我太奶奶都懂的：Function Calling 和 MCP 的区别！
2025-04-19 17:11:18 62 0
今天这篇文章聊聊最近 AI 领域的一些新玩法，都是我个人的一些天马行空的思考，欢迎大家留言讨论。如果你觉得看完后能少踩点坑，不妨点个赞、留个言、关注一下～谢谢！
我们从一个非常接地气的问题出发：“今天五行分布怎样？”来看一看 AI 是怎么一步步发展的，同时也帮助大家理解 Function Calling 和 MCP 之间的区别。
背景设定
假设我们生活在一个世界，电脑一开始什么都不懂，不知道“甲”是木，也不知道“丙”是火。想要算出今天的五行分布，只有一种办法：使用一种“神秘算法”，它能根据天干地支计算出五行，然后再分析五行之间的分布情况。
五行基础对照如下（仅供参考）：
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木——甲乙，寅卯辰
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火——丙丁，巳午未
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土——戊己，辰戌丑未
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金——庚辛，申酉戌
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水——壬癸，亥子丑
阶段1：人工查表的时代
用户：今天五行分布怎样？
我：（查表中）甲→木，丙→火……OK。然后我用神秘算法算出分布，再告诉你结果。
流程：用户 → 我 → 查表 → 算分布 → 回答用户
问题：太慢，纯靠体力劳动。
阶段2：电脑登场
我开始用计算机帮忙。用户给我一个“甲”，我把它输入电脑，它返回“木”。我还是中间人，只是把体力活外包给了电脑。
流程：用户 → 我 → 电脑 → 我 → 用户
进步：快多了，但还不智能。
阶段3：用户自助查询
我把查询系统开放给用户，只要他输入“甲乙丙”，系统就能自己返回五行。
流程：用户 → 电脑（我维护）→ 用户
缺点：用户要知道输入什么，像是在和 ATM 操作。
阶段4：自然语言交互的雏形
用户不想管什么“甲乙丙”，只想说“今天五行分布怎样？”于是我们写了一堆 if else，看到关键词就执行算法。
问题：只要含“五行”，就触发……哪怕是“我第五行第六列那个人今天请假了”。系统理解太死板。
阶段5：AI 大模型出现（如 ChatGPT）
AI 通过学习全网的知识来理解你说的“今天五行分布怎样”，并尝试回答。
问题：天干地支可以推理出来，但神秘算法不是公开知识，AI 不知道怎么算，只能打太极：
“你这个问题真不错，今天是癸巳日，但五行我建议你请教当地大师～”
阶段6：RAG（检索增强生成）
我把过去一百年的五行分布和对应的答案喂给系统，用户的问题被转换成关键词去匹配最接近的记录。
流程：用户 → 匹配历史问答 → 模板化回答
问题：不灵活，遇到“今天的昨天的五行”就找不到匹配；神秘算法仍然是黑盒。
阶段7：Function Calling 登场！
终于！我们有了两个函数：
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getWuXingFromGanzhi(天干地支)→ 返回五行 -
analyzeDistribution(五行列表)→ 返回五行分布
AI 可以动态调用这些函数，像拼积木一样完成复杂任务。
流程：
用户 → AI → 调用函数1 → 拿到五行 → 调用函数2 → 拿到分布 → AI 返回建议
下面模拟这个流程：（实际就是电脑交互过程）
用户：今天五行分布怎样？
我：我有2个函数：1.通过天干地支计算五行，参数是天干地支 2. 通过五行计算分布情况，参数是五行
请根据用户的提供信息(今天五行分布怎样？)计算五行分布，并根据计算的结果提供建议。
AI:我需要调用第一个函数，参数是：甲丙
我：我有2个函数：1.通过天干地支计算五行，参数是天干地支 2. 通过五行计算分布情况，参数是五行
请根据用户的提供信息(今天五行分布怎样？)计算五行分布，并根据计算的结果提供建议。
我需要调用第一个函数，参数是：甲丙
第一个函数的答案是：木火。
AI: 我需要调用第二一个函数，参数是：木火
我：我有2个函数：1.通过天干地支计算五行，参数是天干地支 2. 通过五行计算分布情况，参数是五行
请根据用户的提供信息(今天五行分布怎样？)计算五行分布，并根据计算的结果提供建议。
我需要调用第一个函数，参数是：甲丙
第一个函数的答案是：木火。
我需要调用第二一个函数，参数是：木火
第二个函数的答案是：木80% 火50%
AI:今天是五行木强势的一天，您可以去干一些金属相关的活动或者事情，今天的幸运数字是1.适合穿黄色的衣服。
我：其他操作+AI的返回数据给用户。
用户：得到答案
问题：
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每轮调用时要重复贴系统提示，token 超长，成本高
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函数只能我自己写，别人想复用就得贴我源代码
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多函数时，执行顺序难控制
阶段8：MCP + Function Calling = 真正的 AI 模块化！
MCP（Model Context Protocol）来了，它就像是 AI 的 USB-C 插口。
我只需要告诉 MCP Server：
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有哪些函数（比如 getWuXingFromGanzhi 和 analyzeDistribution）
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函数的定义、权限、调用顺序
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AI 应该在什么场景调用这些函数
然后：
流程：
用户：今天五行分布怎样？
→ MCP Client → MCP Server
→ Server 通知 AI：你有两个函数，可以先算出五行，再算分布
→ AI 决定调用顺序，获取中间结果，再给出个性化建议
→ MCP Server 返回给 Client → 用户看到结果！
下面模拟这个流程：（实际就是电脑交互过程）
用户：今天五行分布怎样
我MCPclient: 今天五行分布怎样发给 MCP SERVER。
腾讯云MCPSERVER: 用户输入的是 今天五行分布怎样。 你有2个函数：1.通过天干地支计算五行，参数是天干地支 2. 通过五行计算分布情况，参数是五行
请基于今天日期（甲辰年 壬辰月 癸巳日 丙午时），先调用函数获取五行，再分析分布并提供建议。
AI: 调用第一个函数（甲辰年 壬辰月 癸巳日 丙午时）
腾讯云MCPSERVER： ["木", "土", "水", "水", "火", "火", "火", "火"]
AI: 调用第2个函数（["木", "土", "水", "水", "火", "火", "火", "火"]）
腾讯云MCPSERVER： { "木": 1, "土": 1,"水": 2,"火": 4,"金": 0}
AI: 今天的五行分布为：火旺（金缺）。火有4个，水有2个，木和土各1个，金为0。火气过旺，建议注意情绪控制，避免上火。
可多接触水、金属性的事物，如清凉食物、静心冥想、穿戴白色或黑色衣物。
我：拿到结果给用户
用户：拿到最终结果
优势：
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节省 Token：函数定义只注册一次，不用每轮重复贴提示词
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模块复用：别人也能用我的函数，像调用 API 一样
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中间者能力增强：Server 可以动态优化提示词、调整执行顺序
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协议统一：多个系统之间可以“插来插去”
那 Agent 呢？
Agent 其实就是把以上所有能力：检索、调用函数、记忆、计划，全都揉到一起！Agent 更像是“有大脑+手脚”的数字员工。