Interfejsy narzędzi agentów AI: MCP, function calling, CLI, Skills
Tłumaczenie automatyczne Ten artykuł został automatycznie przetłumaczony z angielskiego oryginału.
Użyj function calling, gdy jedna aplikacja udostępnia jednemu API modelu niewielki, typowany zestaw narzędzi. Użyj Model Context Protocol (MCP), gdy kilka kompatybilnych klientów powinno wykrywać i wywoływać współużytkowany serwer. Użyj CLI, gdy istnieje już stabilne polecenie, a tekst lub pliki stanowią akceptowalną granicę integracji. Użyj Skills, gdy wielokrotnego użytku instrukcje, skrypty i materiały referencyjne mają nauczyć agenta wykonywania określonego workflow.
Te interfejsy można ze sobą łączyć. Skill może informować agenta, kiedy wywołać narzędzie MCP, serwer MCP może opakowywać CLI, a model może wybierać wywołanie za pomocą function calling. Granica bezpieczeństwa nadal należy do harnessu i runtime’u, a nie do opisu interfejsu.
Ostatni przegląd: 2026-08-10. Porównanie kładzie nacisk na przejrzystość schematu, ponowne użycie przez klientów, koszt transportu i wdrożenia, zasadę least privilege, obserwowalność oraz odpowiedzialność za utrzymanie.
Tabela decyzyjna
| Potrzeba | Najlepszy punkt wyjścia | Główne zastrzeżenie |
|---|---|---|
| Niewielki typowany zestaw narzędzi w jednej aplikacji | Function calling | Poprawny schemat nie autoryzuje działania ani nie zapewnia bezpieczeństwa argumentów. |
| Narzędzia wielokrotnego użytku dla kompatybilnych klientów | Narzędzia MCP | Tożsamość serwera, dane uwierzytelniające, zmiany narzędzi i zwracana treść wymagają odrębnych mechanizmów kontroli. |
| Istniejące polecenie deweloperskie lub operacyjne | CLI | Parsowanie tekstu, shell injection, stan środowiska i szerokie uprawnienia mogą sprawić, że granica będzie podatna na błędy. |
| Wielokrotnego użytku instrukcje i zasoby workflow | Agent Skills | Instrukcje mogą kierować korzystaniem z narzędzi, ale nie zapewniają warstwy transportu ani granicy uprawnień. |
| Stabilna logika in-process | Typowana funkcja lub API biblioteki | Nie dodawaj protokołu, gdy obie strony są własnością jednej bazy kodu. |
Function calling
Function calling udostępnia modelowi nazwane operacje z ustrukturyzowanymi argumentami. Pasuje do należącego do produktu harnessu, w którym narzędzia, kontrole polityk, dane uwierzytelniające i wykonanie działają w jednej aplikacji. Utrzymuj wąskie schematy, waliduj każdy argument i ewaluuj zarówno wybór narzędzia, jak i wynikający z niego efekt uboczny.
MCP
MCP oddziela klientów od współużytkowanych serwerów oraz standaryzuje wykrywanie i wywoływanie. Jest przydatny, gdy ta sama integracja ma działać w kilku kompatybilnych agentach lub aplikacjach. MCP nie decyduje, czy wywołanie narzędzia jest dozwolone. Uwierzytelniaj serwer, ograniczaj zakres tokenów, przeglądaj zmiany definicji narzędzi, izoluj niezaufane serwery i traktuj wyniki jako niezaufane dane wejściowe.
Narzędzia CLI
CLI często stanowi najkrótszą drogę do dojrzałych możliwości, takich jak Git, menedżery pakietów, narzędzia chmurowe i systemy budowania. Preferuj ustrukturyzowane dane wyjściowe, jawne katalogi robocze, flagi non-interactive, ograniczone timeouty i ściśle ograniczone dane uwierzytelniające. Unikaj konstruowania ciągów shellowych z niezaufanego tekstu.
Skills
Skill pakuje instrukcje proceduralne i może zawierać skrypty, materiały referencyjne lub szablony. Jest przydatny, gdy trudność polega na znajomości workflow, a nie na tworzeniu nowego zdalnego narzędzia. Utrzymuj Skill na tyle mały, by można go było przejrzeć, przypinaj założenia zewnętrzne i wyraźnie oznaczaj działania destrukcyjne lub zewnętrzne.
Lista kontrolna wyboru
- Kto jest właścicielem klienta, interfejsu i implementacji?
- Czy kilka klientów musi korzystać z tego rozwiązania?
- Czy schemat wejściowy jest wąski i wersjonowany?
- Gdzie wymuszane są autoryzacja i akceptacja?
- Czy niezaufana treść może uzyskać dostęp do danych uwierzytelniających lub wyjścia sieciowego?
- Czy wywołania, argumenty, wyniki i decyzje polityk można śledzić?
- Czy typowane wywołanie biblioteki może rozwiązać problem przy mniejszej powierzchni?
Lektura uzupełniająca
- AI Agent Tool Use szczegółowo porównuje MCP, CLI, Skills, wykonywanie kodu i interfejsy agent–komputer.
- MCP Server Tutorial pokazuje, jak zbudować typowany serwer i przetestować go przed integracją z modelem.
- AI Agent Security omawia mechanizmy kontroli dotyczące każdego interfejsu.