对于很多关注人工智能应用拓展的人来说，Function Call 和 MCP 是相对陌生的概念，而且容易将二者混淆。鉴于它们在大模型与外部资源交互方面起着重要作用，很有必要清晰地了解它们各自的特点及相互之间的区别。接下来，就和大家分享一下。
什么是MCP？
MCP（Model Context Protocol）：MCP 是 Anthropic 提出的一种标准化协议，旨在让 AI 应用更好地连接各种外部数据服务，就如同大模型的 “HTTP 协议”。
它规范了大模型与外部工具、数据源之间上下文传递的方式，要求通信格式遵循 JSON - RPC 2.0 标准。可以将其想象为大模型的 “通用标准接口”，任何希望与大模型交互的外部系统，只要符合这个标准，就能无缝接入模型的上下文环境，实现统一的数据交互。
什么是Function Call ？
Function Call（函数调用）：Function Call 是大模型（如 OpenAI 的 GPT - 4）提供的一项特定功能。它允许模型在生成过程中输出结构化的函数调用请求，由外部应用执行相应操作后返回结果。
通过这种方式，大模型能够主动告知应用需要调用的功能，从而实现对外部数据或服务的调用，扩展了模型的外部操作能力。
层次与抽象度
MCP：作为底层的、通用的协议标准，MCP 侧重于规范化上下文数据传递，为大模型与外部资源的交互提供统一的接入方式。它处于较为抽象的层面，就像构建在大模型与外部世界之间的基础设施，规定了数据传输的规则和格式，使得各种不同的外部工具和数据源能够以标准化的方式与大模型进行通信。
Function Call：属于高层的特性，更侧重于扩展模型的外部操作能力。它建立在大模型之上，让模型能够主动调用预定义的函数，直接与外部的 API、数据库或其他服务进行交互，以获取实时数据或执行具体操作。Function Call 更像是大模型在特定功能需求下的 “主动出击”，是对模型能力的直接扩展。
实现方式
MCP：强调标准化，严格遵循 JSON - RPC 2.0 标准。这意味着所有希望与大模型交互的外部系统都需要按照这个标准来进行消息的传递和上下文的管理。这种标准化的方式使得 MCP 具有很高的通用性和兼容性，能够支持各种不同类型的外部工具和数据源接入大模型，就像 USB 接口可以连接多种不同的设备一样。
Function Call：由大模型服务商自行定义，其格式和调用方式较为灵活，不必严格遵循 MCP 规范。不同的大模型服务商可能会根据自身的需求和特点来设计 Function Call 的实现方式，例如 OpenAI 的 Function Call 在 GPT - 4 中的应用，就是通过特定的 JSON 格式来描述函数调用请求，但这种格式并不是通用的标准，只适用于 OpenAI 的模型及其相关生态系统。
应用场景
MCP：更多用于对模型内部生成的控制。例如，可以通过 MCP 强制模型输出特定的格式，限制回答的领域，或者插入特定的上下文信息，从而更好地满足用户对于模型输出的要求。
此外，在多模型协作或模型与多个外部系统交互的场景中，MCP 能够提供统一的规范，确保各个环节之间的信息传递准确、高效。
Function Call：主要用于让模型通过调用外部 API 来获得实时数据或执行具体操作。比如，当用户询问 “北京的天气如何” 时，模型可以通过 Function Call 调用天气查询的 API 获取实时天气数据，并据此回答用户的问题。
在实际应用中，Function Call 常用于实现聊天机器人的插件功能、将自然语言转换为 API 调用或数据库查询，以及从文本中提取结构化数据等场景，使得大模型能够与各种外部应用和服务进行深度集成，为用户提供更加丰富和实用的功能。
依赖性
Function Call 和 MCP 并不是互相包含的关系。一个大模型可以同时支持 MCP 规范和 Function Call 特性，也可以只使用其中一种机制。
例如，某些大模型可能在遵循 MCP 标准与外部系统进行通用数据交互的基础上，同时提供 Function Call 功能，以便用户能够更灵活地调用特定的外部服务。而另一些模型可能只专注于实现其中一种方式，根据自身的设计理念和应用场景来选择最适合的方法。
优劣势对比
1.MCP
优势：由于其标准化的特性，MCP 具有很强的通用性和兼容性，能够方便地集成各种不同的外部工具和数据源，减少了开发过程中的适配成本。同时，统一的协议规范也有助于提高系统的稳定性和可维护性，使得大模型与外部系统之间的交互更加可靠和高效。
劣势：过于严格的标准化可能会在一定程度上限制其灵活性，对于一些特殊的、个性化的需求可能无法很好地满足。而且，由于需要遵循统一的标准，可能会增加一些实现的复杂性，对于一些简单的应用场景来说，可能会显得过于繁琐。
2.Function Call
优势：Function Call 的灵活性使得大模型能够更方便地与各种不同的外部服务进行集成，开发者可以根据具体的需求自由定义函数和调用方式，实现一些复杂的、个性化的功能。此外，Function Call 与大模型的紧密结合也使得模型能够更智能地判断何时需要调用外部函数，以及如何根据函数的返回结果进行后续的处理，提高了模型的响应能力和实用性。
劣势：由于 Function Call 是由大模型服务商自行定义的，不同服务商之间的实现方式可能存在差异，这就导致了 Function Call 的通用性较差。在跨平台、跨模型的应用中，可能会遇到兼容性问题，增加了开发和部署的难度。而且，自由定义的方式也可能导致代码的可维护性降低，当函数定义和调用逻辑变得复杂时，可能会出现难以理解和管理的情况。
实例分析
为了更好地理解FunctionCall和MCP的应用，我们可以分别给出它们在Claude模型中的应用实例。
FunctionCall应用实例
调用搜索引擎：假设我们需要Claude回答一个关于某个最新技术的问题，而Claude的训练数据可能不包含最新的信息。我们可以定义一个search_web(query)函数，让Claude调用搜索引擎获取最新信息。这样，Claude就可以根据搜索引擎的结果来生成更加准确和有用的回答。
访问数据库：假设我们需要Claude根据用户提供的条件从数据库中查询用户信息。我们可以定义一个get_user_info(name, location)函数，让Claude通过调用该函数来访问数据库，并将结果返回给用户。
MCP应用实例
强制JSON输出：假设我们需要Claude输出一个包含书籍信息的JSON对象。我们可以使用类似如下的指令，引导模型生成指定结构的数据：“请按照以下JSON格式输出三本关于人工智能的书籍信息：{ "books": [{"title":"书名","author":"作者","year":"出版年份"}, ...]}”。这本质上是一种在推理层面，利用特定提示词引导模型结构化输出的MCP方法。
领域知识限制：如果我们希望Claude只回答关于编程的问题，可以设置相关提示词，引导模型专注特定领域，限制其知识范围。例如：“请你只回答关于Python编程的问题”。
总的来说，Function Call 和 MCP 虽然都是为了让大模型更好地与外部世界进行交互而存在，但它们从不同的角度出发，采用了不同的方式来实现这一目标。在实际应用中，需要根据具体的需求和场景来选择合适的方法，或者将两者结合使用，以充分发挥大模型的潜力，为用户提供更加优质、高效的服务
