随着大语言模型的广泛应用，如何高效地连接模型与工具、数据源以及其他智能体，成为了一个亟待解决的问题。本文将深入探讨模型上下文协议（MCP）这一新兴技术，它是由 Anthropic 开发的标准化开放协议，旨在为 AI 模型与外部资源的无缝交互提供通用解决方案。

先回答比较基础的问题。

1.MCP是大模型之前的吗？

答：是的，MCP不同于Function，是模型之外的协议，Function是模型参数内部的能力。

2.MCP可以替代Function吗？

答：不能。先说一件事，春节发布的原生态DeepseekR1无工具调用能力，所以被很多人成为垃圾。然而5月份发布的DeepseekR1-0528具备了Function，也就是在MCP发布之后，Deepseek依旧在增强自己的Function，所以答案显而易见。

原因：LLM是人类文字语言和类人类语言（编程语言）训练的。他的输入输出只有人类语言也就是字符串string格式。但是string（一句话）能说清调用哪个工具，n8n具有440多个工具接口，你和他说：“调用edge“（纯文字语言）他不清楚。所以需要function输出JSON结构化数据文件给到MCP Client。而且模型调用能力不仅仅是Function还有参数内部的微调。

那为什么MCP不能结构化文件？hh，回到那句话，MCP是外部的！！！！

3.MCP协议和A2A协议有什么区别？

答：调用的对象是工具还是智能体。

MCP是依据MCP client和server来调用某个工具

A2A是调用某一个Agent（智能体）来达成多智能体协作。

那又有一个问题了，为什么非得用A2A。

答：小马用的Openai的swarm架构写的Agent1，小张用Microsoft的AutoGen架构（framework）写的Agent2,作者用google JDK写的Agent3.这三架构能功能协作吗？

你用的springboot，我用的JavaEE。

1. 什么是模型上下文协议 （MCP）？

模型上下文协议 （MCP）是由 Anthropic 开发的标准化开放协议，它使 AI 模型能够与外部数据源和工具无缝交互，充当 AI 集成的通用连接器。

• MCP code：modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
• MCP whitebook：https://modelcontextprotocol.io/

2.MCP如何运作？

MCP 遵循client-server（客户端-服务器）架构，其中：

• Host：承载mcp client的程序
• Client：（如 AI 应用程序或 LLMs）连接到。Client和server必须1:1.
• Server：（MCP 工具提供程序）向客户端公开工具、API 或数据源。

注：此流程中有两个协议。

• LLM to Client。这里你随意，愿意怎么传参怎么传参，可以json可以string
• Client to server：真正的意义的MCP

3.MCP的服务器示例

• 文件系统：访问本地文件和目录
• 网页搜索：运行实时 Web 搜索。
• 数据库：查询 SQL 或 NoSQL 数据库
• 客户关系管理：连接到 Salesforce 等 CRM 系统。
• 版本控制：访问 Git 等版本控制系统。

具体已有server可查询github。

4.MCP的具体工作流程

5.function calling和MCP的区别

（1）function calling 为大模型具备的功能，MCP属于模型外部调用功能。我们在搭建agent或者调用api的时候，有些模型会说明，此模型有函数调用。如deepseekv3.有些没有，如deepseekr1

（2）MCP是统一协议，function不是统一。例：dify平台的百度搜索插件和coze的百度搜索插件不统一。但是百度搜索 api client对应统一的百度搜索 server。如果agent是工作室自己用code开发的，那更不统一了。在以后迭代，开发会非常麻烦。

最后注意：

MCP为MCP Client TO server的协议，并非llm to client的协议。Llm to client依旧可以用function calling以json的形式传送到client因此function calling部分功能可以和MCP共存。如果不用function calling也可以用字符串的形式传参。