Tools, Resources และ Prompts: 3 ส่วนประกอบของ MCP

เข้าใจว่า Tools, Resources และ Prompts ต่างกันยังไง ใครเป็นคนควบคุมแต่ละส่วน และออกแบบ MCP Server ให้ใช้ทั้ง 3 อย่างร่วมกัน

หลายคนสร้าง MCP Server แล้วยัดทุกอย่างเป็น Tool หมด ทั้งการค้นหา การอ่านเอกสาร และคำสั่งสำเร็จรูป ผลคือโมเดลต้องเดาเยอะ ผู้ใช้คุมอะไรไม่ได้ และบริบทเต็มไปด้วยข้อมูลที่ไม่จำเป็น สาเหตุคือยังไม่เห็นว่า MCP แบ่งความสามารถของ Server ไว้ 3 แบบโดยตั้งใจ

3 ส่วนประกอบของ MCP Server คืออะไร

เอกสาร Server Concepts ของ MCP แบ่งไว้ชัดเจน และจุดที่สำคัญที่สุดคือ "ใครเป็นคนควบคุม"

• Tools ฟังก์ชันที่โมเดลเรียกเพื่อลงมือทำ ควบคุมโดย โมเดล
• Resources ข้อมูลสำหรับอ่านเป็นบริบท ควบคุมโดย แอปพลิเคชัน
• Prompts เทมเพลตคำสั่งสำเร็จรูป ควบคุมโดย ผู้ใช้

Tools: ให้ AI ลงมือทำ

Tool คือการกระทำที่มี input และ output ชัดเจน เช่น ค้นเที่ยวบิน ส่งอีเมล เขียนข้อมูลลงฐานข้อมูล แต่ละ tool ประกาศ input ด้วย JSON Schema และโมเดลค้นพบได้เองผ่านคำขอรายการเครื่องมือ

กลไกที่ควรรู้

• tool อาจประกาศ output schema เพื่อส่งผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง ให้แอปตรวจและนำไปใช้ต่อได้ง่าย
• tool มี annotations บอกพฤติกรรม เช่น เป็นแบบอ่านอย่างเดียวไหม แต่สเปกเตือนว่า Client ต้องถือว่า annotations ไม่น่าเชื่อถือ ถ้าไม่ได้มาจาก Server ที่ไว้ใจ
• เพราะโมเดลเรียกได้เอง สเปกจึงแนะนำให้มีคนอยู่ในวงจรที่ปฏิเสธการเรียกได้เสมอ

Resources: ให้ข้อมูลเป็นบริบท

Resource คือข้อมูลแบบ passive เช่น เนื้อหาไฟล์ schema ฐานข้อมูล หรือเอกสาร API แต่ละ resource มี URI ของตัวเองและระบุ MIME type

2 รูปแบบที่ใช้บ่อย

• Direct Resource URI ตายตัว ชี้ไปที่ข้อมูลชุดเดียว
• Resource Template URI ที่มีพารามิเตอร์ เช่น เมืองและหมวดหมู่ ใช้ดึงข้อมูลได้หลายชุด และรองรับการเติมค่าอัตโนมัติ (parameter completion)

ข้อดีคือแอปเป็นผู้ตัดสินว่าจะส่งข้อมูลส่วนไหนให้โมเดล จะเลือกบางส่วน ค้นด้วย embedding หรือส่งทั้งหมดก็ได้ จึงคุมบริบทได้ดีกว่าให้โมเดลเรียก tool อ่านไฟล์เอง

Prompts: ทางลัดที่ผู้ใช้เรียกเอง

Prompt คือเทมเพลตที่มีช่องให้กรอก ผู้ใช้ต้องเลือกเรียกเองเสมอ ไม่ทำงานอัตโนมัติ แอปมักแสดงเป็น slash command เช่น พิมพ์ "/" แล้วเลือกคำสั่ง ข้อดีคือทำให้งานที่ทำซ้ำได้ผลลัพธ์สม่ำเสมอ และสอนผู้ใช้ว่าควรใช้ Server นี้อย่างไร

ตัวอย่าง: บริษัททัวร์ในเชียงใหม่

บริษัททัวร์อยากให้พนักงานขายใช้ AI วางโปรแกรมให้ลูกค้า จึงออกแบบ Server แบบนี้

• Resources: แพ็กเกจทัวร์ทั้งหมด และ template สำหรับดูกิจกรรมตามอำเภอและประเภท เช่น ธรรมชาติหรือคาเฟ่
• Tools: เช็กที่นั่งว่าง สร้างใบเสนอราคา และจองรถตู้ ซึ่งต้องให้พนักงานกดยืนยันก่อน
• Prompt: "/วางทริป" ที่ให้กรอกจำนวนวัน งบ และความสนใจ

พนักงานเรียก "/วางทริป" กรอก 3 วัน งบ 15,000 บาท ชอบธรรมชาติ แอปแนบ resource แพ็กเกจที่เกี่ยวข้อง โมเดลเรียก tool เช็กที่นั่งว่าง แล้วร่างใบเสนอราคาให้ตรวจก่อนส่งลูกค้า

ข้อควรระวัง

• อย่าทำทุกอย่างเป็น Tool ข้อมูลอ้างอิงที่ไม่เปลี่ยนบ่อยเหมาะเป็น Resource มากกว่า
• แอปแต่ละตัวรองรับไม่เท่ากัน บาง Client รองรับ Tools ได้ดีแต่แสดง Resources หรือ Prompts ต่างกัน ทดสอบกับแอปที่ผู้ใช้จริงใช้
• เนื้อหาใน Resource อาจมีคำสั่งแฝง ข้อความในเอกสารที่ดึงมาอาจพยายามสั่งโมเดล ถือเป็นข้อมูล ไม่ใช่คำสั่ง
• สเปกเปลี่ยนตามเวอร์ชัน ฟีเจอร์ฝั่ง Client บางตัวถูกประกาศเลิกใช้ในเวอร์ชันใหม่ เช็กเอกสารล่าสุดก่อนพึ่งพา

Tools ให้ AI ลงมือ Resources ให้ AI รู้ Prompts ให้คนกำหนดทิศทาง

เริ่มต้นยังไง

1. ลิสต์สิ่งที่อยากให้ Server ทำ แล้วแยกว่าอะไรคือ "การกระทำ" อะไรคือ "ข้อมูล" อะไรคือ "งานที่ทำซ้ำ"
2. การกระทำเป็น Tools ข้อมูลอ้างอิงเป็น Resources งานซ้ำเป็น Prompts
3. เขียนคำอธิบายของแต่ละส่วนให้คนที่ไม่รู้จักระบบอ่านแล้วเข้าใจ
4. ทดสอบใน Client ที่ทีมใช้จริง ว่าแสดงทั้ง 3 ส่วนอย่างไร

ถ้ายังไม่เคยสร้าง Server เลย อ่าน สร้าง MCP Server ตัวแรก ก่อน แล้วลองลงมือกับคอร์ส ลองใช้ MCP เชื่อม AI กับเครื่องมือจริง บน Plants.work Learn