随着Manus的出圈也让MCP(Model Context Protocol，模型上下文协议) 重新引起了大家的重视，说起MCP就不得不提另一个技术概念Function Call（函数调用），上一篇文章主要针对MCP进行全面的讲解，今天针对Function Call（函数调用）和MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议)，分别从功能、定位、技术实现、适用场景等多个维度进行剖析，让大家能更好的理解和使用。
一、功能定位上区别
MCP Server
MCP Server（Model Context Protocol Server）是一种基于标准化协议的服务端程序，主要为大语言模型（LLM）提供外部数据和能力支持。例如，Fetch MCP Server可以抓取网页内容，Google Drive MCP Server可以读取文件。它的核心定位是"被动服务"，仅响应调用请求，不参与决策或推理。
MCP Server就像一个工具箱，里面装满了各种工具（如信息抓取、数据库查询、天气查询），但它不会主动使用这些工具，而是等待别人来挑选。MCP Server的功能相对单一，专注于提供数据和工具接口。例如，它可以抓取网页、读取文件或调用API，但不具备推理能力
优势：模块化设计，便于独立开发和扩展。
局限性：只能被动响应，无法主动解决问题。
Function Call
Function Call是指大模型直接调用预定义函数的能力，允许模型生成请求参数并整合结果。例如，模型可以通过Function Call查询天气或执行简单的数学计算。它的本质是"代码级工具"，通常与模型绑定部署。
Function Call就像一把瑞士军刀，虽然小巧但功能多样，可以直接嵌入模型中完成轻量级任务。适合处理简单、低延迟的任务，例如实时翻译、情感分析等。它与模型紧密集成，能够在推理过程中快速调用。
优势：高效便捷，无需额外通信开销。
局限性：受模型运行时资源限制，无法执行耗时任务。
二、交互方式
MCP Server
MCP Server采用被动服务模式，仅在接收到请求时返回数据。例如，当模型需要抓取网页内容时，会通过HTTP/SSE协议发送请求，MCP Server获取数据后返回。
Function Call
Function Call由模型运行时环境直接执行，开发者需预先定义函数并将其打包到模型服务中。这种方式适用于高频轻量任务。
三、技术实现
MCP工作流
Funtion Call 工作流
技术特性
四、应用场景
**MCP Server **
需要多步骤协作和上下文维护的场景
- 机票预订全流程：拆解为"意图解析→航班查询→用户选择→支付确认"，通过 MCP 协调各步骤的上下文传递
- 企业级智能客服:实现"问题分类→知识库检索→工单生成→反馈跟踪"的闭环流程
需统一通信协议和数据结构的需求
- 强制模型输出 JSON/XML 格式数据，与 ERP 系统对接
- 规范金融交易场景的订单字段结构和验证规则（如金额、账户校验）
多工具并行或串联调用的场景
- 智能家居控制：通过 MCP 协调"语音识别→设备控制→状态反馈"的跨系统协
- 作企业数据分析：同时调度本地数据库、云存储和可视化工具生成报告
**Function Call **
通过预定义函数直接触发外部服务
- 实时数据查询：调用 get_weather()获取天气数据、get_stock_price() 查询股价等。
- 简单指令执行：用户说"发邮件给客户"时，直接触发 send_email（） 函数。
- 厂商专属功能：例如 OpenAI 的 GPT-4 调用 DALL·E 生成图片。
对上下文管理要求较低的场景
- 单次问答中调用计算器工具完成数学运算。
- 通过 search_flights 接口直接返回航班列表。
依赖特定厂商接口的场景
- 基于 OpenAI Function Call 开发封闭生态工具。
- 快速实现模型与私有 API 的对接（无需标准化协议）。
总结
MCP Server和Function Calling代表着两种不同的AI交互范式,它们各有优势,适用于不同的应用场景.对于开发者而言,关键是要理解这两种方案的本质区别，根据任务复杂度、团队协作需求和安全隔离性综合选择。通过合理搭配，可以构建出高效、灵活的AI系统，释放大模型的最大潜力。