MCP（Model 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LLM（Agent）。
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）。
- LLM（Agent）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
