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MCP（模型上下文协议）、Function Calling 和 AI Agents 是三种重要的技能手段，它们在完成 AI 模型与外部体系交互方面各有特点。本文将具体对比这三种技能，并深入探讨 MCP 的多项显着优势。
MCP、Function Calling 和 AI Agents 的差异

Function Calling:渠道依靠的函数调用机制

Function Calling 是一种 AI 模型依据上下文自动履行函数的机制，它充当了 AI 模型与外部体系之间的桥梁。不同的 AI 模型渠道有不同的 Function Calling 完成，代码集成的方法也不相同，由不同的 AI 模型渠道来界说和完成。运用 Function Calling 需求经过代码给 LLM 供给一组 functions，并供给明晰的函数描绘、函数输入和输出，LLM 能够依据这些结构化数据进行推理和履行函数。
但是，Function Calling 存在一些显着的缺点。它在处理多轮对话和杂乱需求时表现欠安，更适合鸿沟明晰、描绘明确的使命。如果需求处理很多使命，代码的维护难度较大。此外，Function Calling 渠道依靠性强，不同 LLM 渠道的 API 完成差异较大，切换模型时需求重写代码，增加了适配本钱。
Model Context Protocol （MCP）:敞开、通用的协议规范

MCP 是一个规范协议，好像电子设备的 Type C 协议（能够充电也能够传输数据），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，然后使 AI 体系更可靠、更有效。vb连接sql数据库,经过树立通用规范，服务商能够依据协议推出自己的 AI 才能，开发者能够更快地构建更强大的 AI 运用，无需重复造轮子，经过开源项目能够树立强大的 AI Agent 生态。
MCP 能够在不同的运用/服务之间保持上下文，然后增强整体自主履行使命的才能。它能够了解为将不同使命进行分层处理，每一层都供给特定的才能、描绘和约束。MCP Client 端依据使命判断是否需求调用某个才能，并经过每层的输入和输出构建能够处理杂乱、多步对话和统一上下文的 Agent。MCP 是一个敞开的、通用的、有一致的协议规范，由 Claude （Anthropic） 主导发布。MCP 界说了运用程序和 AI 模型之间沟通上下文信息的方法，使得开发者能够以一致的方法将各种数据源、东西和功用连接到 AI 模型(一个中心协议层)，就像 USB-C 让不同设备经过相同的接口连接相同。
AI Agent:自主运转的智能体系

AI Agent 是一个智能体系，它能够自主运转以完成特定目标。传统的 AI 聊天仅供给主张或者需求手动履行使命，而 AI Agent 则能够分析具体情况，做出决策，并自行采纳行动。AI Agent 能够使用 MCP 供给的功用描绘来了解更多的上下文，并在各种渠道/服务自动履行使命。AI Agents 运用 MCP 来了解可用服务，决定运用哪些服务，并经过 Function Calling 履行操作。
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MCP 的优势

生态丰厚:现成的插件和东西

MCP 供给了丰厚的现成插件，您的 AI 能够直接运用。例如，官方和社区供给了多种 MCP Servers，包含 Git、GitHub、Google Maps、Slack、Grafana、JetBrains IDEs、Stripe、AWS、Atlassian、Google Calendar、Kubernetes、X （Twitter）、YouTube 等。这些插件和东西极大地扩展了 AI 运用的功用范围，开发者能够快速集成这些功用，无需从头开发。
统一性:不约束于特定的 AI 模型

MCP 不约束于特定的 AI 模型，任何支撑 MCP 的模型都能够灵敏切换。MCP 旨在成为 AI 模型与外部服务交互的通用规范，这使得开发者能够轻松地在不同的 AI 模型之间切换，而无需重写代码，大大降低了开发本钱和适配难度。
数据安全:操控数据传输和安全性

MCP 允许开发者自行设计接口，然后更好地操控数据传输和安全性。您的敏感数据能够留在自己的电脑上，不必悉数上传，因为您能够自行决定哪些数据需求传输。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。
敞开规范:为服务供给商供给支撑

MCP 为服务供给商供给了一个敞开的规范，公司能够露出 MCP 兼容的 API 和功用。这有助于构建一个更加敞开和协作的 AI 运用生态体系，促进了不同服务之间的互操作性和集成。
开发者友爱:无需重复造轮子

开发者能够使用现有的开源 MCP 服务来增强 AI Agents，无需重复造轮子。经过运用社区贡献的 MCP Server，开发者能够快速集成各种功用，节约开发时刻和精力，专注于中心事务逻辑的开发。
处理渠道依靠问题:统一、敞开、安全、灵敏的东西调用机制

MCP 供给了一个更统一、敞开、安全、灵敏的东西调用机制，处理了传统 Function Calling 的渠道依靠问题。开发者能够更轻松地完成 AI 体系与现有服务的集成，使得 AI 运用能够更容易地与用户常用的服务和体系进行交互。
AIbase MCP 资源网站

对于想要深入了解 MCP 技能的开发者，AIbase的 MCP 资源网站（https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp）是一个绝佳的挑选。该网站供给了丰厚的学习材料、开发东西和社区支撑，协助开发者更好地掌握 MCP 技能。
丰厚的学习材料:从根底概念到高档运用，AIbase 供给了具体的文档和教程，适合不同水平的开发者。
有用的开发东西:包含 MCP Server 的示例代码和开发结构，协助开发者快速搭建和测试自己的 MCP Server。
活泼的社区沟通:开发者能够在社区中沟通经验、共享项目、提出问题并获得解答。
经过 AIbase 的资源，您能够更深入地探索 MCP 的潜力，并将其运用于更多杂乱的场景中。
MCP 经过供给一个敞开和规范的协议，弥补了 Function Calling 的渠道依靠性和 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 运用生态体系。MCP 的多项优势使其成为未来 AI 开发和集成的重要东西。无论是开发者还是服务供给商，都能够经过 MCP 完成更高效、更安全的 AI 运用开发和集成。跟着 MCP 技能的不断发展，咱们有理由相信，它将在未来的 AI 领域发挥越来越重要的作用。