有人问我：“现在AI名词层出不穷，Prompt还没有玩明白，又有Agent，后面又是MCP，它们到底啥关系？”

其实，这不仅是名词的堆砌，更是一部AI从陪聊到打工的奋斗史。

今天我们就以开发人员的视角，花3分钟梳理一下这些逻辑。

记得GPT刚出来的时候，我们都在研究怎么“提问”。到了今年，我们已经开始研究AI开始“干活”！

要把Prompt、Function Calling、Agent和MCP串起来，其实只需要理解一个核心逻辑：如何让AI更精准地执行主人的意图。

一、从“直男”到“角色扮演”（Prompt）

最早我们和AI聊天，发出的每一句话都叫做：User Prompt（用户提示词）。

比如：

我说：我肚子疼

AI回答：建议去就医（毫无感情）

我们想要AI更有“人情味儿”，于是引入了System Prompt（系统提示词）。

这就好比给AI塞了一张“人物卡”：“从现在开始你是我的女朋友。”这时候

我再说：“我肚子疼”。

AI回答：“亲爱的，快去休息，我给你倒热水”。

本质上：System Prompt解决了AI“我是谁”的问题。

二、AI有手了（Agent & Function Calling）

光会聊天没有用，我们要的是生产力。于是Agent（智能体）诞生了。

简单来说：Agent就是“大脑（LLM） + 双手（Tools）”。

最早的Agent，是我们在Prompt里写一段“说明书”，告诉AI：你可以怎么怎么，不可以怎么怎么。

但是AI毕竟是概率模型，经常会有“看不懂说明书”或者“已读乱回”的情况发生。

为了解决这个问题，大模型厂商推出了Function Calling（函数调用）。这相当于把自然语言说明书变成了标准化的JSON格式。

• 以前：请帮我读一下这份文件。
• 现在：严格定义的JSON结构，参数属性一清二楚。

本质上：Function Calling解决了AI“怎么准确下达指令”的问题。

三、AI时代的USB协议（MCP）

现在的重头戏，当你的Agent越来越多，比如你写一个“代码助手Agent”，又写了一个“文案助手Agent”。

它们都需要读取本地文件这个功能，难道要在每个Agent里都把读取文件的代码写一遍吗？

这也不太符合我们全栈工程师DRY（Don’t Repeat Yourself）的原则了。

于是，MCP（Model Context Protocol）出现了。

你可以把MCP想象成AI时代的USB协议：

• MCP Server（服务端）：就像一个U盘，里面封装了各种工具。
• MCP Client（客户端/Agent）：就像电脑主机，只要插上这个U盘，就能直接用里面的功能。

无论你用的是Claude、ChatGPT、DeepSeek还是本地模型，只要支持MCP协议，就能无缝连接任何MCP Server工具。

这样就不用每个模型单独写适配器了。

本质上：MCP解决了AI工具“复用性”和“标准化”的问题。

回头总结，这条技术线演变进化的非常清晰：

1. Prompt：让AI听懂人话。
2. Function Calling：让AI说机器能听懂的话（JSON）。
3. MCP：让AI工具能像积木一样随意插拔。

作为开发者，我们正处在一个“从调戏AI转向构建AI工作流”的关键节点。

MCP的出现，标志着AI应用开发正走向标准化和成熟。

如果你还没有尝试过配置自己的MCP Server，建议抽空试一试。那种“大脑”与“物理世界”无缝连接的感觉。

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