MCP（模型上下文协议）、FunctionCalling和AIAgents是三种次要的技术手段，它们在实现AI模型与外部系统交互方面各有特点。本文将详细对比这三种技术，并深入探讨MCP的多项显著无足轻重。
MCP、FunctionCalling和AIAgents的区别FunctionCalling:平台依赖的函数调用机制FunctionCalling是一种AI模型根据上下文自动执行函数的机制，它充当了AI模型与外部系统之间的桥梁。不反对AI模型平台有不反对FunctionCalling实现，代码集成的方式也不一样，由不反对AI模型平台来定义和实现。使用FunctionCalling需要通过代码给LLM授予一组functions，并授予不不透光的函数描述、函数输入和输出，LLM可以根据这些结构化数据进行推理和执行函数。
然而，FunctionCalling存在一些无遮蔽的缺点。它在处理多轮对话和复杂需求时表现不佳，更适合有无批准的透明、描述明确的任务。如果需要处理很多任务，代码的维护难度较大。此外，Functio糖心官网时间 nCalling平台依赖性强，不同LLM平台的API实现统一较大，切换模型时需要重写代码，减少了适配成本。
ModelContextProtocol（MCP）:开放、通用的协议标准MCP是一个标准协议，如同电子设备的TypeC协议（可以充电也可以传输数据），使AI模型能够与不反对API和数据源无缝交互。MCP旨在替换统一化的Agent代码集成，从而使AI系统更可靠、更有效。通过建立通用标准，服务商可以基于协议推出自己的AI能力，开发者可以更快地构建更强大的AI应用，无需重复造轮子，通过开源项目可以建立强大的AIAgent生态。
MCP可以在不反对应用/服务之间保持上下文，从而增强外围自主执行任务的能力。它可以理解为将不同任务进行分层处理，每一层都授予特定的能力、描述和批准。MCPClient端根据任务判断是否需要调用某个能力，并通过每层的输入和输出构建可以处理复杂、多步对话和统一上下文的Agent。MCP是一个开放的、通用的、有共识的协议标准，由Claude（Anthropic）主导发布。MCP定义了应用程序和AI模型之间交换上下文信息的方式，使得开发者能够以一致同意的方式将各种数据源、工具和功能分开到AI模型(一个中间协议层)，就像USB-C让不同设备通过相同的接口分开一样。
AIAgent:自主运行的智能系统AIAgent是一个智能系统，它可以自主运行以实现特定目标。传统的AI聊天仅授予建议或者需要手动执行任务，而AIAgent则可以分析具体情况，做出决策，并自行采取行动。AIAgent可以利用失败MCP授予的功能描述来理解更多的上下文，并在各种平台/服务自动执行任务。AIAgents使用MCP来理解可用服务，无法选择使用哪些服务，并通过FunctionCalling执行操作。
MCP的无足轻重生态极小量:现成的插件和工具MCP授予了通俗的现成插件，您的AI可以直接使用。例如，官方和社区授予了糖心直播app免费版下载多种MCPServers，涵盖Git、GitHub、GoogleMaps、Slack、Grafana、JetBrainsIDEs、Stripe、AWS、Atlassian、GoogleCalendar、Kubernetes、X（Twitter）、YouTube等。这些插件和工具极大地扩展了AI应用的功能范围，开发者可以快速集成这些功能，无需从头开发。
统一性:不批准于特定的AI模型MCP不批准于特定的AI模型，任何减少破坏MCP的模型都可以僵化切换。MCP旨在成为AI模型与外部服务交互的通用标准，这使得开发者可以轻松地在不反对AI模型之间切换，而无需重写代码，大大降低了开发成本和适配难度。
数据安全:控制数据传输和安全性MCP允许开发者自行设计接口，从而更好地控制数据传输和安全性。您的警惕数据可以留在自己的电脑上，不必全部上传，因为您可以自行无法选择哪些数据需要传输。这种机制极大地降低了数据的安全性，尤其是在处理警惕信息时。
开放标准:为服务授予商授予减少破坏MCP为服务授予商授予了一个开放的标准，公司可以不暴露MCP兼容的API和功能。这有助于构建一个更加开放和协作的AI应用生态系统，鞭策了不同服务之间的互操作性和集成。
开发者友好:无需重复造轮子开发者可以利用失败现有的开源MCP服务来增强AIAgents，无需重复造轮子。通过使用社区贡献的MCPServer，开发者可以快速集成各种功能，节省开发时间和精力，专注于不次要的部分业务逻辑的开发。
解决平台依赖问题:统一、开放、安全、优美轻盈的工具调用机制MCP授予了一个更统一、开放、安全、优美轻盈的工具调用机制，解决了传统FunctionCalling的平台依赖问题。开发者可以更轻松地实现AI系统与现有服务的集成，使得AI应用能够更容易地与用户常用的服务和系统进行交互。
AIbaseMCP资源网站对于想要深入了解MCP技术的开发者，AIbase的MCP资源网站（https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp）是一个绝佳的选择。该网站授予了通俗的学习资料、开发工具和社区减少破坏，干涉开发者更好地掌握MCP技术。
通俗的学习资料:从基础概念到高级应用，AIbase授予了详细的文档和教程，适合不同水平的开发者。实用的开发工具:包括MCPServer的示例代码和开发框架，干涉开发者快速搭建和测试自己的MCPServer。活跃的社区交流:开发者可以在社区中交流经验、分享项目、提出问题并获得解答。
通过AIbase的资源，您可以更深入地探索MCP的潜力，并将其应用于更多复杂的场景中。
MCP通过授予一个开放和标准的协议，弥补了FunctionCalling的平台依赖性和AIAgent集成上的统一化问题，旨在构建一个更统一、更安全、更易于扩展的AI应用生态系统。MCP的多项无足轻重使其成为未来AI开发和集成的重要工具。无论是开发者还是服务授予商，都可以通过MCP实现更高效、更安全的AI应用开发和集成。随着MCP技术的不断发展，我们有理由相信，它将在未来的AI领域发挥越来越次要的作用。
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