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MCP:从 Function Calling 到 AI Agent 的技术演进与生态构建

近年来,随着 AI 模型(如 GPT-4、Claude 等)的迅速发展,如何高效地将 AI 与企业级系统及各类第三方服务进行集成,成为了开发者和企业亟待解决的难题。传统方式依赖于单次的 Function Calling 实现模型与 API 的交互,但在复杂场景下,上下文传递不足以及各个服务之间的碎片化实现,使得全链路自动化成为难题。为了解决这一痛点,Model Context Protocol(MCP) 应运而生,为我们提供了一种全新的开放标准。

1. 背景与技术挑战#

在过去的开发实践中,主要存在以下几个挑战:

  • 碎片化的接口调用:各个平台与服务采用不同的 API 设计,导致集成工作重复且效率低下。
  • 上下文信息难以贯通:传统 Function Calling 难以在多步任务中维持连续的上下文,限制了 AI Agent 的自主决策能力。
  • 重复造轮子问题:开发者需要为每个服务单独编写集成代码,资源浪费严重,且系统维护困难。

企业在面对敏感数据和安全要求时,这些问题尤为突出。迫切需要一种开放、通用且具有共识的协议标准,来统一各类服务的能力描述和调用方式。

2. MCP 的技术突破#

MCP 的设计理念类似于电子设备中的 Type-C 接口,它的核心优势包括:

  • 统一标准化能力描述
    MCP 通过明确描述各项服务的功能、输入参数与返回格式,为 AI Agent 构建了一份详细的“能力清单”,使不同服务之间可以无缝协作。

  • 上下文传递与自动化决策
    借助 MCP,AI Agent 能够跨服务维持上下文信息,实现从单次函数调用到全自动任务执行的转变。这使得 AI 系统不仅仅提供建议,而是能够在多步任务中自主决策并执行。

  • 开放生态与复用性
    标准化协议促使各大服务商和开源社区共同构建生态系统,开发者无需重复造轮子,可以直接使用现有的 MCP 服务,显著降低了集成门槛和开发成本。

3. MCP 与传统 Function Calling / AI Agent 的对比#

在理解 MCP 的优势之前,我们先来明确传统技术之间的差异:

  • Function Calling:主要用于将 AI 模型的请求转化为单次 API 调用,适用于简单任务,但难以应对复杂场景。
  • AI Agent:在 Function Calling 基础上增加了决策逻辑,实现一定程度的自动化;然而,上下文传递与多步决策依旧存在局限。
  • MCP:在上述基础上,通过标准化描述和上下文管理,支持跨系统、跨服务的连续任务执行,实现了真正的全链路自动化。

4. MCP 架构解析#

MCP 的架构主要包括以下四个核心组件:

  • MCP Hosts:指运行 AI 模型的应用程序,例如 Cursor、Claude Desktop 等。
  • MCP Clients:在 Host 内部维护与 MCP Server 的 1:1 通信,负责请求转发和响应处理。
  • MCP Servers:作为协议的核心,MCP Server 提供各项服务的能力描述、工具列表以及上下文信息,充当 AI Agent 与各类服务之间的桥梁。
  • Local Data Sources & Remote Services:分别对应本地数据和远程 API,提供实际的数据支撑和功能实现。

这种设计使得不同服务可以在 MCP 标准下互通,AI Agent 能够根据任务需求,自动选择并调用合适的服务,实现多系统间的无缝集成。

5. 示例代码解读#

以下代码展示了如何基于 MCP 实现一个 GitHub 集成服务。该示例定义了搜索仓库、搜索 Issue 以及创建 Issue 的能力,并通过标准化的接口描述完成了与 GitHub API 的交互。

import { z } from 'zod';
import { Server, ListToolsRequestSchema, CallToolRequestSchema, StdioServerTransport } from 'mcp-sdk';
import * as repository from './repository';
import * as issues from './issues';
import * as search from './search';
const VERSION = '1.0.0';
const server = new Server(
{ name: "github-mcp-server", version: VERSION },
{ capabilities: { tools: {} } }
);
// 定义工具列表,告知 AI Agent 可用的功能
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
return {
tools: [
{
name: "search_repositories",
description: "搜索 GitHub 仓库",
inputSchema: repository.SearchRepositoriesSchema,
},
{
name: "create_issue",
description: "在 GitHub 仓库中创建 Issue",
inputSchema: issues.CreateIssueSchema,
},
{
name: "search_issues",
description: "搜索 GitHub Issue 和 Pull Request",
inputSchema: search.SearchIssuesSchema,
}
],
};
});
// 处理具体工具调用请求
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
if (!request.params.arguments) {
throw new Error("缺少必要的参数");
}
switch (request.params.name) {
case "search_repositories": {
const args = repository.SearchRepositoriesSchema.parse(request.params.arguments);
const results = await repository.searchRepositories(args.query, args.page, args.perPage);
return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(results, null, 2) }] };
}
case "create_issue": {
const args = issues.CreateIssueSchema.parse(request.params.arguments);
const issue = await issues.createIssue(args.owner, args.repo, args.options);
return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(issue, null, 2) }] };
}
case "search_issues": {
const args = search.SearchIssuesSchema.parse(request.params.arguments);
const results = await search.searchIssues(args);
return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(results, null, 2) }] };
}
default:
throw new Error(`未知的工具:${request.params.name}`);
}
});
async function runServer() {
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);
console.error("GitHub MCP Server 已启动,通过 stdio 进行通信");
}
runServer().catch((error) => {
console.error("启动服务器时发生致命错误:", error);
process.exit(1);
});

上述代码充分展示了 MCP 如何通过标准化协议描述服务能力,并在 AI Agent 的请求下自动调用相应的 API,从而实现跨服务的任务自动化。

6. 实际应用与生态构建#

基于 MCP 的开放标准,当前已有越来越多的第三方平台和开源社区开始提供 MCP 服务器实现,典型应用场景包括:

  • 企业级自动化运维:通过整合本地日志、数据库查询等功能,实现从问题监控到自动化故障修复的闭环管理。
  • 跨平台工具集成:如 GitHub、Slack、AWS、Google Calendar 等服务均已有对应的 MCP 实现,方便开发者快速构建多平台协同的 AI Agent。
  • 生态系统构建:统一的接口标准有助于降低各服务之间的集成难度,促进企业、开发者与开源社区之间的协同创新。

7. 展望与思考#

从技术演进角度看,MCP 的推出标志着 AI 应用集成进入了全新的阶段。未来,我们有理由相信:

  • 上下文传递能力进一步增强:AI Agent 将能在更大范围内保持上下文连续,实现复杂任务的多步自动化执行。
  • 跨平台互操作性显著提升:统一协议标准将促使不同平台和服务间的数据和功能实现无缝对接,降低系统集成成本。
  • 生态系统逐步完善:随着各大平台和开源社区的持续投入,基于 MCP 的应用和工具将日益丰富,推动整个 AI 自动化领域的深度发展。

总结#

MCP 为我们提供了一种全新的思路,将传统的 Function Calling 升级为具备跨平台上下文传递能力的 AI Agent。通过统一的能力描述和标准化的接口,开发者不仅可以减少重复工作,还能更快速地构建出高效、智能的自动化系统。在技术不断进步和生态系统逐步完善的推动下,MCP 将成为未来 AI 应用集成的重要基石,为实现全链路自动化提供坚实保障。#

MCP:从 Function Calling 到 AI Agent 的技术演进与生态构建
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Author
w23ta0
Published at
2025-03-08
License
CC BY-NC-SA 4.0