MCP（模型上下文协议）、Function Calling 和 AI Agents 是三种重要的技术手段，它们在实现 AI 模型与外部系统交互方面各有特点。本文将详细对比这三种技术，并深入探讨 MCP 的多项显著优势。
MCP、Function Calling 和 AI Agents 的区别
Function Calling:平台依赖的函数调用机制
Function Calling 是一种 AI 模型根据上下文自动执行函数的机制，它充当了 AI 模型与外部系统之间的桥梁。不同的 AI 模型平台有不同的 Function Calling 实现，代码集成的方式也不一样，由不同的 AI 模型平台来定义和实现。使用 Function Calling 需要通过代码给 LLM 提供一组 functions，并提供清晰的函数描述、函数输入和输出，LLM 可以根据这些结构化数据进行推理和执行函数。
然而，Function Calling 存在一些明显的缺点。它在处理多轮对话和复杂需求时表现不佳，更适合边界清晰、描述明确的任务。如果需要处理很多任务，代码的维护难度较大。此外，Function Calling 平台依赖性强，不同 LLM 平台的 API 实现差异较大，切换模型时需要重写代码，增加了适配成本。
Model Context Protocol （MCP）:开放、通用的协议标准
MCP 是一个标准协议，如同电子设备的 Type C 协议（可以充电也可以传输数据），使 AI 模型能够与不同的 API 和数据源无缝交互。MCP 旨在替换碎片化的 Agent 代码集成，从而使 AI 系统更可靠、更有效。通过建立通用标准，服务商可以基于协议推出自己的 AI 能力，开发者可以更快地构建更强大的 AI 应用，无需重复造轮子，通过开源项目可以建立强大的 AI Agent 生态。
MCP 可以在不同的应用/服务之间保持上下文，从而增强整体自主执行任务的能力。它可以理解为将不同任务进行分层处理，每一层都提供特定的能力、描述和限制。MCP Client 端根据任务判断是否需要调用某个能力，并通过每层的输入和输出构建可以处理复杂、多步对话和统一上下文的 Agent。MCP 是一个开放的、通用的、有共识的协议标准，由 Claude （Anthropic） 主导发布。MCP 定义了应用程序和 AI 模型之间交换上下文信息的方式，使得开发者能够以一致的方式将各种数据源、工具和功能连接到 AI 模型(一个中间协议层)，就像 USB-C 让不同设备通过相同的接口连接一样。
AI Agent:自主运行的智能系统
AI Agent 是一个智能系统，它可以自主运行以实现特定目标。传统的 AI 聊天仅提供建议或者需要手动执行任务，而 AI Agent 则可以分析具体情况，做出决策，并自行采取行动。AI Agent 可以利用 MCP 提供的功能描述来理解更多的上下文，并在各种平台/服务自动执行任务。AI Agents 使用 MCP 来理解可用服务，决定使用哪些服务，并通过 Function Calling 执行操作。
MCP 的优势
生态丰富:现成的插件和工具
MCP 提供了丰富的现成插件，您的 AI 可以直接使用。例如，官方和社区提供了多种 MCP Servers，涵盖 Git、GitHub、Google Maps、Slack、Grafana、JetBrains IDEs、Stripe、AWS、Atlassian、Google Calendar、Kubernetes、X （Twitter）、YouTube 等。这些插件和工具极大地扩展了 AI 应用的功能范围，开发者可以快速集成这些功能，无需从头开发。
统一性: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 的模型都可以灵活切换。MCP 旨在成为 AI 模型与外部服务交互的通用标准，这使得开发者可以轻松地在不同的 AI 模型之间切换，而无需重写代码，大大降低了开发成本和适配难度。
数据安全:控制数据传输和安全性
MCP 允许开发者自行设计接口，从而更好地控制数据传输和安全性。您的敏感数据可以留在自己的电脑上，不必全部上传，因为您可以自行决定哪些数据需要传输。这种机制极大地提高了数据的安全性，尤其是在处理敏感信息时。
开放标准:为服务提供商提供支持
MCP 为服务提供商提供了一个开放的标准，公司可以暴露 MCP 兼容的 API 和功能。这有助于构建一个更加开放和协作的 AI 应用生态系统，促进了不同服务之间的互操作性和集成。
开发者友好:无需重复造轮子
开发者可以利用现有的开源 MCP 服务来增强 AI Agents，无需重复造轮子。通过使用社区贡献的 MCP Server，开发者可以快速集成各种功能，节省开发时间和精力，专注于核心业务逻辑的开发。
解决平台依赖问题:统一、开放、安全、灵活的工具调用机制
MCP 提供了一个更统一、开放、安全、灵活的工具调用机制，解决了传统 Function Calling 的平台依赖问题。开发者可以更轻松地实现 AI 系统与现有服务的集成，使得 AI 应用能够更容易地与用户常用的服务和系统进行交互。
AIbase MCP 资源网站
对于想要深入了解 MCP 技术的开发者，AIbase的 MCP 资源网站（https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp）是一个绝佳的选择。该网站提供了丰富的学习资料、开发工具和社区支持，帮助开发者更好地掌握 MCP 技术。
- 丰富的学习资料:从基础概念到高级应用，AIbase 提供了详细的文档和教程，适合不同水平的开发者。
- 实用的开发工具:包括 MCP Server 的示例代码和开发框架，帮助开发者快速搭建和测试自己的 MCP Server。
- 活跃的社区交流:开发者可以在社区中交流经验、分享项目、提出问题并获得解答。
通过 AIbase 的资源，您可以更深入地探索 MCP 的潜力，并将其应用于更多复杂的场景中。
MCP 通过提供一个开放和标准的协议，弥补了 Function Calling 的平台依赖性和 AI Agent 集成上的碎片化问题，旨在构建一个更统一、更安全、更易于扩展的 AI 应用生态系统。MCP 的多项优势使其成为未来 AI 开发和集成的重要工具。无论是开发者还是服务提供商，都可以通过 MCP 实现更高效、更安全的 AI 应用开发和集成。随着 MCP 技术的不断发展，我们有理由相信，它将在未来的 AI 领域发挥越来越重要的作用。
