MCP （Model Context Protocol） 模型上下文協議，通俗地講就是 AI 領域的“通用接口”。若將大模型視作計算機或智能手機，MCP 則相當于標準化的 USB 接口，不同的大模型都能通過它無縫接入實時數據、外部數據源等。

通過 MCP，開發者無須針對不同的大模型重復編寫集成代碼，只需遵循統一的標準即可實現兼容。所有支持 MCP 的大模型，都能直接訪問通過該協議接入的數據源、功能或服務。

當API無法管理上下文、Agent過度復雜、Function Calling功能有限時，MCP協議正成為AI落地的關鍵基建！它像“智能檔案管理員”標準化連接企業系統，實現：

• 實時數據調用

• 多步任務編排

• 權限安全管控

• 開發效率提升90%

掌握MCP=掌握AI應用標準化提效密碼，企業智能化落地速度翻倍！

那么MCP和API、Agent、Function Calling、A2A到底有多大區別呢？

01

MCP 與 API 的區別

MCP 與 API（應用的編程接口）在 AI 系統中承擔著不同的角色，它們的主要區別如圖所示。

從定義與定位來看，MCP 是一種面向大模型的標準化協議和服務器程序，負責管理對話上下文，并為大模型提供外部能力支持；API 則是一種更通用的軟件接口規范，用于不同系統或組件之間的數據交換與功能調用。另外，MCP 聚焦于“大模型可感知”的上下文管理和能力擴展，API 則強調“功能暴露”的通用性和兼容性。

從功能與應用場景來看，MCP 專注于將企業內部系統（如知識庫、數據倉庫、業務流程）封裝為大模型可調用的能力模塊，適合多步任務編排與跨域數據集成；API 則被廣泛用于前后端分離、微服務架構、第三方服務接入等場景，其功能多樣但不具備對大模型上下文狀態的內置管理功能。

從交互方式來看，MCP 通常以請求–響應或流式調用的方式與大模型緊密集成，并附帶上下文標識和狀態追蹤，以保持對話的連貫性；API 則通過 REST、gRPC 等標準協議進行無狀態或輕狀態通信，交互更為簡潔，調用方需要自行維護業務邏輯與狀態。

如上圖所示，我們可以將 MCP 比作圖書館的“智能檔案管理員”，它不僅存放了所有書籍，還記錄了我們當前正在閱讀的內容、上次借閱的時間和推薦清單。當我們提出新的請求時，它會根據上下文立刻調出相關資料。API 則更像圖書館的大門和檢索機——它提供了借書和檢索書的通道，并不關心我們之前看過哪些書，也不會跟蹤我們的閱讀進度，使用者需要自行記住和管理自己的閱讀歷史與需求。

02

MCP 與 Agent 的區別

MCP 與 Agent 在 AI 系統中承擔著不同的角色，它們的主要區別如下圖所示。

從定義與定位來看，MCP 是一種基于標準化協議的服務端程序，主要為大模型提供外部數據和能力支持。它的核心定位是“被動服務”，僅響應調用請求，不參與決策或推理。Agent 則是一種具備自主決策能力的 AI 應用，能夠感知環境、規劃任務并調用工具（包括 MCP 服務器和 Function Calling）完成目標。

從功能與應用場景來看，MCP 的功能相對單一，專注于提供數據和工具接口。例如，企業可以將內部系統（CRM、ERP）封裝為 MCP 服務器，供多個 Agent 安全調用。Agent則能夠感知需求、推理規劃并執行多步驟任務，例如，通過調用多個 MCP 服務器完成跨平臺數據整合，或者結合 Function Calling 實現動態調整策略。Agent 擅長處理端到端的復雜任務，例如自動化客服。

從交互方式來看，MCP 采用被動服務模式，僅在接收到請求時返回數據。Agent 則具備高自主性，不僅可以主動調用工具，還可以與用戶進行雙向交互。例如，當用戶提出模糊的需求時，Agent 可以在進一步確認細節后再執行任務。

如圖所示，我們可以將 MCP 比作酒店的郵件室，MCP 僅根據客人或部門的要求，按流程分發郵件和快遞，不會主動向客房送達額外的物品或提出建議。Agent 則更像一位貼身管家，不僅會根據主人當天的行程安排餐飲和交通工具，還會主動提醒重要事項、預訂服務，并協調各項資源來滿足主人的各類需求。

03

MCP 與 Function Calling 的區別

MCP 與 Function Calling（函數調用）是兩種不同的技術手段，它們在多個方面存在顯著的差異，如圖所示。

從定義來看，MCP 是一種基于標準化協議的服務端程序，它為大模型與外部系統之間的交互提供了規范化的接口，類似于一種“通用適配器”，使不同的系統之間能夠高效地進行數據傳輸和功能調用。Function Calling 則是某些大模型（如 OpenAI 的 GPT-4）提供的特有接口特性，它允許大模型在運行時直接調用預定義的函數，從而實現特定的功能，這種方式更像大模型內部的一種“快捷指令”，能夠快速地完成一些特定任務。

從技術實現來看，MCP 采用了客戶端-服務器模式，通過標準化的消息格式處理 MCP客戶端和 MCP 服務器之間的交流任務，包括請求、響應、通知和錯誤處理等。這種模式使MCP 能夠很好地適應復雜的網絡環境和多樣化的應用場景。Function Calling 的實現則相對簡單，它由大模型運行時環境直接執行，開發者只需預定義函數并將其打包到大模型服務中即可。

