MCP 和 Function Calling：概念
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内容提要
随着人工智能的发展，大型语言模型（LLMs）在实时信息获取和复杂任务执行方面存在局限。为解决这些问题，检索增强生成（RAG）技术被广泛应用。功能调用（Function Calling）和模型上下文协议（MCP）是提升模型能力的关键，前者允许模型调用外部工具，后者提供统一的通信接口，支持多种数据格式和复杂任务。两者在交互模式、定位和标准化等方面有所不同。
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关键要点
- 人工智能的发展使大型语言模型（LLMs）在实时信息获取和复杂任务执行方面存在局限。
- 检索增强生成（RAG）技术被广泛应用于解决模型信息不够实时和缺乏垂直领域知识的问题。
- Function Calling 和模型上下文协议（MCP）是提升模型能力的关键技术。
- Function Calling 允许模型主动生成结构化输出以调用外部系统的函数或 API。
- MCP 是一种标准协议，旨在为 AI 模型与外部数据源或工具之间建立统一的通信接口。
- MCP 的特点包括开放性、标准化、AI 增强、安全性、兼容性和扩展性。
- MCP 采用客户端-服务器架构，包含 MCP Host、MCP Client、MCP Server 和资源与工具。
- Function Calling 和 MCP 的关系在于两者都是为了让大模型能开口说话和动手做事。
- 两者的区别在于交互模式、定位、通信协议标准化和生态开放程度。
❓
延伸问答
什么是Function Calling？
Function Calling是一种机制，使大型语言模型能够主动生成结构化输出，以调用外部系统中的预定义函数或API。
MCP的主要特点是什么？
MCP的主要特点包括开放性、标准化、AI增强、安全性、兼容性和扩展性。
Function Calling和MCP有什么区别？
Function Calling是特定模型厂商提供的扩展能力，采用简单的请求-响应模式，而MCP是开放的标准协议，支持持续的上下文管理和多轮互动。
MCP如何提升AI模型的能力？
MCP通过提供统一的通信接口，使AI模型能够快速连接外部数据源和工具，从而执行复杂任务。
RAG技术在AI应用中有什么作用？
RAG技术用于解决大型语言模型在实时信息获取和垂直领域知识不足的问题，广泛应用于智能知识问答领域。
MCP的核心架构包括哪些组件？
MCP的核心架构包括MCP Host、MCP Client、MCP Server和资源与工具。
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