在人工智能与大模型技术飞速发展的今天，我们常常会听到各种专业术语，比如 MCP（Managed Context Protocol）和 Function Call（函数调用）。
它们看起来都有点像是在帮助大模型“获取外部数据”的工具，但其实两者的定位与作用方式大不相同。
MCP
MCP（Managed Context Protocol）是一个抽象层面的协议标准。它规定了上下文与请求的结构化传递方式，并要求通信格式符合 JSON-RPC 2.0 标准。
你可以把 MCP 想象成一个通用的接入标准（“USB-C标准”），任何想要在这个框架下为 LLM 提供数据或工具的实现，都必须按 MCP 的要求来处理消息和上下文。
举个例子，当你给电脑插入USB设备时，无论是鼠标、键盘还是U盘，只要遵循 USB 标准接口，就能被系统识别和使用。MCP 就是这样一个为 LLM（大型语言模型）提供的“通用标准接口”，只不过它是用在 LLM 与外部数据源、工具或应用之间的信息沟通中，而不是给电脑插东西。
MCP 要求通信格式遵循 JSON-RPC 2.0 标准，确保消息传递彼此看得懂。这就像给所有玩家统一一套“语言”和“礼仪”，不管你是数据服务商、工具提供者，还是前端应用，都用这一套规范去和 LLM 沟通。这样一来，LLM 就像插上了一个“通用转接头”（好比 USB-C），任何想要给 LLM 供能或提供数据的资源，只要能符合这套标准，就能与它愉快对话。
Function call
Function call 则是某些大模型（如 OpenAI 的 GPT-4）提供的特有接口特性。
它以特定的格式让 LLM 能产出一个函数调用请求，然后宿主（应用）可以读取这个结构化的请求去执行对应的操作并返回结果。
但这个特性本身并不要求消息一定是 JSON-RPC 格式，也不一定遵守 MCP 的上下文管理方式。
它是由大模型服务提供商定义的一种调用机制，与 MCP 所定义的协议与标准没有内在依赖或直接关联。
举个简单的类比：Function Call 就像某家品牌手机的“专属充电协议”。苹果的 Lightning 接口或华为的 SuperCharge 协议，都不是通用标准，但它们可以让自家设备在特定条件下更好地发挥功能。这些专有接口没有要求一定要使用 JSON-RPC，也不要求按 MCP 那套标准走。它是由大模型服务提供商定义的特性，是特定“供应商生态系统”下的专有能力。
在 Function Call 的支持下，模型可以说：“嘿，我想调用这个函数，给我执行一下！”然后你的应用就会拿到这个调用请求，去跑对应的操作，把结果再返回给大模型。这样的大模型就像一位智能助理，能主动告诉你要帮它做什么事，而不是被动地等待你把数据整理好送给它。
两者是完全不同层面的东西
MCP 是一个更底层、更通用的标准，相当于为所有人提供的“公共基础设施”。Function Call 则是某些大模型专用的“增值服务”。
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MCP 是通用协议层的标准化约定（更偏抽象和通用性）。
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Function call 是某大模型厂商特定的实现方式和特性（更偏向具体实现）。
两者并不互相包含
两者并不互相包含，也没有谁必须依赖谁。
应用可以选择在 MCP 之上通过特定机制（包括 function call）与模型交互，也可以在 MCP 范式下使用其他不基于 function call 的方式与模型或数据源交互。
简单来说，MCP 与 Function Call 是两条并行的赛道，它们不互为前提条件，你可以各取所需。
总结
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MCP：通用协议层面的标准约定，就像给 LLM 使用的“USB-C规范”。
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Function Call：特定大模型厂商提供的独特特性，就像某品牌手机的专属充电协议。
两者各有用武之地，并不相互包含或依赖。正是因为这种灵活多样的生态，使得我们在 AI 场景中有更多选择与空间去探索。
