MCP vs Function Calling，该如何选？

PJ22oF

Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景落地 - 如何为 LLM 集成选择合适的策略？
众所周知，大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了企业自动化、客户交互以及决策制定的方式，其强大的语言生成能力为各行业带来了前所未有的机遇。然而，要充分发挥 LLMs 的潜力，仅仅部署一个预训练模型是远远不够的。企业需要在实际应用中将 LLMs 无缝集成到现有系统中，确保其在释放创造力的同时，能够保持输出的可控性；在提供灵活性的同时，兼顾结构的严谨性；在推动创新的同时，确保系统的稳定性和可靠性。
然而，这种集成并非易事。LLMs 的输出通常具有一定的随机性和不可预测性，如何在满足业务需求的同时对其进行有效控制和结构化，成为企业在实际部署中面临的最大挑战之一。
随着技术的发展，两种主流的解决方案逐渐浮现：函数调用（Function-Calling）和模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）。这两种方法虽然都旨在提升 LLMs 的可预测性和生产就绪状态，但它们在设计理念、实现方式和适用场景上有着显著差异。深入理解这些差异，不仅有助于企业在集成 LLM s时做出明智的技术选择，还能为构建更高效、更可靠的智能系统奠定基础。

一、如何理解 Function Calling ？

众所周知，LLMs 本质上是一种生成式技术，其核心优势在于能够生成富有创意且高度契合上下文的输出。这种特性使得 LLMs 在诸多任务中表现出色，例如，进行生成代码片段，或是参与开放式的对话互动。无论是用于提升工作效率还是优化用户体验， LLMs 的创造力都展现了巨大的潜力。
然而，在企业环境中，这种生成能力却往往是一把双刃剑。企业通常需要的是可预测、结构化的输出，以确保其与特定的业务流程、监管要求或品牌规范保持一致，而 LLMs 的自由生成特性可能难以完全满足这些需求。

那么，该如何理解“函数调用（Function-Calling）”？
本质上而言，无码可以一句话概括：为特定任务提供结构化输出。
通常而言，函数调用是一种广受欢迎的 LLM 集成方法，其核心在于通过定义明确的函数签名，约束模型生成符合预设接口的结构化响应。通过这种方式，LLMs 的输出可以被精确地引导，从而更轻松地融入现有的企业系统，满足业务场景对一致性和规范化的要求。

作为一种更直接的机制，通常嵌入在大型语言模型（LLM）内部，Function Calling 用于在模型生成响应时动态调用外部函数或 API。其主要涉及如下组件：

• 用户：发起查询。
  
• 大型语言模型（LLM）：直接解析查询，决定是否需要调用函数，并生成响应。
  
• 函数声明：预定义的外部函数接口（如天气API的调用方式）。
  
• 外部API：提供具体数据或服务。
  

以下是一个 OpenAI 函数调用的 JSON 定义示例，用于获取指定地点的当前天气信息，具体可参考如下：
{  "type": "function",  "function": {    "name": "get_weather",    "description": "获取指定地点的当前天气信息",    "parameters": {      "type": "object",      "properties": {        "location": {          "type": "string",          "description": "城市名称，例如：香港、台北"        },        "unit": {          "type": "string",          "enum": ["celsius", "fahrenheit"],          "description": "温度单位"        }      },      "required": ["location"]    }  }}

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在实际的业务场景中，在函数调用的框架下，开发者首先需要创建一组具有明确输入和输出参数的函数。当用户与 LLM 进行交互时，模型会根据用户的输入内容，智能地识别出需要调用的函数，并生成符合该函数预期格式的响应。例如，函数可能要求返回一个特定的数据类型（如字符串或 JSON 对象），而 LLM 则被限制在这一范围内生成输出。    
因此，此种方法特别适合那些需要精确、结构化数据的任务，例如数据提取、分类或外部 API 调用等相关场景。
二、如何理解 Model Context Protocol (MCP) ？

尽管函数调用（Function-Calling）在处理结构化任务时表现出色，但模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）则采用了完全不同的设计思路。
作为一种分层式技术，通过系统性地组织上下文和提示，MCP 为大型语言模型（LLM）提供更加灵活且可控的交互方式。相较于函数调用的刚性约束，MCP 更擅长处理复杂、多步骤的对话场景，尤其是在需要维持上下文连贯性和动态适应用户需求的场景中，其优势尤为明显。

