前言
MCP（模型上下文协议）与Function Call（函数调用）在大模型应用开发中是两种关键技术，它们在提升大模型能力与拓展应用边界方面发挥着重要作用，同时二者在功能、实现方式等方面存在显著差异，且在某些场景下相互关联、相互补充。MCP 搭建了大模型与外部世界沟通的 “桥梁”，而Function Call则是大模型在通过这座 “桥梁” 后，在外部世界中执行具体任务时的 “工具”。
一、核心概念对比
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放标准，其核心作用是规范应用程序向大语言模型（LLMs）提供上下文信息的方式 。它就像是 AI 应用领域的 “通用接口”，为大模型与外部数据源、工具之间搭建起标准化的交互桥梁。
Function Call，即函数调用，是一种在大模型处理任务过程中，增强其功能的实现机制。大模型在接收到用户输入并进行处理时，当遇到自身能力无法直接完成的任务，如需要获取实时数据、执行特定复杂操作等情况，会根据预设规则和接口定义，调用外部的函数或服务。这些外部函数或服务可以是数据查询接口、计算函数、文件处理程序等。
特性 Function Call MCP
本质 模型内置能力（如OpenAI的JSON格式指令） 跨模型协议标准（独立于具体模型）
定位 单模型调用外部工具的实现方式 多模型调用工具的通信规范
发起方 由大模型主动生成调用指令 由标准化客户端/服务器架构传递指令
依赖关系 深度绑定特定模型（如Deepseek） 模型无关（兼容Deepseek/Claude/通义等）
简单比喻：
● Function Call = 手机的语音助手（只能控制本机APP）
● MCP = 蓝牙协议（让任何手机连接任何耳机）
二、功能特性差异
从功能特性来看，MCP 即模型上下文协议，它的核心功能是规范应用程序向大语言模型提供上下文信息的方式。通过 MCP，每个模型调用都被封装了数据血统、策略规则和出处等信息，确保 AI 组件无论在何处运行，都能继承相应的管理规范。这就好比为大模型打造了一个标准化的信息交互 “枢纽”，使其能够便捷地连接到各种数据源和工具，实现信息交互和任务执行。例如在智能数据分析场景中，分析师使用AI驱动的数据分析工具，借助 MCP，该工具能快速连接企业各类数据源，获取数据并完成复杂分析任务。
Function Call技术是一种通过调用外部函数或服务来增强模型功能的机制。在大模型生成回答或执行任务时，可动态调用特定函数或接口，从而获取最新数据或执行复杂操作。比如在早期阶段，模型只能依赖静态数据集操作，回答基于训练数据，缺乏实时调用外部信息能力；随着发展，模型开始支持调用简单外部API接口获取静态数据，如天气信息等；到现阶段，模型不仅能调用外部API，还能动态执行复杂函数，像数据分析、图像处理这类复杂操作都能完成，显著扩展了模型应用范围和功能。例如在一个智能购物助手应用中，当用户询问某商品当前价格时，大模型可通过 Function Call调用电商平台实时价格查询接口，获取最新价格信息并反馈给用户。
