MCP vs LangChain：标准化协议与开发框架的优劣对比

随着大型语言模型(LLM)技术的迅速发展，开发者需要高效的工具来构建基于LLM的应用。MCP(Model Context Protocol)和LangChain作为两种主流解决方案，各有优缺点。本文将从技术入门者的角度，对这两种技术进行深入对比分析。

1. 概述

MCP：标准化协议

MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic提出的一种标准化协议，旨在统一大模型API的调用方式，简化开发流程，提高互操作性。

LangChain：开发框架

LangChain是一个综合性的开发框架，提供了丰富的组件和工具，用于构建基于LLM的完整应用，包括提示管理、对话管理、调用外部工具等功能。

2. 技术架构比较

MCP的技术架构

MCP关注的是标准化接口，主要包括：

• 标准的请求/响应格式
• 统一的模型调用方式
• 跨模型的一致性保证

MCP的核心思想是：通过统一接口，使开发者能够轻松地在不同模型之间切换，而无需修改大量代码。

LangChain的技术架构

LangChain则提供了一个完整的应用构建生态系统，主要包括：

• 链（Chains）：将多个组件连接起来完成复杂任务
• 代理（Agents）：能够根据任务选择合适的工具
• 记忆（Memory）：管理对话历史和上下文
• 检索（Retrieval）：与外部数据源交互
• 工具（Tools）：扩展LLM的能力

3. 使用场景对比

MCP适用场景

• 需要在多个模型之间快速切换测试
• 构建简单的API调用层
• 追求轻量级解决方案
• 自定义开发流程

LangChain适用场景

• 构建复杂的多步骤应用
• 需要记忆、检索等高级功能
• 与外部工具和数据源集成
• 快速原型开发和迭代

4. 代码示例对比

MCP示例

以下是使用MCP协议调用Claude模型的简单示例：

import requests
import json

def call_model_with_mcp(prompt, api_key):
    url = "https://api.anthropic.com/v1/m