MCP（模型上下文协议）是一种由Anthropic开发的开放协议，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部工具和数据源的交互。
功能调用（Function Calling）是LLM生成结构化JSON输出的功能，开发者需自行处理执行，而MCP通过提供标准化的服务器来处理工具执行。
下面是一些重要概念：
MCP不仅限于简单的工具集成，还支持复杂的用例，如与Kubernetes集群交互或管理YouTube视频，这大大扩展了LLM的应用场景。
这里深入探讨MCP（模型上下文协议）与功能调用的概念、差异及其关系，基于用户提供的参考链接以及额外研究，为读者提供全面的理解，特别关注两者的比较和实际应用。功能调用是LLM生成结构化输出的关键功能，而MCP则进一步标准化了LLM与外部系统的交互。
功能调用是LLM（如OpenAI的GPT-3.5和GPT-4）的一个特性，允许模型根据用户定义的功能生成结构化JSON输出。这些功能通常包括名称、描述和参数（例如，名称、类型、描述）。例如，一个功能可能定义为提取学生信息，参数包括姓名、专业、成绩和学校。LLM根据用户输入决定调用哪个功能，并生成相应的JSON对象，如{"name": "David Nguyen", "major": "Computer Science", "grades": 3.8}。然而，实际执行这些功能调用仍由开发者的应用负责，而不是LLM本身。
功能调用的主要优势在于它能产生一致的结构化输出，便于与外部系统集成。例如，它可用于构建稳定的文本摘要工具，处理多样化的输入（如忽略与功能无关的提示，如"Who was Abraham Lincoln？"并返回文本响应）。根据DataCamp的教程OpenAI Function Calling Tutorial，功能调用特别适合需要可靠输出的场景，如文本摘要或数据提取。
关于Function Calling还没有统一的标准，下面是一些案例：
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": null,
"tool_calls": [
{
"name": "get_current_stock_price",
"arguments": "{\n \"company\": \"Apple Inc.\",\n \"format\": \"USD\"\n}"
}
]
},
"finish_reason": "tool_calls"
}{
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "<thinking>To answer this question, I will: …</thinking>"
},
{
"type": "tool_use",
"id": "toolu_01A09q90qw90lq917835lq9",
"name": "get_current_stock_price",
"input": {"company": "Apple Inc.", "format": "USD"}
}
]
}{
"functionCall": {
"name": "get_current_stock_price",
"args": {
"company": "Apple Inc.",
"format": "USD"
}
}
}MCP是由Anthropic开发的开放协议，旨在标准化LLM与外部工具、服务的交互。它被比喻为AI应用的"USB-C端口"，提供了一种统一的方式，让LLM连接到不同的数据源和工具。根据Anthropic的官方文档Model Context Protocol (MCP)，MCP包括以下关键组件：
MCP的工作流程是，LLM可以连接到MCP服务器，查询可用工具，然后根据需要调用这些工具。例如，LLM可能连接到一个天气API的MCP服务器，调用get_current_weather工具，而服务器负责执行并返回结果。这种方式消除了开发者为每个LLM和工具组合进行自定义集成的需要。
MCP的另一个重要特点是其可扩展性和复用性。根据Neon的博客What's MCP all about? Comparing MCP with LLM function calling，MCP允许一个MCP服务器被多个LLM应用使用，从而解决传统功能调用的"NxM问题"（N个LLM，M个工具）。
为了更清晰地理解两者的差异，以下是基于研究的关键比较：
| 方面 | 功能调用 | 模型上下文协议 (MCP) |
|---|---|---|
| 焦点 | LLM生成结构化JSON输出 | 标准化LLM与外部工具的交互 |
| 执行 | 开发者的应用处理功能调用 | MCP服务器处理工具执行 |
| 可扩展性 | 需要为每个用例进行自定义集成 | 可复用于多个LLM和应用，增强可扩展性 |
| 抽象化 | LLM特定（例如OpenAI与Anthropic不同） | 供应商无关，开放源代码 |
| 用例 | 结构化输出生成，如文本摘要 | 工具发现和执行，如与Kubernetes交互 |
从上述比较可以看出，功能调用更专注于LLM生成输出的能力，而MCP则通过标准化执行层提供了更高的抽象和灵活性。例如，根据Reddit讨论r/ClaudeAI on Reddit，功能调用通常在服务器端发生，而MCP在客户端侧提供统一的方式调用工具。
MCP建立在功能调用的基础上，通过标准化工具执行过程扩展了其能力。功能调用允许LLM生成结构化输出（如调用get_current_weather的JSON），而MCP确保这些输出可以通过MCP服务器无缝执行。例如，LLM可能生成一个函数调用请求，MCP服务器则负责连接到天气API并返回结果。这种扩展使得LLM能够更轻松地集成到现实世界的系统中，而无需开发者为每个集成编写自定义代码。
根据gentoro的博客LLM Function-Calling vs. Model Context Protocol (MCP)，MCP特别适合需要与多个工具和服务的AI代理集成的情况，例如操作AWS资源或管理YouTube视频。
功能调用的典型用例包括构建稳定的文本摘要工具或提取结构化数据。根据DataCamp的教程OpenAI Function Calling Tutorial，它特别适合需要一致输出的场景，如学生信息提取或学校排名查询。
MCP的用例则更广泛，包括：
综上所述，MCP和功能调用各有侧重。功能调用专注于LLM生成结构化输出，是集成外部系统的第一步。而MCP通过标准化工具执行过程，扩展了功能调用的能力，提供更高的可扩展性和复用性。对于需要构建复杂AI应用的开发者，MCP是一个更强大的选择，尤其是在涉及多个工具和服务的场景。