一、MCP技术体系介绍

1.MCP入门介绍

• MCP，全称是Model Context Protocol，模型上下文协议，由Claude母公司Anthropic公司于2024年11月提出。
• 为了实现大型语言模型（LLM） 应用与外部数据源、工具和服务之间的无缝集成，类似于网络中的 HTTP 协议或邮件中的 SMTP 协议。

• MCP 协议通过标准化模型与外部资源的交互方式，提升 LLM 应用的功能性、灵活性和可扩展性。

  

2. Function Calling介绍
众所周知，能调用工具，是大模型进化为智能体Agent的关键。如果不能使用外部工具，大模型就只能是个简单的聊天机器人。但是由于底层技术限制，大模型本身是无法和外部工具直接通信的，为了解决该问题，OpenAI在2023年6月份发布了Function Calling。 Function calling实际上就是创建一个外部函数作为中介，一边传递大模型的请求，另一半调用外部工具，最终让大模型能够间接地调用外部工具。

例如，当我们要查询当前天气时，让大模型调用外部工具的function calling的过程就如图所示:

Function Calling的问题：
Function calling是个超级不错的技术设计，自诞生以来，一直被业内奉为圭臬。但唯一的问题就是，编写这个外部函数的工作量太大了，一个简单的外部函数往往就得上百行代码，而且，为了让大模型“认识”这些外部函数，我们还要额外为每个外部函数编写一个JSON Schema格式的功能说明，此外，我们还需要精心设计一个提示词模版，才能提高Function calling响应的准确率。

MCP的目标，就是能在Agent开发过程中，让大模型更加便捷的调用外部工具。为此，MCP：
1）统一Function calling的运行规范。
第一是先统一名称，MCP把大模型运行环境称作 MCP Client，也就是MCP客户端，同时，把外部函数运行环境称作MCP Server，也就是MCP服务器。

2）统一MCP客户端和服务器的运行规范，并且要求MCP客户端和服务器之间，也统一按照某个既定的提示词模板进行通信。
3）Anthropic还提供了一整套MCP客户端、服务器开发的SDK，也就是开发工具，并且支持Python、TS和Java等多种语言，借助SDK，仅需几行代码，就可以快速开发一个MCP服务器。

在开发MCP之前，我们再回顾下Function Calling流程：
3. Function Calling流程总结