通常情况下，MCP 的设计更偏向于模块化和分布式系统，强调清晰的流程控制和中间状态管理。其主要涉及如下核心组件：

• 用户：发起查询（如“香港的天气如何？”）。
  
• MCP Client：接收用户查询，协调工具选择和任务分配。
  
• MCP Server：执行具体的工具调用（如调用天气API）。
  
• LLM（大型语言模型）：处理自然语言，生成最终输出。
  
• 工具（Tools）：外部 API 或其他功能模块（如天气API）。
  

以下是一个使用 MCP 框架实现的简易服务器示例，用于获取指定地点的天气信息，具体代码可参考如下：     
from mcp import MCPServer, Tool, Parameter# 初始化MCP服务器server = MCPServer()@server.toolclass WeatherTool(Tool):    """用于获取指定地点天气信息的工具"""    @server.function    def get_weather(self, location: Parameter(descriptinotallow="城市名称"),                    unit: Parameter(descriptinotallow="温度单位", default="celsius")):        """获取指定地点的当前天气"""        # 调用天气API的实现（此处为模拟数据）        return {"temperature": 22, "condition": "晴天", "humidity": 45}# 启动服务器server.start()

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在实际的场景中，MCP 的核心在于通过分层的方式分解和组织交互过程。每一层上下文都为 LLM 提供了特定的指令、约束条件或背景信息，从而在模型生成响应时，既能保持其创造性，又能确保输出与业务目标高度契合。
具体来说，MCP 的每一层可能包含不同的信息模块，例如任务目标、用户背景、业务规则或历史对话记录。模型在生成响应时，会综合考虑所有上下文层的信息，确保输出的准确性和相关性。这种分层设计不仅为模型的行为提供了清晰的引导，还避免了过度限制其生成能力，使得 LLM 能够在复杂场景中展现更高的灵活性和智能性。
三、MCP & Function Calling 设计理念差异性解析

1. MCP 设计理念：模块化、分布式与可控的智能任务执行框架

模块化与分布式架构：MCP 将任务划分为多个独立模块（如 Client、Server、LLM、Tools ），每个模块专注于特定功能。这种设计方式非常适合分布式系统，能够支持多个组件的协同工作，确保任务的高效完成。
中间状态管理：MCP 在每个处理步骤（例如工具选择、API 调用、数据处理）中都实现了明确的状态管理。这种管理方式有助于调试过程中的问题定位，并且能够有效进行错误处理。
安全性与控制：MCP 引入了“ API 请求审批”等安全控制机制，以增强系统的安全性和可控性，从而使得 MCP 特别适用于需要严格权限管理和高安全要求的应用场景。
2. Function Calling 设计理念：集成化、模型驱动与轻量级的功能扩展方案

集成化与高效性：Function Calling 将函数调用逻辑直接嵌入 LLM 中，从而简化了系统架构并减少了中间层。这种设计有助于提高系统的响应速度，并且适用于需要快速响应和高效执行的简单任务。
模型驱动：在 Function Calling 中，LLM 扮演着核心角色，负责从解析用户查询到生成响应的整个过程。该设计依赖于大型语言模型的智能能力，能够理解函数声明并基于此提供精确的功能调用。
轻量级架构：由于去除了复杂的中间层，Function Calling 显得更加轻量，适合嵌入式系统或单体应用，能够减少系统复杂度并提高维护效率。
四、MCP vs Function Calling，该如何选 ？

函数调用（Function-Calling）和模型上下文协议（MCP）作为两种主流的大型语言模型（LLM）集成方法，各有其独特的应用场景和优势。它们并非互相替代，而是互为补充，能够在不同的业务需求和技术环境中发挥各自的价值。理解两者的适用场景，不仅有助于企业在 LLM 集成时做出明智的选择，还能为构建高效、可靠的智能系统提供清晰的指导方向。
那么，在实际的业务场景中，如何决策呢？
以下是关于如何选择 Function-Calling 或 MCP 的详细建议，并探讨如何结合两者以实现更优的解决方案。

1. 使用 Function-Calling 的场景

Function-Calling 以其结构化和高效的特点，成为许多特定任务的首选方法。以下是其适用的典型场景，具体可参考：

• 需要结构化、可预测的输出：当任务对输出的格式和内容有严格要求时，函数调用能够通过预定义的函数签名，确保 LLM 生成的结果始终符合预期。例如，在需要返回固定格式的 JSON 数据时，函数调用可以有效约束模型行为。
  
