1 Function Call 简介
Function Call 是大模型提供的一种调用外部工具的能力。用户通过传入工具的名称、简介、参数及其描述，让大模型能够理解工具的用途和用法。在对话过程中，大模型会根据当前的上下文和用户需求，自动判断是否需要调用某个工具，并生成相应的调用请求。
典型流程：
- 用户输入问题或需求。
- 大模型分析上下文，判断是否需要调用外部工具。
- 如需调用，则自动生成请求（包括工具名、参数等）。
- 工具返回结果，大模型将结果整合进回复。
这种方式适合快速集成简单工具，开发者只需在模型端描述工具，模型即可按需调用。
2 MCP 简介
MCP通过标准协议实现工具调用。Client 在使用工具前，会先连接 Server 获取最新的工具和资源信息，建立好连接后再进行后续操作。
这种机制让工具的注册、参数、能力等信息都能动态同步，便于后续维护和扩展。
3 方案对比
如果使用 Function Call，当接口有变动时，需要在每个使用该接口的地方都做相应修改。而采用 MCP，Client 会在使用前自动从 Server 获取最新的工具信息（包括参数），即使接口发生变化，也无需逐个修改各个 Client 的实现，极大提升了维护效率。
| 维度 | MCP 协议 | Function Call |
|---|---|---|
| 协议标准 | 行业通用开放标准（如 HTTP、USB） | 厂商私有接口（如 Apple Lightning） |
| 通信格式 | JSON-RPC 2.0 结构化协议，三层架构 | 结构化 JSON，API 私有格式 |
| 服务发现 | 支持服务注册与动态发现，自动同步新工具/能力 | 静态配置，需开发者手动更新所有函数 |
| 执行模式 | 客户端可异步批量触发，支持跨系统调用、会话 | 通常为单步、同步调用，逐步执行 |
| 扩展性 | 工具/数据源一次开发，全模型生态可复用 | 针对每个模型需单独适配 |
| 跨平台能力 | 强，厂商无关，可混用多家模型 | 仅限单一厂商生态，迁移需重写适配 |
| 安全细粒度 | 内置字段脱敏、同态加密、权限分级、审计日志 | HTTPS 基本传输，开发者自管风险 |
3.1 开发体验对比
- Function Call：集成快，适合原型或小范围场景。缺点是工具适配和维护需分散到所有生态，迁移换模型时成本高。
- MCP：初始接入略复杂（需部署 MCP Server），但后期维护和扩展极为高效，一次接入后所有支持 MCP 的客户端/模型都可用。
3.2 扩展性与生态兼容
- Function Call：工具数量多时，每个新集成都需在模型 prompt/函数注册、结果解析等多处改动，生态碎片化。
- MCP：支持动态能力发现，AI 能自动感知可用工具，随服务端能力变化自动同步，极大提升代码复用性。
3.3 工作流灵活性
- Function Call：适合结构化、单一步骤的 API/工具调用，多步任务需开发者在应用端维护逻辑。
- MCP：适合复杂、多步骤、富上下文的工作流，支持模型自主协调多步骤任务，非常适合 Agent 自动化和企业级多系统集成。
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