方式	成熟度	是否结构化	优势	缺点	例子
① 纯自然语言接口（NL Prompting）	⭐	❌	实现最简单，零学习成本	易出错，不可自动执行，需要“人工解析”	“请帮我打开 Excel”
② 模板式（Command / DSL 调用）	⭐⭐	⚠️ 部分	格式固定、可解析	仍需解析逻辑，模型可能输出错误格式	CMD: search("weather beijing")
③ Function Calling / JSON Schema / Tools	⭐⭐⭐⭐⭐	✔️ 完全结构化	规范、安全，适合自动执行	需要 schema、开发工作	OpenAI FC / Claude Tools / Gemini API
④ 插件协议（MCP / WebRTC / websocket agent）	⭐⭐⭐⭐	✔️	标准生态、可跨平台、可共享	需要运行环境和权限管理	MCP、LangChain Runnable agent 体系
⑤ 代理型自主规划框架（ReAct / Toolformer / AutoGPT agent loop）	⭐⭐⭐⭐⭐	✔️流程结构化	模型能自主规划步骤并自主调用外部工具	可能误调用或循环，需要安全/资源控制	ReAct、AutoGPT、OpenAI Agents

引子：要让 大模型具备 MCP（Model Context Protocol）能力，你只需要让模型能够理解和使用 MCP 规范提供的 工具调用机制，并让外部系统通过 MCP 管理可调用的资源（API、数据库、文件系统、硬件等）。流程大致分为 三层：模型、协议、工具/资源。

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✅ 1. 模型层：支持工具调用（Tool Use / Function Calling）

MCP 不是改变模型架构，而是让模型遵循统一协议与外部工具交互。

因此模型需要具备：

能力	说明
结构化输出能力	如 JSON、schema-based function calling
能理解 MCP 的工具描述	模型需要理解 schema、参数说明等
基于上下文自主决定是否调用工具	让模型能像 agent 一样调用

如果模型已经支持 function calling（如 OpenAI、GPT、Claude、Llama agent 模式），几乎可以无缝支持 MCP。

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✅ 2. 协议层：MCP Runtime（接入层）

这部分由开发者实现，不属于大模型本身。

MCP runtime 负责：

• 注册工具（tools）
• 提供资源列表
• 接收模型发送的工具调用请求
• 执行实际操作（API、db、文件、shell、机器人、IoT、SDK…）
• 将执行结果返回给模型继续推理

📌 MCP 提供标准接口：

list_tools
call_tool
list_resources

这层类似 function calling 的标准化扩展协议。

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✅ 3. 工具/资源层：绑定外部能力

你可以将任何能力包装成 MCP 工具：

• REST API
• 本地数据库查询
• Python/JS 函数
• 文件读写
• 执行 Shell 命令
• 控制机器人 / IoT
• 访问摄像头、麦克风

示例工具定义（类似 OpenAPI + JSON schema）：

{
  "name": "search_google",
  "description": "Search information on Google",
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "query": { "type": "string" }
    },
    "required": ["query"]
  }
}

模型会识别工具定义，并在需要时输出：

{
  "tool": "search_google",
  "arguments": { "query": "What is MCP?" }
}

然后 runtime 调用真实 API，并把结果塞回模型继续推理。

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📌 总结版（非常精炼）

概念	定位	是否与模型耦合	作用范围
Function Calling	模型输出结构化工具调用格式	轻耦合	单一应用/API
Function Tooling	工具注册体系 + schema 推理	中耦合	面向应用工程
MCP（Model Context Protocol）	统一协议标准	最轻耦合	跨应用、多工具生态、可共享

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🎯 关键结论

大模型不需要内置 MCP，只要能理解工具 schema 并支持结构化调用，就能通过 MCP runtime 获得能力。
MCP 是模型能力扩展层，不是模型优化技术，也不是 function calling 的竞争品，而是标准化升级版。