文
章
目
录
章
目
录
最近，MCP持续火爆，今天，咱们就来深入探讨一下Function Calling（函数调用）和MCP之间的区别。
一、Function Calling究竟是什么？
Function Calling，也就是函数调用，是部分大模型所具备的一种意图识别能力。简单来说，大模型能够对用户输入的自然语言进行分析，进而识别出其中与传入工具列表相关的意图。不过要注意，大模型本身并不会直接去调用这些函数。它会依据识别出的意图，生成一个函数调用指令，然后由模型的调用方负责执行。
咱们通过一个天气查询的例子来详细说明。假设用户询问“重庆天气如何”，具体流程是这样的：
- 用户提出“重庆天气如何”的问题。
- 客户端将请求进行封装，包含模型、参数以及工具库等信息。
- 客户端向大模型发起请求。
- 大模型识别到意图为
getWeather，并确定参数为城市“重庆” 。 - 大模型返回包含意图的结果。
- 客户端判断意图，如果是查询天气，就向天气服务器发起请求。
- 天气服务器返回天气查询结果。
- 最终，客户端将天气结果返回给用户。
随着工具数量的不断增加，问题就出现了。在客户端上，需要编写各种工具的调用和声明代码。工具越来越多，不仅代码量庞大，维护起来也变得更加困难。
二、MCP登场，解决难题
为了解决上述问题，MCP（一种协议）应运而生。
（一）MCP的角色分工
MCP就像是一个协调者，它给相关组件重新命名并明确了职责。
- MCP服务器：主要负责声明MCP工具，同时提供工具调用的功能。打个比方，它就像是一个工具库的管理员，管理着各种工具，并负责把工具提供给需要的人使用。
- MCP客户端：承担着管理和连接多个MCP服务器的任务，在大模型和MCP服务器之间起到桥梁的作用。可以把它理解为一个采购员，负责从不同的工具库（MCP服务器）采购工具，然后提供给大模型使用。
（二）MCP的交互逻辑
还是以查询重庆天气为例，在MCP参与的情况下，交互流程如下：
- 用户询问“重庆天气如何”。
- MCP客户端向MCP服务器发送“你有什么工具吗(tool/list)？”的询问。
- MCP服务器回复，例如“我可以查天气”“我可以存文件”等工具信息。
- MCP客户端整理所有获取到的工具信息。
- MCP客户端带着整理好的工具信息（如[查天气，存文件]）和用户的问题（重庆天气如何），请求大模型识别意图。
- 大模型分析后告知MCP客户端，用户的意思是要查天气，并明确具体参数（tool: 查天气,city: 重庆）。
- MCP客户端根据这些信息调用天气服务(tool/call)。
- 天气服务将查询到的天气数据返回。
- MCP客户端对返回的天气数据进行整理（因为可能返回的数据格式是JSON，需要处理）。
- MCP客户端整理好数据后，比如得到“哇，40℃，人家好热呀～”这样的结果。
- 最终将整理后的结果呈现给用户。
在没有MCP之前，使用Function Calling去请求第三方服务时，客户端需要编写大量代码来对接各种不同标准的服务。而有了MCP标准协议后，情况就大不一样了。客户端无需再承担这些繁琐的工作，函数声明和调用逻辑都交给了MCP服务器。MCP客户端只需要专注于整理工具信息以及执行调用操作即可。这种方式实现了声明和调用的分离，只要对方按照标准实现了MCP服务器，就能接入到支持MCP的客户端中。
三、总结与实践体验
通过上述对比和解释，相信大家对Function Calling和MCP的区别有了更清晰的认识。如果文中内容存在错误，欢迎大家批评指正。
