MCP（模型上下文協(xié)議）、Function Calling 和 AI Agents 是三種重要的技術手段，它們在實現(xiàn) AI 模型與外部系統(tǒng)交互方面各有特點。本文將詳細對比這三種技術，并深入探討 MCP 的多項顯著優(yōu)勢。
MCP、Function Calling 和 AI Agents 的區(qū)別
Function Calling:平臺依賴的函數(shù)調用機制
Function Calling 是一種 AI 模型根據(jù)上下文自動執(zhí)行函數(shù)的機制，它充當了 AI 模型與外部系統(tǒng)之間的橋梁。不同的 AI 模型平臺有不同的 Function Calling 實現(xiàn)，代碼集成的方式也不一樣，由不同的 AI 模型平臺來定義和實現(xiàn)。使用 Function Calling 需要通過代碼給 LLM 提供一組 functions，并提供清晰的函數(shù)描述、函數(shù)輸入和輸出，LLM 可以根據(jù)這些結構化數(shù)據(jù)進行推理和執(zhí)行函數(shù)。
然而，F(xiàn)unction Calling 存在一些明顯的缺點。它在處理多輪對話和復雜需求時表現(xiàn)不佳，更適合邊界清晰、描述明確的任務。如果需要處理很多任務，代碼的維護難度較大。此外，F(xiàn)unction Calling 平臺依賴性強，不同 LLM 平臺的 API 實現(xiàn)差異較大，切換模型時需要重寫代碼，增加了適配成本。
Model Context Protocol （MCP）:開放、通用的協(xié)議標準
MCP 是一個標準協(xié)議，如同電子設備的 Type C 協(xié)議（可以充電也可以傳輸數(shù)據(jù)），使 AI 模型能夠與不同的 API 和數(shù)據(jù)源無縫交互。MCP 旨在替換碎片化的 Agent 代碼集成，從而使 AI 系統(tǒng)更可靠、更有效。通過建立通用標準，服務商可以基于協(xié)議推出自己的 AI 能力，開發(fā)者可以更快地構建更強大的 AI 應用，無需重復造輪子，通過開源項目可以建立強大的 AI Agent 生態(tài)。
MCP 可以在不同的應用/服務之間保持上下文，從而增強整體自主執(zhí)行任務的能力。它可以理解為將不同任務進行分層處理，每一層都提供特定的能力、描述和限制。MCP Client 端根據(jù)任務判斷是否需要調用某個能力，并通過每層的輸入和輸出構建可以處理復雜、多步對話和統(tǒng)一上下文的 Agent。MCP 是一個開放的、通用的、有共識的協(xié)議標準，由 Claude （Anthropic） 主導發(fā)布。MCP 定義了應用程序和 AI 模型之間交換上下文信息的方式，使得開發(fā)者能夠以一致的方式將各種數(shù)據(jù)源、工具和功能連接到 AI 模型(一個中間協(xié)議層)，就像 USB-C 讓不同設備通過相同的接口連接一樣。
AI Agent:自主運行的智能系統(tǒng)
AI Agent 是一個智能系統(tǒng)，它可以自主運行以實現(xiàn)特定目標。傳統(tǒng)的 AI 聊天僅提供建議或者需要手動執(zhí)行任務，而 AI Agent 則可以分析具體情況，做出決策，并自行采取行動。AI Agent 可以利用 MCP 提供的功能描述來理解更多的上下文，并在各種平臺/服務自動執(zhí)行任務。AI Agents 使用 MCP 來理解可用服務，決定使用哪些服務，并通過 Function Calling 執(zhí)行操作。
MCP 的優(yōu)勢
生態(tài)豐富:現(xiàn)成的插件和工具
