MCP和Function Calling：基础知识与实践

在人工智能领域，MCP（Managed Context Protocol）和Function Calling是两个重要的概念，它们在AI应用中发挥着不同的作用。下面我们将以简单易懂的方式介绍它们的基础知识，并提供实例和代码示例，以帮助读者更好地理解。

1. 目的和范围

MCP：MCP是一个通用协议标准，类似于USB-C接口，允许AI模型与不同平台、不同数据源之间进行标准化的通信。这使得AI系统更加开放和互操作
Function Calling：Function Calling是特定模型或平台的功能扩展，允许LLM调用预定义函数以执行特定操作。它通常局限于特定的模型或平台

2. 执行方式

MCP：MCP协议是异步的，发送请求后程序不会等待结果，而是继续执行其他代码，等结果出来再处理。这适合处理时间较长的任务
Function Calling：Function Calling是同步的，调用函数后程序会一直等待函数执行完并返回结果，才继续执行后续代码。这适合需要立即得到结果的场景

3. 应用场景

MCP：适合处理复杂、多步骤的任务，如网络请求、文件读写等。例如，使用MCP可以让AI模型与数据库进行交互，获取数据并处理
Function Calling：适合需要立即得到结果，并且后续代码依赖这个结果的场景。例如，查询天气信息或执行简单的数学计算

4. 灵活性和开放性

MCP：更开放和灵活，可用于各种服务和AI Agent的集成。这意味着开发者可以轻松地将不同的服务接入到AI系统中
Function Calling：相对受限，取决于平台提供的功能定义。这意味着开发者需要依赖特定平台的API和功能

代码示例

Function Calling示例（Python）

python 复制代码

def get_weather(location):
    # 查询天气信息的函数
    return f"{location} 的天气是晴天"

# 调用函数
weather = get_weather("北京")
print(weather)

MCP协议示例（Python）

python 复制代码

import json
import requests

def fetch_data(url):
    # 使用MCP协议发送请求获取数据
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    payload = {"url": url}
    response = requests.post("http://mcp-server.com/fetch", headers=headers, data=json.dumps(payload))
    return response.json()

# 获取数据
data = fetch_data("https://example.com")
print(data)

总结

MCP：是一个通用标准协议，旨在构建开放的AI生态系统，适合处理复杂任务。
Function Calling：是特定模型的功能扩展，适用于特定的应用场景，需要立即得到结果。

要基于 OpenAI 使用 Model Context Protocol (MCP)，你需要了解 MCP 的基本架构和功能。MCP 是一种标准化协议，允许 AI 模型与外部工具和数据源进行交互，而无需为每个工具编写自定义代码。以下是一个使用 MCP 的基本示例，展示如何连接到一个 MCP 服务器并调用工具。

MCP 基本概念

MCP 主机：请求数据或操作的 AI 模型（例如 Azure OpenAI GPT）。
MCP 客户端：AI 模型内部的组件，负责与 MCP 服务器通信。
MCP 服务器：连接 AI 模型与外部系统（如数据库或 API）的中间件。

示例代码

这个示例使用 Python 和 MCP 库来连接到一个 MCP 服务器，并调用一个名为 get_forecast 的工具。我们假设你已经安装了必要的库，并且有一个 MCP 服务器脚本（例如 server.py）。

依赖库

你需要安装以下库：

bash 复制代码

pip install mcp openai

MCP 客户端代码

python 复制代码

import asyncio
import os
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
from openai import OpenAI

# 加载环境变量
load_dotenv()

class MCPClient:
    def __init__(self):
        self.openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
        self.base_url = os.getenv("BASE_URL")
        self.model = os.getenv("MODEL")
        
        if not self.openai_api_key:
            raise ValueError("未找到 OpenAI API Key")
        
        self.client = OpenAI(api_key=self.openai_api_key, base_url=self.base_url)
        self.session = None

    async def connect_to_server(self, server_script_path: str):
        is_python = server_script_path.endswith('.py')
        is_js = server_script_path.endswith('.js')
        
        if not (is_python or is_js):
            raise ValueError("服务器脚本必须是 .py 或 .js 文件")
        
        command = "python" if is_python else "node"
        server_params = StdioServerParameters(command=command, args=[server_script_path], env=None)
        
        stdio_transport = await asyncio.create_task(stdio_client(server_params))
        self.stdio, self.write = stdio_transport
        self.session = await ClientSession(self.stdio, self.write).initialize()

        # 列出 MCP 服务器上的工具
        response = await self.session.list_tools()
        tools = response.tools
        print("\n已连接到服务器，支持以下工具:", [tool.name for tool in tools])

    async def process_query(self, query: str) -> str:
        messages = [{"role": "user", "content": query}]
        
        # 获取可用的工具
        response = await self.session.list_tools()
        available_tools = [{"type": "function", "function": {"name": tool.name, "description": tool.description, "input_schema": tool.inputSchema}} for tool in response.tools]
        
        # 调用 OpenAI API 并传递工具信息
        response = self.client.chat.completions.create(model=self.model, messages=messages, tools=available_tools)
        
        # 处理工具调用
        if response.choices[0].finish_reason == "tool_calls":
            tool_call = response.choices[0].message.tool_calls
            tool_name = tool_call.function.name
            tool_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
            
            # 执行工具调用
            result = await self.session.call_tool(tool_name, tool_args)
            print(f"\n\n[Calling tool {tool_name} with args {tool_args}]\n\n")
            
            # 将结果返回给用户
            return result.content.text
        
        return response.choices[0].message.content

    async def chat_loop(self):
        print("\n🤖 MCP 客户端已启动！输入 'quit' 退出")
        
        while True:
            try:
                query = input("\n你: ").strip()
                if query.lower() == 'quit':
                    break
                
                response = await self.process_query(query)
                print(f"\n🤖 OpenAI: {response}")
            except Exception as e:
                print(f"\n⚠️ 发生错误: {str(e)}")

async def main():
    if len(sys.argv) < 2:
        print("Usage: python client.py <path_to_server_script>")
        sys.exit(1)
    
    client = MCPClient()
    try:
        await client.connect_to_server(sys.argv[1])
        await client.chat_loop()
    except Exception as e:
        print(f"\n⚠️ 发生错误: {str(e)}")

if __name__ == "__main__":
    import sys
    asyncio.run(main())

运行示例

启动 MCP 服务器 ：确保你有一个 MCP 服务器脚本（例如 server.py），并且它已经配置好工具（如 get_forecast）。
运行客户端脚本：使用以下命令运行客户端脚本，传入服务器脚本路径作为参数。
bash 复制代码
```
python client.py server.py
```
与 AI 交互 ：在客户端终端中输入查询，例如"北京今天天气如何？"，如果配置了相应的工具（如 get_forecast），MCP 将自动调用该工具并返回结果。

注意事项

确保 .env 文件中正确配置了 OpenAI API Key 和 Base URL。
MCP 服务器脚本需要正确配置并运行，以提供工具访问功能。
本示例使用了简化的错误处理和日志记录，实际应用中应添加更全面的异常处理和日志记录。