從功能與應用場景來看，MCP 的功能相對單一，側重于提供數據和工具接口，例如抓取網頁、讀取文件或調用 API 等。這種特性使 MCP 在處理復雜、異步的任務時表現出色，例如，企業可以將內部的 CRM、ERP 系統封裝為 MCP 服務器，供多個 Agent 安全調用。Function Calling 則更適合處理簡單、低延遲的任務，例如實時翻譯、情感分析等，它與大模型緊密集成，能夠在推理過程中快速調用，從而實現高效的任務處理。

從交互方式來看，MCP 采用被動服務模式，僅在接收到請求時才返回數據，確保其穩定性和可靠性，并能夠靈活適應不同的調用需求。Function Calling 則是由大模型內部主動觸發的，并且基于其推理邏輯和需求直接調用預定義函數。這種主動調用方式使Function Calling 在處理需要快速響應的任務時更具優勢。

如圖所示，我們可以將 MCP 比作酒店的前臺服務，客人通過前臺提交各種需求，例如叫車、預定行程或者點餐；前臺將請求按照標準化的流程轉交給不同的部門處理，并在處理完成后統一反饋。Function Calling 則更像客房內的智能面板，客人只需輕按相應的按鈕（快捷指令），即可立即呼叫送餐、調節空調或點播電影，無須經過前臺中轉，響應速度快，但功能范圍相對有限。

04

MCP 與 A2A 的區別

MCP 與 A2A 協議（Agent-to-Agent Protocol）都是 AI 領域的重要協議，但它們在設計目標、技術實現和應用場景等方面存在顯著的區別，如下圖所示。

從定義與定位來看，MCP 旨在解決大模型如何與外部系統交互的問題。它通過標準化的接口連接外部工具與數據源，增強單個 Agent 的能力。A2A 協議則由谷歌主導，旨在打破智能體間的壁壘，讓不同框架、供應商開發的 Agent 實現無縫協作。

從技術實現來看，MCP 采用客戶端-服務器架構，通過標準化的接口來實現大模型與外部資源的交互。A2A 協議則基于 HTTP、SSE 和 JSON-RPC 構建而成，包括能力發現、任務管理、協作機制等核心模塊。

從功能與應用場景來看，MCP 適用于需要大模型實時訪問外部數據的場景，例如知識檢索、智能客服、動態數據分析等。A2A 協議則適用于需要多個智能體協同工作的場景，例如在智能制造、金融分析、客服機器人等行業中，多個智能體可以協調工作，共享信息并共同完成復雜的任務。

如圖所示，我們可以將 MCP 比作一家快遞公司的專線服務，MCP 只為某一客戶提供定制化的取件與派送服務，確保每個包裹（請求）都直達目的地。A2A 協議則像一個由多家快遞公司組成的聯盟平臺，不同公司的車輛（Agent）可以根據需求和位置協調調度，互相轉運包裹，實現最優配送路徑。

掌握 MCP 的五大好處

無論是對于個人開發者，還是對于企業，掌握 MCP 都有如下好處。

（1）能讓AI應用更加實用。

通過 MCP，我們可以讓大模型接入實時數據和專有數據源，提高大模型所回復內容的時效性和相關性。比如，如果沒有 MCP，則聊天機器人在回答問題時只能依賴訓練時學到的知識（可能已經過時）；但有了 MCP，聊天機器人便可以即時查詢數據庫和調用工具，獲取最新的信息來回答問題。

（2）大大簡化了集成開發的工作量。

以往，要讓大模型對接某個新系統，開發者往往需要從頭開始編寫接口代碼。有了 MCP，只要該系統有現成的 MCP 服務器，則實現對接就像插上 USB 接口一樣簡單。這意味著學習 MCP 能讓我們迅速掌握將大模型與各種工具對接的方法。對于開發者而言，這是一項很有用的技能：能夠用標準化的方法為 AI應用增加功能，而不必每次都重復造輪子。

（3）讓AI應用更安全且更易于權限管理。

在沒有標準的時候，讓 AI 應用擁有更多的權限常常伴隨著安全隱患。例如，直接把數據庫憑證嵌入 AI 應用可能會有數據泄露風險。

而MCP 內置了安全機制，通過正確使用 MCP，我們可以更安心地控制 AI 應用對敏感數據的訪問權限。所以，掌握 MCP，也就意味著掌握如何在賦予 AI 應用權限的同時不引入安全問題，這對于個人或企業而言都非常重要。

（4）掌握AI應用的發展趨勢。

MCP 代表 AI 應用的發展趨勢，越來越多的 AI 應用在從封閉走向開放，通過 MCP 等互聯互通。現在入門 MCP，無疑能讓我們站在一個前沿起點上。

（5）讓AI應用“落地生根”。

通過掌握 MCP，我們不再只限于使用現成的大模型回答問題，而是能夠真正讓大模型與各種數據庫和工具對接，為真實世界的問題提供解決方案。

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在大模型從“知識庫”向“數字同事”演進的過程中，MCP 有望成為連接虛擬世界與現實世界的關鍵基礎設施。本書作者團隊衷心希望，本書既能幫助讀者理解 MCP 的工作原理，又能幫助讀者將 MCP 應用于實際的業務場景中。