【光子AI】MCP 跟 Function Calling 的本质区别全解析
文章目录
- 【光子AI】MCP 跟 Function Calling 的本质区别全解析
- 一、一句话本质区别
- 二、定位层级对比（非常关键）
- 三、能力边界对比
- 1️⃣ Function Calling 能做什么？
- 2️⃣ MCP 能做什么？
- 四、工程视角：能力对照表
- 五、关系不是“二选一”，而是“包含关系”
- 六、典型使用场景建议
- 🟢 使用 Function Calling 的场景
- 🔵 使用 MCP 的场景（你现在关注的重点）
- 七、一句工程结论（给决策用）
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- 一、Function Calling 架构图（单体 / 应用内）
- 🔴 关键特征（Function Calling）
- 二、MCP 架构图（Agent OS / 平台级）
- 🟢 关键特征（MCP）
- 三、放在一起对比（一眼看懂）
- 四、核心差异总结（架构级）
- 五、一句「架构决策级」总结
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- MCP vs Function Calling 区别详解
- 一句话总结
- 架构层次对比：能力层 ---> 协议层 ---> 应用层
- 核心区别
- 1️⃣ **定义不同**
- 2️⃣ **解决的问题不同**
- 3️⃣ **关键差异表**
- 实际例子对比
- Function Calling 方式
- MCP 方式
- 关系图
- 总结
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- MCP vs Function Calling 区别详解
- 一句话总结
- 核心区别对比
- 详细对比
- 实际代码对比
- Function Calling (OpenAI 为例)
- MCP 方式
- 关系图示
- 简单类比
- 何时用什么？
- 总结
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- 1. 核心定义
- 2. 详细对比表
- 3. 形象的比喻
- 4. 它们是如何协同工作的？
- 总结
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- 核心区别一句话
- 解决的问题不一样
- Function Calling 在解决什么
- MCP 在解决什么
- 工程形态对比
- 它们是竞争关系吗
- 什么时候选哪个
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- 🔧 技术原理与工作方式
- 🤝 协同工作模式
- 📊 如何选择？
下面从定位、能力边界、技术形态、适用场景四个层面，对MCP（Model Context Protocol）与Function Calling做一个体系化、工程化的对比说明，帮助你在实际做AI Agent / 多智能体系统时做正确选型。
一、一句话本质区别
Function Calling：
「模型调用函数」——让大模型结构化地产生函数参数，由宿主程序执行。
MCP（Model Context Protocol）：
「模型连接世界」——通过标准协议，让模型发现、理解、调用外部工具与资源。
👉Function Calling 是能力点
👉MCP 是能力体系 / 协议层
二、定位层级对比（非常关键）
| 维度 | Function Calling</ |
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