MCP ,function call

MCP 没有替代 Function Call，它们有各自的特点和适用场景，以下是两者的对比1：

• 定义和性质
  • MCP：是由 Anthropic 推出的通信协议，就像是一个 “通用插座标准”，目标是解决多模型、多工具对接时标准缺失的问题。它规定了上下文与请求的结构化传递方式，要求通信格式符合 JSON - RPC 2.0 标准，能让不同大模型与不同工具统一对接，降低集成成本。
  • Function Call：是某些大模型（如 OpenAI 的 GPT - 4）提供的特有接口特性，像是某家品牌手机的 “专属充电协议”。它以特定格式让大语言模型能产出一个函数调用请求，然后宿主（应用）可以读取这个结构化的请求去执行对应的操作并返回结果。
• 功能和特点
  • MCP：是一个更底层、更通用的标准，相当于 “公共基础设施”。它强调的是标准化接入，支持不同模型与多种工具进行高效对接，解决了 Function Calling 中 “一对多” 的对接难题，扩展新工具、新模型的成本大大降低。不过，MCP 目前只解决了 “如何调用工具” 的问题，还不支持 Agent 间协作。
  • Function Call：主要是让大模型能够主动请求执行外部预定义的函数或工具，从而实现与外部系统的交互，以获取实时数据或执行特定操作。但它通常不支持链式调用，需要开发者手动管理调用流程，模型无法自动完成多步调用逻辑。
• 应用场景
  • MCP：当需要将多种不同的大模型与多种不同的工具进行集成，并且希望有一个统一的标准来简化对接过程时，MCP 会是一个很好的选择。例如，在一个大型的 AI 开发平台上，有多个团队使用不同的大模型和各种自定义工具，使用 MCP 可以让这些模型和工具之间的通信更加顺畅和高效。
  • Function Call：适用于与少量功能结合的 “小而美” 应用场景，比如在一个简单的聊天机器人中，需要调用特定的天气 API 或股票查询 API 来回答用户问题，Function Call 可以方便地实现这种简单的模型与 API 的 “点对点” 调用。

总的来说，MCP 和 Function Call 并不是相互替代的关系，而是在不同的层面和场景下发挥作用。MCP 提供了通用的标准协议，使得模型与工具的对接更加标准化和便捷；Function Call 则是大模型厂商提供的一种特定实现方式，为模型与外部工具的交互提供了一种灵活的手段。在实际应用中，可以根据具体需求选择使用 MCP、Function Call 或两者结合。