如果你听说过 MCP，但始终没搞懂它和 Function Calling 的区别，这篇文章就是为你写的。
先说结论
很多人一开始会有这样的误解：
- MCP Server 就是墨迹天气、高德地图这些第三方 API？------错
- MCP 出来了，Function Calling 是不是要被淘汰了？------也错
正确的理解是：MCP 是一套标准化协议，它没有取代任何东西，而是让 AI 应用接入外部工具变得更简单、更统一。
一个生活类比
你家里有很多电器：台灯、风扇、手机充电器......
以前每个电器的插头形状都不一样，每买一个新电器就要专门配一个插座，麻烦死了。
后来大家统一了一个标准------USB 接口，所有设备都支持，插上就能用。
MCP 就是 AI 世界的"USB 接口标准"。
- 电器 = 各种外部工具（天气、地图、数据库）
- 插座 = AI 应用（千问、Claude、Cursor）
- USB 标准 = MCP 协议
MCP 和 Function Calling 是什么关系？
很多人以为 MCP 是 Function Calling 的替代品，其实不是。
Function Calling 是 AI 的"手"，MCP 是"手套的标准尺码"。
手还是那双手，但戴上标准尺码的手套之后，什么东西都能抓------不用每次都量手型重新做手套。
用调用链路来说就是：
rust
没有 MCP 时：
LLM --> 自己写代码对接 --> 天气 API
LLM --> 自己写代码对接 --> 地图 API
LLM --> 自己写代码对接 --> 数据库
（每个工具都要单独开发，改一个牵一发动全身）
有了 MCP 之后：
LLM --> MCP Client --> MCP Server --> 天气 API
LLM --> MCP Client --> MCP Server --> 地图 API
LLM --> MCP Client --> MCP Server --> 数据库
（中间协议统一了，换工具就像换插头一样简单）四层架构，一次说清楚
MCP 体系里有四个角色，每个各司其职。
逐层解释：
第一层 MCP Host（应用层） 就是你用的 AI 软件，比如千问 App、Claude Desktop、Cursor 编辑器。它负责跑 LLM，接收你的问题，决定调用什么工具。
第二层 MCP Client（协议层） 相当于一个翻译官。Host 说"我要查天气"，Client 负责把这个请求翻译成符合 MCP 协议的格式，发给对应的 Server。
第三层 MCP Server（适配层） 这是容易搞混的地方------它不是天气 API 本身，而是封装了天气 API 的一个适配程序。它懂 MCP 协议，也懂怎么调天气 API，负责中间的翻译工作。
第四层 第三方 API（数据源） 这才是真正提供数据的地方，比如墨迹天气、高德地图、你公司的业务数据库。
用一次查天气来走一遍流程
你问："上海今天天气怎么样？"
你会发现：Host 完全不知道也不关心数据是从哪里来的，它只管发请求、拿结果。这就是分层的意义。
用微服务来类比，程序员秒懂
如果你做过后端开发，一定用过 OpenFeign 或者 gRPC 这类 RPC 框架，MCP 的思路和它一模一样。
对照关系一目了然：
| MCP 世界 | 微服务世界 | 干什么的 |
|---|---|---|
| MCP Host | 商品服务 | 核心业务，发起调用 |
| MCP Client | OpenFeign | 协议层，统一通信方式 |
| MCP Server | 库存服务 | 封装逻辑，对外暴露接口 |
| 墨迹天气 | 菜鸟物流 | 真正的数据提供方 |
唯一的区别是：MCP Client 是一个独立运行的本地进程，而 OpenFeign 是一个 SDK，嵌在代码里。原因也很简单------AI 应用经常要访问本地文件、本地数据库，必须有个独立进程来干这件事。
为什么会有 MCP？它解决了什么问题？
这个问题可以和微服务的演进类比着看：
两条演进路径几乎一模一样：
- 一开始能跑就行，简单粗暴
- 业务变复杂，开始各自点对点对接，耦合严重
- 实在维护不下去，搞一套标准协议，统一规范
MCP 出现的原因和微服务出现的原因，本质上是同一件事------系统大了，就需要解耦。
总结
- Function Calling 是 LLM 调用工具的底层能力，没被取代
- MCP 是在它上面加了一层标准协议，让工具对接变得统一
- MCP Server 是适配器，不是数据源本身
- 整个体系分四层：Host（应用）> Client（协议）> Server（适配）> API（数据）
- 理解不了？想想 USB 接口，或者想想 OpenFeign + 微服务，是一回事