模型上下文协议（MCP）和Function Calling的区别是什么？——深度解析两种AI交互技术的设计理念与实战应用

一、引言：AI工具连接范式的“USB革命”与“专用遥控器”之争
在AI应用开发中，模型与外部工具的交互能力至关重要。Anthropic推出的模型上下文协议（MCP）与OpenAI的Function Calling（函数调用）作为两种主流技术路径，常被开发者视为“万能接口”与“专用工具”的对比。本文将通过技术原理、应用场景、生态特性等多维度解析两者的本质差异，帮助您在实战中做出更高效的选择。

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二、MCP与Function Calling的核心定义：标准化协议 vs 模型原生能力

1. 模型上下文协议（MCP）

• 定位：跨模型、跨平台的标准化通信协议，被誉为AI领域的“USB-C接口”。
• 核心目标：通过统一协议层（如JSON-RPC 2.0）实现模型与外部资源（数据库、API、文件系统）的无缝集成，解决碎片化工具连接的难题。
• 技术架构：采用“客户端-服务器”模式，开发者需搭建MCP Server作为中间层，模型通过标准接口调用服务器暴露的工具、资源或提示词（Prompt）。
• 典型场景：企业级自动化（跨系统数据整合）、复杂Agent任务（如多步骤工单处理）、安全敏感操作（本地文件读写需用户授权）。

2. Function Calling（函数调用）

• 定位：特定模型（如GPT系列）的原生扩展机制，类似“品牌专属工具箱”。
• 核心目标：通过预定义函数（如get_weather