ferramentas para agentes de IA. Onde as APIs ficam aquém com as APIs de adaptação do LLMS para uso por agentes LLM vêm com vários pontos de atrito: expectativas rígidas: parâmetros, pontos de extremidade e entradas devem ser conhecidos com antecedência. Se alguma coisa mudar na API, as coisas quebram. Falta de consciência do contexto: as APIs são construídas para serem usadas em fluxos de trabalho determinísticos de código; Os fluxos de trabalho do LLMS não são determinísticos. Você precisa percorrer a milha extra em ferramentas de engenharia para pontos de extremidade da API otimizados para LLMS, como nome claro de ferramenta, descrição e nomes de parâmetros. Além disso, você deve lidar com memória e declarar sozinho. Token e custo de custo: incorporar todos os documentos ou instruções em cada chamada de API Eats Up Tokens, inchaço custos para cada ação do agente. Manuseio de erros genéricos: Códigos de status HTTP e mensagens abruptas (como 404, 500) não são úteis para o AIS-eles não têm feedback acionável e de granulação fina para orientar a autocorreção. Digite o MCP: Por que existe o protocolo de contexto do modelo MCP foi criado para resolver esses problemas para os fluxos de trabalho da IA. No seu coração, o MCP pretende transformar a integração da ferramenta em algo tão perfeito para o LLMS quanto os dispositivos de conectar em uma porta USB-C. Mas o Hold no MCP ainda é construído na base das APIs tradicionais, afinal, é assim que se comunica com as aplicações externas. Como funciona o MCP? Os LLMs conhecem a chamada de ferramentas e é assim que eles podem selecionar qualquer ferramenta ou uma função. Os usuários fornecem definições detalhadas de ferramentas, com esquema de parâmetros de entrada. O LLMS seleciona a ferramenta a ser usada com base no contexto da tarefa. O MCP padroniza esse conceito, se você estiver construindo uma ferramenta do Gmail, precisará criar uma função e uma ferramenta para cada ação como enviar um e -mail ou criar um rascunho. O MCP padroniza isso em todo o setor, para que qualquer pessoa que tenha construído um servidor Gmail MCP possa ser usado por todos. Para saber mais sobre o MCP, confira: o Model Context Protocol explicou. Mas não se limita a aplicativos, mas arquivos, git, shell ou quaisquer ferramentas. Aqui está o que o MCP oferece descoberta dinâmica: os agentes podem perguntar: “Que ferramentas você tem?” Os servidores MCP retornam uma lista legível por máquina de ferramentas, recursos e instruções disponíveis, com todas as suas opções e requisitos. Eficiência contextual: em vez de encher todos os prompts com o contexto, o MCP lida com dados de estado e plano de fundo relevantes, incluindo recursos, histórico e tarefas ativas, tornando cada chamada mais leve e mais brilhante. Feedback semântico: quando as coisas dão errado, o MCP não apenas joga códigos enigmáticos. Em vez disso, fornece erros detalhados e de linguagem natural (como nomes de parâmetros ou restrições de valor ausentes) que um agente pode entender e corrigir autonomamente. Segurança de granulação fina: cada ferramenta ou recurso pode ter seus próprios escopos de permissão. Por exemplo, uma integração do Github pode permitir apenas “criar solicitação de puxar”, “fazer notificações de busca”, e nada mais. Conversas com estado: o MCP rastreia o histórico da sessão, o estado da tarefa e o contexto de conversação, tornando os processos de várias etapas e guiados por agentes confiáveis ​​e resumíveis. Você pode aprender mais sobre o MCP neste blog. Duas perspectivas do MCP: Construtores e usuários de servidores Se você é um construtor de servidores MCP: todas as bases do desenvolvimento clássico da API ainda se aplica a autenticação, validação de entrada e lógica de extremidade, mas agora você também estrutura seus serviços como “primitivas” descobertas (ferramentas, recursos, avisos) de acordo com o MCP Protocol. Você obtém benefícios internos para o contexto, o manuseio de erros e a autorização, reduzindo a tarefa tediosa de ingressar manualmente aos documentos em pontos de extremidade ou inventar “adaptadores de agentes” personalizados. Se você é um usuário de ferramentas ou um construtor de produtos AI: não precisa se preocupar com os detalhes do protocolo. Conecte seu agente em um servidor MCP; Todos os recursos disponíveis, documentos e escopos de permissão são buscados sob demanda. O levantamento pesado – sugestões para funções, gerenciamento de contexto e manuseio de erros – é gerenciado de forma transparente pelo provedor do servidor. Contras do MCP versus APIS MCP não é uma solução mágica – existem trocas: menos flexibilidade para tarefas exclusivas ou legadas: o MCP funciona melhor quando as tarefas mapeiam perfeitamente para as primitivas do protocolo. Processos de negócios ou sistemas complexos não projetados para MCP podem não se encaixar de maneira limpa. Ainda requer APIs subjacentes: a maioria dos servidores MCP atuais envolve as APIs existentes, às vezes adicionando trabalho de conversão e sobrecarga. Como resultado, o desempenho pode ficar atrasado. Não “composível” em larga escala: vincular vários processos com estado ou interdependente pode atingir o protocolo ou o design dos limites. Atualmente, a maioria dos clientes MCP (vs código, cursor, Windsurf e Claude) impõe um limite às ferramentas do servidor MCP que podem estar ativas. No entanto, você pode usar o Rube – um servidor MCP universal que permite acessar apenas as ferramentas necessárias. Estágio inicial para fluxos de trabalho avançados: o MCP brilha com tarefas simples e ações comuns do agente. Desafios exigentes, como análise em tempo real ou automação de fluxo de trabalho profundo, permanecem complicados. As APIs ainda são melhores neste caso. Quando usar APIs vs. MCPS? Escolha APIs quando: Flexibilidade é chave: o sistema ou o fluxo de trabalho é exclusivo, altamente personalizado ou não é facilmente mapeado para as primitivas do MCP. Você precisa de acesso direto e controle fino sobre pontos de extremidade, parâmetros ou autenticação para o trabalho avançado de engenharia. Migrar serviços maduros existentes não é viável. Opte pelo MCPS quando: Construindo novos produtos de agentes de IA ou integrando com ferramentas padronizadas que suportam o MCP pronta para uso. Você deseja integração rápida, autodescoberta e manuseio de contexto eficiente para agentes, sem trabalho de integração manual. Permissões de granulação fina, adaptação dinâmica e gerenciamento de estado são necessários para os fluxos de trabalho do agente de longa duração. Conclusão final nas aplicações de AI de hoje, as APIs e os MCPs desempenham papéis cruciais, cada um com forças e limitações distintas. É provável que o futuro seja híbrido: APIs para energia e flexibilidade bruta, MCPS para eficiência e simplicidade do agente nativo. Em vez de escolher um ou outro, escolha o protocolo adequado para o problema / combine os dois protocolos e deixe que seus agentes de IA façam o que fazem de melhor.

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