前言
MCP（模型上下文协议）与Function Call（函数调用）在大模型应用开发中是两种关键技术，它们在提升大模型能力与拓展应用边界方面发挥着重要作用，同时二者在功能、实现方式等方面存在显著差异，且在某些场景下相互关联、相互补充。MCP 搭建了大模型与外部世界沟通的 “桥梁”，而Function Call则是大模型在通过这座 “桥梁” 后，在外部世界中执行具体任务时的 “工具”。
一、核心概念对比
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放标准，其核心作用是规范应用程序向大语言模型（LLMs）提供上下文信息的方式 。它就像是 AI 应用领域的 “通用接口”，为大模型与外部数据源、工具之间搭建起标准化的交互桥梁。
Function Call，即函数调用，是一种在大模型处理任务过程中，增强其功能的实现机制。大模型在接收到用户输入并进行处理时，当遇到自身能力无法直接完成的任务，如需要获取实时数据、执行特定复杂操作等情况，会根据预设规则和接口定义，调用外部的函数或服务。这些外部函数或服务可以是数据查询接口、计算函数、文件处理程序等。
特性 Function Call MCP
本质 模型内置能力（如OpenAI的JSON格式指令） 跨模型协议标准（独立于具体模型）
定位 单模型调用外部工具的实现方式 多模型调用工具的通信规范
发起方 由大模型主动生成调用指令 由标准化客户端/服务器架构传递指令
依赖关系 深度绑定特定模型（如Deepseek） 模型无关（兼容Deepseek/Claude/通义等）
简单比喻：
● Function Call = 手机的语音助手（只能控制本机APP）
● MCP = 蓝牙协议（让任何手机连接任何耳机）
二、功能特性差异
从功能特性来看，MCP 即模型上下文协议，它的核心功能是规范应用程序向大语言模型提供上下文信息的方式。通过 MCP，每个模型调用都被封装了数据血统、策略规则和出处等信息，确保 AI 组件无论在何处运行，都能继承相应的管理规范。这就好比为大模型打造了一个标准化的信息交互 “枢纽”，使其能够便捷地连接到各种数据源和工具，实现信息交互和任务执行。例如在智能数据分析场景中，分析师使用AI驱动的数据分析工具，借助 MCP，该工具能快速连接企业各类数据源，获取数据并完成复杂分析任务。
Function Call技术是一种通过调用外部函数或服务来增强模型功能的机制。在大模型生成回答或执行任务时，可动态调用特定函数或接口，从而获取最新数据或执行复杂操作。比如在早期阶段，模型只能依赖静态数据集操作，回答基于训练数据，缺乏实时调用外部信息能力；随着发展，模型开始支持调用简单外部API接口获取静态数据，如天气信息等；到现阶段，模型不仅能调用外部API，还能动态执行复杂函数，像数据分析、图像处理这类复杂操作都能完成，显著扩展了模型应用范围和功能。例如在一个智能购物助手应用中，当用户询问某商品当前价格时，大模型可通过 Function Call调用电商平台实时价格查询接口，获取最新价格信息并反馈给用户。
三、技术实现差异
Function Call的实现则是在大模型的架构体系内，当模型处理用户输入时，判断是否需要调用外部函数。若需要，模型会根据预设规则和接口定义，将请求发送至相应的外部函数或服务，等待其返回结果，并将结果融入到模型后续的处理流程中。例如在代码生成场景中，大模型生成代码过程中若遇到特定功能需求，通过 Function Call 调用代码库中的相关函数来完善代码。
Function Call 工作流程（以OpenAI为例）
MCP 遵循客户端 - 服务器架构，主要由 MCP 主机、MCP 客户端和 MCP 服务器三个核心组件构成。MCP 主机是搭载 AI 智能体的应用系统，负责发起请求；MCP 客户端位于 Host 应用程序内部，管理与 MCP 服务器的点对点连接，承担请求标准化、响应处理以及安全 / 身份验证等任务；MCP 服务器依据 MCP 标准，公开提供上下文数据、工具或 API 服务，可连接各类数据源。其通信协议采用 JSON - RPC 2.0，支持 Stdio、HTTP 配合 Server - Sent Events（SSE）等多种传输方式。
MCP 工作流程
关键区别：
● MCP在模型与工具间插入标准化中间层，实现双向解耦
● Function Call需要模型直接输出特定格式，工具绑定模型
Agent中MCP与Function Call的工作流程示意
四、能力范围对比
能力维度 Function Call MCP
跨模型兼容性 ❌ 仅限支持该规范的模型（如GPT） ✅ 任何兼容MCP协议的模型均可使用
工具热插拔 ❌ 需重新部署模型 ✅ 工具可动态注册/卸载
权限控制粒度 ⚠️ 依赖模型实现 ✅ 协议层支持操作授权验证
跨设备调用 ❌ 限于本地环境 ✅ 支持远程/云工具调用
典型案例：
当需要同时调用本地Excel插件+云端CRM API时：
● Function Call方案：需为GPT单独开发集成桥接层
● MCP方案：Excel工具注册为MCP Server，CRM通过标准接口接入
五、协同工作模式
二者实际可形成互补的上下游关系：
用户请求 → 大模型生成Function Call → 转换为MCP请求 → 调用工具
具体协作流程：
1. 模型通过Function Call解析用户意图
2. 将函数调用参数转换为MCP标准报文
3. MCP客户端分发给对应工具服务器
4. 结果通过MCP返回模型生成回答
优势：
● 保留Function Call的意图解析能力
● 获得MCP的工具生态扩展性
六、应用场景选择指南
场景 推荐方案 原因
快速验证单一模型能力 Function Call 开发简单，无额外协议开销
企业级多工具集成系统 MCP 避免供应商锁定，支持未来模型更换
需要严格权限控制的金融场景 MCP + Function Call MCP协议层实现操作审计，Function Call做解析
跨平台智能硬件控制 纯MCP架构 实现设备-模型-云的标准化通信
七、技术演进趋势
融合加速：
OpenAI等厂商已支持Function Call转MCP网关（如通过mcp-adapter库）
# 将OpenAI Function Call转为MCP请求
from mcp_adapter
import OpenAIAdapteradapter = OpenAIAdapter(tool_config="tools.json")
mcp_request = adapter.convert(function_call)
协议标准化：
MCP正在吸收Function Call的Schema定义优点，形成统一工具描述规范：
# 融合后的工具描述文件示例
tool:
name: stock_analysis
description: 获取股票实时数据
parameters:
# 继承Function Call风格
- name: symbol
type: string
mcp_endpoint: https://api.example.com/mcp/stocks
新开发范式：
未来发展趋势：
● Function Call 将作为模型原生基础能力持续进化
● MCP 将成为企业AI基础设施的事实标准协议
● 二者边界逐渐模糊，最终形成“模型解析-协议传输-工具执行” 分层架构