MCP 提供了豐富的現(xiàn)成插件，您的 AI 可以直接使用。例如，官方和社區(qū)提供了多種 MCP Servers，涵蓋 Git、GitHub、Google Maps、Slack、Grafana、JetBrains IDEs、Stripe、AWS、Atlassian、Google Calendar、Kubernetes、X （Twitter）、YouTube 等。這些插件和工具極大地擴展了 AI 應用的功能范圍，開發(fā)者可以快速集成這些功能，無需從頭開發(fā)。
統(tǒng)一性:不限制于特定的 AI 模型
MCP 不限制于特定的 AI 模型，任何支持 MCP 的模型都可以靈活切換。MCP 旨在成為 AI 模型與外部服務交互的通用標準，這使得開發(fā)者可以輕松地在不同的 AI 模型之間切換，而無需重寫代碼，大大降低了開發(fā)成本和適配難度。
數(shù)據(jù)安全:控制數(shù)據(jù)傳輸和安全性
MCP 允許開發(fā)者自行設計接口，從而更好地控制數(shù)據(jù)傳輸和安全性。您的敏感數(shù)據(jù)可以留在自己的電腦上，不必全部上傳，因為您可以自行決定哪些數(shù)據(jù)需要傳輸。這種機制極大地提高了數(shù)據(jù)的安全性，尤其是在處理敏感信息時。
開放標準:為服務提供商提供支持
MCP 為服務提供商提供了一個開放的標準，公司可以暴露 MCP 兼容的 API 和功能。這有助于構建一個更加開放和協(xié)作的 AI 應用生態(tài)系統(tǒng)，促進了不同服務之間的互操作性和集成。
開發(fā)者友好:無需重復造輪子
開發(fā)者可以利用現(xiàn)有的開源 MCP 服務來增強 AI Agents，無需重復造輪子。通過使用社區(qū)貢獻的 MCP Server，開發(fā)者可以快速集成各種功能，節(jié)省開發(fā)時間和精力，專注于核心業(yè)務邏輯的開發(fā)。
解決平臺依賴問題:統(tǒng)一、開放、安全、靈活的工具調用機制
MCP 提供了一個更統(tǒng)一、開放、安全、靈活的工具調用機制，解決了傳統(tǒng) Function Calling 的平臺依賴問題。開發(fā)者可以更輕松地實現(xiàn) AI 系統(tǒng)與現(xiàn)有服務的集成，使得 AI 應用能夠更容易地與用戶常用的服務和系統(tǒng)進行交互。
AIbase MCP 資源網(wǎng)站
對于想要深入了解 MCP 技術的開發(fā)者，AIbase的 MCP 資源網(wǎng)站（https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp）是一個絕佳的選擇。該網(wǎng)站提供了豐富的學習資料、開發(fā)工具和社區(qū)支持，幫助開發(fā)者更好地掌握 MCP 技術。
- 豐富的學習資料:從基礎概念到高級應用，AIbase 提供了詳細的文檔和教程，適合不同水平的開發(fā)者。
- 實用的開發(fā)工具:包括 MCP Server 的示例代碼和開發(fā)框架，幫助開發(fā)者快速搭建和測試自己的 MCP Server。
- 活躍的社區(qū)交流:開發(fā)者可以在社區(qū)中交流經驗、分享項目、提出問題并獲得解答。
通過 AIbase 的資源，您可以更深入地探索 MCP 的潛力，并將其應用于更多復雜的場景中。
MCP 通過提供一個開放和標準的協(xié)議，彌補了 Function Calling 的平臺依賴性和 AI Agent 集成上的碎片化問題，旨在構建一個更統(tǒng)一、更安全、更易于擴展的 AI 應用生態(tài)系統(tǒng)。MCP 的多項優(yōu)勢使其成為未來 AI 開發(fā)和集成的重要工具。無論是開發(fā)者還是服務提供商，都可以通過 MCP 實現(xiàn)更高效、更安全的 AI 應用開發(fā)和集成。隨著 MCP 技術的不斷發(fā)展，我們有理由相信，它將在未來的 AI 領域發(fā)揮越來越重要的作用。
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