MCP, function calling, CLI e skills para agentes de AI: comparação
Tradução automática
Este artigo foi traduzido automaticamente a partir da versão original em inglês.
Use function calling quando uma aplicação expõe um conjunto pequeno de ferramentas tipadas a uma única API de modelo. Use o Model Context Protocol (MCP) quando vários clientes compatíveis devem descobrir e chamar um servidor reutilizável. Use uma interface de linha de comandos (CLI) quando já existe um comando estável e texto ou ficheiros são entradas e saídas adequados. Use uma skill quando instruções, scripts e referências reutilizáveis devem ensinar um agente a executar um fluxo de trabalho.
Estas interfaces podem ser combinadas. Uma skill pode indicar a um agente quando chamar uma ferramenta MCP. Esse servidor pode executar uma CLI existente, enquanto o modelo seleciona a operação através de function calling. A aplicação tem de validar os argumentos e verificar as permissões do utilizador sobre o recurso de destino antes da execução.
A escolha depende da reutilização, da colocação em produção, das permissões e de quem mantém a interface.
Tabela de decisão
| Necessidade | Ponto de partida | Principal precaução |
|---|---|---|
| Conjunto pequeno de ferramentas tipadas numa aplicação | Function calling | Um esquema válido não autoriza a ação nem torna os argumentos seguros. |
| Ferramentas reutilizáveis entre clientes compatíveis | Ferramentas MCP | A identidade do servidor, as credenciais, as alterações às ferramentas e o conteúdo devolvido requerem controlos separados. |
| Comando existente para desenvolvimento ou operações | CLI | Valide os argumentos, evite a interpolação na shell e restrinja o acesso ao ambiente e às credenciais. |
| Instruções e recursos reutilizáveis para fluxos de trabalho | Agent Skills | As instruções orientam a utilização das ferramentas; a aplicação continua a ser responsável pela execução e pelas permissões. |
| Lógica estável no processo | Função tipada ou API de biblioteca | Não adicione um protocolo quando uma única base de código controla ambos os lados. |
Function calling
Function calling disponibiliza ao modelo operações nomeadas com argumentos estruturados. É adequado para um produto em que as ferramentas, as verificações das regras de segurança, as credenciais e a execução residem numa única aplicação. Mantenha os esquemas restritos, valide todos os argumentos e avalie tanto a seleção da ferramenta como o efeito secundário resultante.
MCP
O MCP separa os clientes dos servidores reutilizáveis e normaliza a descoberta e a invocação. É útil quando a mesma integração deve funcionar em vários agentes ou aplicações compatíveis. Os seus mecanismos de autorização continuam a exigir verificações de permissões específicas da aplicação. Autentique o servidor, limite o âmbito dos tokens, reveja as alterações às definições das ferramentas, isole servidores não fiáveis e trate os resultados como entrada não fiável.
Ferramentas CLI
Uma CLI é frequentemente o caminho mais curto para capacidades maduras, como Git, gestores de pacotes, ferramentas na nuvem e sistemas de compilação. Prefira structured output, diretórios de trabalho explícitos, opções não interativas, tempos de espera limitados e credenciais com âmbito restrito. Evite construir cadeias de comandos da shell a partir de texto não fiável.
Skills
Uma skill agrupa instruções procedimentais e pode incluir scripts, referências ou modelos de documentos. A especificação Agent Skills permite aos agentes compatíveis carregar essas instruções quando necessário. Use-a para descrever um fluxo de trabalho que as ferramentas existentes possam executar. Mantenha-a suficientemente pequena para permitir a revisão, registe os pressupostos sobre versões e indique que ações precisam de aprovação.
Lista de verificação de seleção
- Quem é responsável pelo cliente, pela interface e pela implementação?
- Tem de ser reutilizada por vários clientes?
- O esquema de entrada é restrito e versionado?
- Onde são impostas a autorização e a aprovação?
- Pode conteúdo não fiável chegar às credenciais ou à saída para a rede?
- As chamadas, os argumentos, os resultados e as decisões das regras de segurança podem ser rastreados?
- Uma chamada a uma biblioteca tipada consegue resolver o problema com uma interface mais reduzida?
Leitura aprofundada
- Utilização de ferramentas por agentes de AI compara em profundidade MCP, CLI, Skills, execução de código e interfaces agente-computador.
- Tutorial de servidor MCP cria um servidor tipado e testa-o antes da integração com o modelo.
- Segurança dos agentes de AI aborda os controlos aplicáveis a cada interface.