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• 所属 MOC: mcp-moc、tool-calling-engineering-moc
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MCP vs Function Calling

范围

本文只比较：

• Function Calling
• MCP

二者经常一起出现，但并不处在同一抽象层。

一句话关系

Function Calling 更关心“模型怎样表达这次工具调用”；MCP 更关心“外部能力怎样以统一协议接进 AI 客户端”。

Function Calling 解决什么

模型得到一组工具定义后，可以输出结构化调用意图：

Model
  ↓
tool name + arguments
  ↓
Host / Backend 真正执行

重点是：

• 选择哪个工具；
• 生成哪些参数；
• 把工具结果重新交给模型。

它不要求这些工具必须来自 MCP。

MCP 解决什么

MCP 关注的是能力接入协议：

Host
  ↓
MCP Client
  ↓
MCP Server
  ├─ tools
  ├─ resources
  └─ prompts

它定义了客户端如何发现和调用 Server 暴露的能力，而不是规定模型内部必须用哪一种推理或调用 API。

两者可以怎样组合

一个常见路径是：

MCP Server 暴露 tool
       ↓
Host 发现 tool schema
       ↓
把可用工具交给模型
       ↓
模型产生结构化 tool call
       ↓
Host 通过 MCP Client 调用 Server
       ↓
结果回到模型

因此 MCP 与 Function Calling 更像：

能力接入层 + 模型调用表达层。

不要把两者混成替代关系

错误问题：

“有 MCP 以后还需不需要 Function Calling？”

更准确地问：

• 工具从哪里发现和连接？
• 模型怎样表达使用哪个工具？
• 谁执行工具？
• 谁负责参数校验、权限、超时和错误恢复？

这些职责可能跨 MCP、模型 API 和 Agent Runtime 多层完成。

最小例子

假设一个 MCP Server 暴露：

search_repo(query)

MCP 负责让 Host 获得这个工具及 schema。

当用户问“代码里哪里实现了鉴权”时，模型可以通过 Function Calling / Tool Calling 机制生成：

{
  "name": "search_repo",
  "arguments": {
    "query": "authentication"
  }
}

真正的搜索由外部 Server 执行。

学习检查

1. Function Calling 与 MCP 分别主要解决哪一层问题？
2. 模型返回 tool name + arguments 后，谁真正执行工具？
3. 一个工具不是 MCP 提供的，还能不能使用 Function Calling？
4. MCP Server 暴露 tool 后，模型是否一定自动理解何时调用它？
5. 画出“模型通过 MCP 工具搜索代码”的最小端到端链路。