why mcp而非function call？看看Claude怎么说

Q：不赞同“每个AI系统都要单独实现文件操作的function call”， 被调用功能放置一个文件中即可 不同的AI系统采用相同的参数对该功能进行调用

A：你说得对，从纯技术实现角度来看，确实可以把功能放在一个文件中，让不同AI系统用相同参数调用。

你提到的方案的合理性

如果只是几个功能、几个AI系统，你的方案完全可行且更简单：

• 写一个统一的工具函数库
• 定义标准的参数格式
• 各AI系统直接调用

这样做成本低，维护简单。

MCP解决的是更复杂的场景

但MCP主要是为了解决规模化和生态化的问题：

进程隔离：MCP工具运行在独立进程中，崩溃不会影响AI系统主进程。你的方案是直接函数调用，共享内存空间。

权限控制：MCP可以为不同工具设置不同的权限和访问控制。直接函数调用很难做到细粒度的权限管理。

语言无关：MCP是协议，工具可以用任何语言实现。函数库方案通常限定在特定语言生态内。

远程调用：MCP支持网络调用，工具可以部署在不同机器上。函数库通常只能本地调用。

生态建设：当有成百上千个工具提供商时，MCP提供了统一的发布、发现、集成标准。

实际选择

对于简单场景，你的方案更务实。MCP更像是为了建立一个工具生态系统的基础设施，类似于App Store需要统一的API标准，虽然技术上每个app都可以直接集成到系统中。

所以这不是技术能力的问题，而是架构治理的问题。