【云馨AI-大模型】MCP vs Function Calling：MCP本质规范了Function Calling的格式？

• MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） ，2024年11月底，由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP 的主要目的在于解决当前 AI 模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题，MCP 使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为 AI 应用提供了连接万物的接口。

一、设计目标：通用标准 vs 单点适配

Function Calling的核心是让大模型通过自然语言指令调用预设的本地函数。例如，用户询问天气时，模型触发“获取天气”函数并返回结果。但这种方式高度依赖具体应用场景，开发者需为每个功能单独编写接口，且不同厂商的API格式差异导致复用性极低。

MCP则更激进——它试图建立统一的调用标准，将模型与外部工具解耦。通过定义客户端、服务器与主机的分层架构，MCP让开发者只需一次对接即可兼容所有支持该协议的工具。这种“万能翻译官”特性，使得数据与功能能在不同系统间自由流动，彻底告别重复造轮子的时代。

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二、架构差异：解耦协同 vs 紧耦合集成

Function Calling采用紧耦合设计，工具定义、调用逻辑与结果处理均嵌入单一应用中。若工具更新，整个服务需重启适配，开发维护成本高昂。例如，OpenAI的Plugins生态因协议封闭性最终被放弃，开发者被迫频繁调整代码。

MCP通过客户端-服务器解耦架构实现动态扩展。工具函数可独立部署为Server，客户端只需通过标准化协议调用。字节跳动的AI Agent TARS即借助MCP集成搜索、文件编辑等工具，无需重构核心代码。这种灵活性尤其适合复杂业务场景，如跨平台协作或多模型协同。

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三、数据兼容性：全格式支持 vs 有限场景

Function Calling通常局限于结构化数据调用（如API参数传递），难以处理非结构化数据（如图像、文档）的复杂交互。例如，若需同时访问数据库与GitHub代码库，开发者需分别对接，效率低下。

MCP凭借统一数据接口，可无缝整合结构化与非结构化数据。Spring AI的实践显示，开发者通过MCP协议可直接在聊天界面调用GitHub代码、Google Drive文档等异构数据源，且支持动态加载与实时更新。这种“一次开发，全局通用”的特性，大幅降低了多源数据整合的门槛。

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四、生态潜力：开放标准 vs 封闭体系

Function Calling的生态受限于厂商绑定。OpenAI虽曾推出Plugins，但最终因商业化压力转向封闭策略，导致生态碎片化。

MCP则以开源协议迅速崛起。截至2025年3月，已有超1000个社区构建的MCP Server，覆盖搜索、文件管理、命令行等场景。OpenAI更宣布Agents SDK全面支持MCP，ChatGPT桌面应用也将接入，标志着头部厂商的生态倒向。开发者甚至可通过MCP Marketplace复用工具库，形成类App Store的开放生态。

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未来展望：MCP会成为AI时代的“HTTP协议”吗？

技术史上，通用标准的胜利往往源于降低社会总成本。MCP通过协议标准化，正推动AI交互从“手工作坊”迈向“工业化生产”。尽管其生态仍面临语言支持度、服务器稳定性等挑战，但Anthropic持续加码算力投资与资本布局，OpenAI的倒戈更成为关键转折点。

对开发者而言，拥抱MCP意味着更低的开发成本与更快的迭代速度；对企业，则是打破数据孤岛、实现智能协同的钥匙。这场协议之争的终局，或许早已注定。

个人理解：以前是自己写function calling实现工具调用（自己写API，工具调用逻辑全由代码实现，适配不同模型需要写多套逻辑，通用性相对较差）
现在MCP统一了标准，提供标准SDK代码，兼容性好简化了开发量，服务调用更简单，使得各类工具可以直接被调用。

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