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织梦dedecms大气微电影网站模板,个人博客html模板,网站框架是什么,做阿里巴巴好还是网站好MCP#xff08;Model Context Protocol#xff0c;模型上下文协议#xff09;与Function Calling#xff08;函数调用#xff09;是当前大模型与外部世界交互的两项关键技术#xff0c;它们协同工作但又存在本质区别。简单来说#xff0c;Function Calling是LLM#xf…MCPModel Context Protocol模型上下文协议与Function Calling函数调用是当前大模型与外部世界交互的两项关键技术它们协同工作但又存在本质区别。简单来说Function Calling是LLM大语言模型的一项核心“能力”而MCP是建立在Function Calling之上的一套标准化“协议”或“架构”旨在解决工具生态的碎片化问题。为了更清晰地理解我们可以从以下几个维度进行对比分析一、核心定义与本质区别维度Function Calling (函数调用)Model Context Protocol (MCP)本质属性模型能力。是大语言模型如GPT-4、Claude经过训练后具备的一种能力使其能够理解何时需要调用外部工具并输出结构化的调用指令。架构标准/协议。由Anthropic推出的一个开放标准规定了AI助手Client与数据源/工具Server之间如何通信、发现和集成。解决的问题让模型从“说话”变成“行动”将自然语言指令转化为结构化的API调用参数。解决AI工具连接的“MxN”碎片化问题即M个模型需要连接N个工具时需要开发M*N个定制化连接实现工具的“一次编写处处可用”。类比接线技术。你知道如何把电器的电线正确连接到电源上但每次换一个电器或电源都需要重新手动接线。通用插座标准如USB-C。它利用了底层的接线技术Function Calling但定义了一个统一的插口标准。电器MCP Server只要做成标准插头就能插入任何支持该标准的插座MCP Client。二、技术架构与工作流程Function Calling的工作流程相对直接通常在一个应用内部完成注册工具开发者在应用代码中手动定义好可用的函数名称、描述、参数Schema并在调用模型API时通过 tools 参数或提示词Prompt告知模型。模型决策模型分析用户问题若判断需要调用工具则输出一个结构化的JSON对象包含要调用的函数名和参数。执行与反馈应用代码解析这个JSON执行对应的本地函数或调用外部API将结果返回给模型由模型生成最终回答给用户。MCP的架构则更为复杂和标准化它引入了客户端-服务器C/S模型核心包含三个组件MCP Server服务终端相当于各个独立的“服务提供商”。每个Server负责将特定的数据源如数据库、文件系统或工具如发送邮件、查询天气按照MCP协议进行封装和暴露。MCP Client通信枢纽集成在Host应用内部。它不参与决策只负责与一个或多个MCP Server建立连接、管理通信协议、进行数据格式转换和安全校验。当LLM决定调用工具时Client负责将指令路由到正确的Server。MCP Host执行环境承载用户与AI交互界面的应用程序如Cursor、VS Code、Claude Desktop等。它内置了MCP Client和LLMAgent。其典型工作流程为服务发现MCP Client启动后会向连接的MCP Server请求其提供的工具列表。能力转换Client将这些工具的描述自动转换成LLM能识别的Function Calling Schema并告知LLM。决策与调用用户提问后LLM利用Function Calling能力决定调用哪个工具并生成参数。这个请求被交给MCP Client。协议路由MCP Client根据请求通过标准的JSON-RPC 2.0协议将调用指令转发给对应的MCP Server。执行与返回MCP Server执行实际的操作如查询数据库、调用API将结果通过Client返回给LLM最终生成回答。三、核心差异总结集成方式硬编码 vs 即插即用Function Calling是“硬编码”的。每个需要调用外部工具的AI应用开发者都必须在其代码中手动定义每个工具的Schema和调用逻辑。更换模型或增加新工具都需要修改应用代码。MCP是“即插即用”的。开发者只需为数据源编写一次MCP Server。任何支持MCP协议的AI应用Host都可以通过内置的Client自动发现并使用这些工具无需重复编写集成代码。可移植性与生态Function Calling的可移植性较低。为OpenAI API定义的函数Schema在切换到Claude API时可能需要调整格式。工具生态绑定在具体的应用或平台上。MCP的可移植性高旨在构建开放的生态。一个写好的MCP Server如连接GitHub的Server可以被任何支持MCP的客户端如Cursor、Claude Desktop等使用实现了工具与应用的解耦。架构思想单体应用 vs 微服务网关从程序员视角看Function Calling类似于单体应用中的函数调用所有工具逻辑都内聚在同一个代码库中。而MCP架构则类似于微服务网关 服务注册中心。MCP Server是独立的微服务MCP Client是统一的网关负责服务的发现、路由和协议转换。四、协作关系与在AI Agent中的角色MCP与Function Calling并非替代关系而是分层协作的关系。Function Calling是底层引擎是LLM“动手操作”的基础能力。它让AI Agent能够执行具体的单一步骤。MCP是建立在Function Calling之上的工具箱和连接标准。它解决了“工具从哪里来、如何被发现和标准化调用”的问题为AI Agent提供了丰富、可扩展的工具生态。在一个完整的AI Agent系统中MCP负责工具的接入与编排提供工具市场。LLMAgent利用Function Calling能力进行规划与决策决定使用哪个工具。MCP Client负责标准化调用执行决策。最终Agent结合多个工具的结果完成复杂的多步骤任务。结论Function Calling让大模型获得了“使用工具”的手而MCP则为这只手建立了一个标准化、无限扩展的工具箱和操作手册。前者关注单次动作的执行后者关注整个