• 任务边界清晰且需要特定数据格式：对于那些目标明确、数据格式固定的任务，函数调用表现出色。例如，在数据提取任务中，模型可能需要从文本中提取日期、金额等信息，并以特定格式（如“YYYY-MM-DD”）返回。
  
• 目标是将 LLM 无缝集成到现有系统：函数调用天然契合传统的软件架构，能够通过明确的接口（如 API ）将 LLM 嵌入到企业系统中。例如，在一个需要调用外部服务的场景中，函数调用可以直接映射到 API 请求。
  

典型案例：

• 数据提取：从用户提交的文本中提取关键信息，如提取订单号或用户信息。
  
• 工单分类：如前文所述，将客户支持工单分类为“账单问题”或“技术支持”。
  
• API 集成：通过调用天气 API 获取实时天气数据，并以结构化格式返回。
  

在上述这些场景中，Function-Calling 能够以较低的开发成本和较高的可控性，快速满足业务需求。
2. 使用 MCP 的场景

相比之下，MCP 以其灵活性和上下文管理能力，更适合复杂、多步骤的交互场景。以下是其适用的典型场景：

• 涉及复杂、多步骤的交互：当任务需要跨越多个步骤，且每个步骤可能依赖于前一步的结果时，MCP 的分层上下文管理能够确保对话的连贯性和逻辑性。例如，一个智能助手可能需要先确认用户需求，再调用相关服务，最后生成总结性建议。
  
• 需要长时间维持上下文：在长时间对话或多轮交互中，MCP 通过分层上下文管理，确保模型能够记住历史信息并生成上下文相关的响应。例如，在客户支持场景中，MCP 可以帮助模型追踪用户之前的提问，避免重复或矛盾的回答。
  
• 任务需要在创造力与控制力之间取得平衡：MCP 允许模型在保持一定创造力的同时，受到上下文约束的引导，适合需要在开放性与规范性之间找到平衡的场景。例如，在品牌化的对话中，模型需要既展现自然语言的流畅性，又遵守品牌规范。
  

典型案例：

• 特定领域智能助手：如金融领域的合规性助手，需要在多轮对话中提供符合监管要求的建议。
  
• 监管合规工具：确保模型输出符合行业法规，例如医疗领域的隐私保护要求。
  
• 品牌化聊天机器人：在保持品牌声音一致性的同时，参与自然、开放式的对话。
  

在上述的这些类似场景中，MCP 的灵活性和上下文感知能力能够显著提升交互质量，满足复杂业务需求。
然而，在实际的业务场景中，可能面临某些复杂的应用，单独使用 Function-Calling 或 MCP 可能无法完全满足需求。此时，结合两种方法可以充分发挥它们的优势，同时弥补各自的局限性，形成更强大的混合解决方案。
例如，在一个客户支持系统中，可以通过以下方式结合两者：
Function-Calling 用于工单分类：利用 Function-Calling 的结构化特点，快速将用户提交的工单分类为“账单问题”或“技术支持”，确保分类结果的准确性和一致性。
而 MCP 用于后续问答和上下文管理：在工单分类后，用户可能会提出进一步的问题（如“如何解决账单问题？”）。此时，MCP 可以通过分层上下文管理，追踪之前的对话内容，生成连贯且个性化的回答，同时确保响应符合品牌规范。
这种混合方法能够在不同阶段发挥各自的优势：Function-Calling 确保了关键任务的效率和可控性，而 MCP 则增强了对话的灵活性和上下文连贯性。通过合理设计，开发者可以在系统架构中无缝集成这两种方法，例如在函数调用完成后将结果传递给 MCP 的上下文层，用于后续处理。
综上所述，Function-Calling 和 MCP 各有其擅长的领域，选择哪种方法取决于具体的业务需求和技术目标。
如果任务需要高度结构化的输出和快速集成，Function-Calling 是更优的选择；如果任务涉及复杂交互、长时间上下文管理或需要在创造力与控制力之间取得平衡，MCP 则更具优势。而在一些综合性场景中，结合两者可以实现更高的效率和灵活性，为 LLM 的实际应用提供更全面的解决方案。企业在选择时，应充分评估任务的复杂性、系统架构的兼容性以及对可控性和创造力的需求，以确保最终方案能够最大化地满足业务目标。