大模型的“微操”与“外挂”：深入解析 MCP 协议与 Function Call

最新推荐文章于 2025-06-20 10:58:46 发布

明哲AI

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分类专栏： AIGC 文章标签：人工智能 chatgpt 大语言模型

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在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）正变得越来越强大和普及。为了更好地控制和利用这些模型，我们引入了两种重要的机制：模型控制协议（MCP）和函数调用（Function Call）。虽然它们都旨在提升大模型的效能，但它们在实现方式、应用场景和解决的问题上存在显著差异。本文将深入探讨这两种机制的概念，并通过 Claude 的应用实例进行分析。

什么是模型控制协议（MCP）？

首先，需要明确的是，MCP 并不是一个标准化的协议，而是一种更偏底层的控制策略，用于在模型推理过程中对模型的内部状态或输出进行细粒度地干预。可以将 MCP 理解为对大模型的“微操”，它允许我们：

引导模型生成特定结构的内容： 例如，强制模型以 JSON 或 XML 格式输出，确保输出结果易于解析和处理。
控制模型生成方向： 例如，限制模型只能回答特定领域的问题，避免模型生成不相关或不准确的内容。
调整模型行为： 例如，增加或降低模型的创造性或详细程度，使模型输出更符合特定需求。
在推理过程中添加上下文： 例如，在生成过程中动态地插入信息，提高模型输出的准确性。

MCP 的特点：

底层控制： MCP 通常需要访问模型的内部机制，涉及对模型推理流程或参数的调整。
模型特定： MCP 的实现往往高度依赖于特定模型的架构和设计。
复杂性： MCP 的实现可能比简单的提示工程更复杂，需要具备一定的编程和模型理解能力。

什么是函数调用（Function Call）？

Function Call 则是一种更高层、更结构化的方法，用于让大语言模型在生成文本的过程中调用外部函数或工具。它可以被看作是大模型的“外挂”，解决了大模型缺乏外部知识和操作能力的问题。

Function Call 的工作流程：

定义函数： 开发者需要先定义好需要让模型调用的函数及其参数，并以某种方式（如 JSON Schema）告知模型。
模型决定调用： 当模型在生成文本时，如果认为当前任务需要调用某个函数，它会输出一个包含函数名和参数的特殊格式的 JSON 对象。
执行函数： 开发者接收到模型的输出后，根据模型指定的函数和参数来执行实际的函数。
返回结果： 将函数执行的结果返回给模型。
继续生成： 模型接收到函数返回的结果后，会继续生成文本，并将函数返回的结果纳入到上下文当中。

Function Call 的特点：

高层抽象： 模型使用者只需定义函数和其描述，无需关心模型的内部实现。
明确接口： 函数调用通过规范的 API 定义，易于理解和使用。
可扩展性： 可以灵活地扩展模型的外部能力，例如访问数据库、调用搜索引擎、发送邮件等。
广泛应用： 越来越多的模型开始支持 Function Call 功能。

MCP 与 Function Call 的区别：

为了更清晰地理解两者的区别，我们可以用一个管弦乐队来类比：

MCP 就像乐队指挥的手势和表情： 它控制着乐队的节奏、力度，以及不同乐器的音量，是针对演奏细节的底层控制。
Function Call 就像邀请一位特别的独奏家： 乐队在演奏过程中可能需要一段特别的钢琴独奏，此时可以通过一个特定的邀请（Function Call）让钢琴演奏家（外部工具）加入。

更具体来说，它们的差异可以总结为以下几点：

特征	MCP (模型控制协议)	Function Call (函数调用)
核心目的	细粒度地控制模型的内部行为、输出结构或生成方向。	让模型具备调用外部工具或函数的能力，以扩展其功能。
控制层面	更底层的控制，可能涉及模型内部状态、参数或推理过程的调整。	更高层的抽象，通过定义明确的函数接口来扩展模型的能力。
实现方式	可能需要访问模型的内部机制，通常高度依赖于模型架构和设计。	通过标准化的 API 接口进行，更容易实现和使用。
应用场景	例如，强制模型输出 JSON 格式、限制模型回答特定领域问题、调整模型创造性等，主要是在模型生成阶段进行更深层次的干预。	例如，访问数据库、调用搜索引擎、发送邮件等，是解决大模型缺乏外部知识和操作能力问题。
复杂性	实现通常比函数调用复杂，需要对模型有一定的理解。	实现相对简单，只需定义好函数及其描述。
通用性	MCP通常是模型特定的，不具备通用性。	Function Call 在很多大模型中都支持，具备一定的通用性。

Claude 中的应用实例

在 Claude 模型中，虽然具体的 MCP 实现细节可能不公开，但我们仍可以通过示例来理解其应用场景：

MCP 应用示例：

强制 JSON 输出： 假设我们需要 Claude 输出一个包含书籍信息的 JSON 对象，我们可以使用类似如下的指令，引导模型生成指定结构的数据。
```
请按照以下 JSON 格式输出三本关于人工智能的书籍信息：
{
    "books":[
         {"title": "书名", "author": "作者", "year": "出版年份"},
         ...
      ]
}
```
这本质上是一种在推理层面，利用特定提示词引导模型结构化输出的 MCP 方法。

2.领域知识限制： 如果我们希望 Claude 只回答关于编程的问题，可以设置相关提示词，引导模型专注特定领域，限制其知识范围。

请你只回答关于Python编程的问题

Function Call 应用示例：

调用搜索引擎： 假设我们需要 Claude 回答一个关于某个最新技术的问题，而 Claude 的训练数据可能不包含最新的信息，我们可以定义一个 search_web(query) 函数，让 Claude 调用搜索引擎获取最新信息。
访问数据库： 假设我们需要 Claude 根据用户提供的条件从数据库中查询用户信息，我们可以定义一个 get_user_info(name, location) 函数，让 Claude 通过调用该函数来访问数据库，并将结果返回给用户。