让AI调用外部工具是构建智能应用的关键能力。本文对比两种主流方案：Function Calling和MCP，帮助你快速选择适合的技术方案。

一、核心概念

Function Calling是什么？

Function Calling是OpenAI等LLM提供商推出的能力，让模型能够理解何时需要调用外部函数，并生成符合格式的调用指令。

核心特点：

• 📦 内嵌式集成，直接在API调用中传递函数定义
• 🚀 零配置启动，无需额外服务器
• 🎯 简单直接，适合快速开发

MCP是什么？

**MCP（Model Context Protocol）**是Anthropic推出的开放协议标准，提供客户端-服务器架构的AI工具调用方案。

核心特点：

• 🌐 开放标准，跨平台跨模型
• 🔌 插件化架构，高度可复用
• 🔄 持久连接，支持复杂交互

二、架构对比

Function Calling架构

用户请求 → LLM(含函数定义) → 生成函数调用 → 应用执行 → 结果返回LLM → 生成响应

特点：请求-响应模式，无状态

MCP架构

AI应用
  ↓
MCP客户端 ⟷ MCP服务器 ⟷ 外部资源
  ↑           (持久连接)
JSON-RPC 2.0

特点：客户端-服务器模式，有状态连接

三、快速代码对比

示例场景：天气查询助手

Function Calling实现

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

// 1. 定义函数
const tools = [
  {
    type: "function",
    function: {
      name: "get_weather",
      description: "获取指定城市的天气信息",
      parameters: {
        type: "object",
        properties: {
          location: {
            type: "string",
            description: "城市名称，如：北京、上海"
          },
          unit: {
            type: "string",
            enum: ["celsius", "fahrenheit"],
            default: "celsius"
          }
        },
        required: ["location"]
      }
    }
  }
];

// 2. 实现函数逻辑
async function getWeather(location: string, unit: string = "celsius") {
  // 实际应用中调用天气API
  return {
    location,
    temperature: 15,
    condition: "晴",
    unit
  };
}

// 3. 主流程
async function chat(userMessage: string) {
  const messages = [
    { role: "user", content: userMessage }
  ];

  // 第一次调用：让LLM决定是否调用函数
  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-4",
    messages: messages,
    tools: tools  // 每次都要传递函数定义
  });

  const message = response.choices[0].message;

  // 如果需要调用函数
  if (message.tool_calls) {
    for (const toolCall of message.tool_calls) {
      const functionName = toolCall.function.name;
      const args = JSON.parse(toolCall.function.arguments);
      
      // 执行函数
      const result = await getWeather(args.location, args.unit);
      
      // 将结果添加到消息历史
      messages.push(message);
      messages.push({
        role: "tool",
        tool_call_id: toolCall.id,
        content: JSON.stringify(result)
      });
    }

    // 第二次调用：生成最终响应
    const finalResponse = await openai.chat.completions.create({
      model: "gpt-4",
      messages: messages
    });

    return finalResponse.choices[0].message.content;
  }

  return message.content;
}

// 使用
await chat("北京今天天气怎么样？");

MCP实现

MCP服务器代码：

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { CallToolRequestSchema, ListToolsRequestSchema } from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";

// 创建MCP服务器
const server = new Server(
  {
    name: "weather-server",
    version: "1.0.0"
  },
  {
    capabilities: {
      tools: {}  // 声明支持工具能力
    }
  }
);

// 1. 列出可用工具
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
  return {
    tools: [
      {
        name: "get_weather",
        description: "获取指定城市的天气信息",
        inputSchema: {
          type: "object",
          properties: {
            location: {
              type: "string",
              description: "城市名称"
            },
            unit: {
              type: "string",
              enum: ["celsius", "fahrenheit"],
              default: "celsius"
            }
          },
          required: ["location"]
        }
      }
    ]
  };
});

// 2. 处理工具调用
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  if (request.params.name === "get_weather") {
    const { location, unit = "celsius" } = request.params.arguments;
    
    // 实际应用中调用天气API
    const weather = {
      location,
      temperature: 15,
      condition: "晴",
      unit
    };

    return {
      content: [
        {
          type: "text",
          text: JSON.stringify(weather)
        }
      ]
    };
  }
});

// 3. 启动服务器
async function main() {
  const transport = new StdioServerTransport();
  await server.connect(transport);
  console.error("天气MCP服务器已启动");
}

main();

MCP客户端使用：

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";
import { spawn } from "child_process";

// 启动MCP服务器进程
const serverProcess = spawn("node", ["./weather-server.js"]);

const transport = new StdioClientTransport({
  reader: serverProcess.stdout,
  writer: serverProcess.stdin
});

const client = new Client(
  { name: "weather-client", version: "1.0.0" },
  { capabilities: {} }
);

await client.connect(transport);

// 一次连接后可以多次使用
const tools = await client.listTools();
console.log("可用工具：", tools);

// 调用工具
const result = await client.callTool({
  name: "get_weather",
  arguments: { location: "北京" }
});

console.log("天气信息：", result);

四、多维度差异对比

1. 架构差异

维度	Function Calling	MCP
架构模式	内嵌式	客户端-服务器
连接方式	HTTP请求-响应	持久连接（Stdio/SSE/WebSocket）
状态管理	无状态	有状态会话
协议标准	专有API	开放标准（JSON-RPC 2.0）

2. 功能差异

维度	Function Calling	MCP
能力范围	仅工具调用	工具+资源+提示
上下文注入	通过消息历史	原生资源机制
服务器主动调用LLM	❌ 不支持	✅ 支持（采样）
跨应用复用	❌ 困难	✅ 容易
实时推送	❌ 不支持	✅ 支持

3. 开发体验差异

维度	Function Calling	MCP
集成复杂度	⭐ 低	⭐⭐⭐ 中等
学习曲线	⭐ 平缓	⭐⭐⭐ 较陡
初期开发速度	🚀 快	🐢 慢
长期维护性	👎 一般	👍 好
调试工具	LLM提供商工具	MCP Inspector

4. 性能差异

维度	Function Calling	MCP
单次调用延迟	✅ 低	⚠️ 略高（首次连接）
多次调用开销	❌ 每次重新建立上下文	✅ 复用连接
Token消耗	❌ 每次传递函数定义	✅ 仅首次握手
并发处理	✅ 无状态易扩展	⚠️ 需要连接管理

五、使用场景对比

Function Calling适合的场景

✅ 快速原型开发

// 场景：快速验证想法，几个简单API调用
// 优势：直接写函数定义，立即可用
const tools = [weatherTool, calculatorTool];

✅ 轻量级集成

// 场景：调用几个RESTful API
// 优势：无需额外服务器，代码简洁
async function callExternalAPI() {
  const response = await fetch("https://api.example.com/data");
  return response.json();
}

✅ 简单工具调用

• 天气查询
• 单位转换
• 简单计算
• 数据库单表查询

✅ 个人项目/小型应用

• MVP阶段快速验证
• 个人开发者项目
• 无需跨应用复用

MCP适合的场景

✅ 企业级系统集成

// 场景：连接多个企业系统（CRM、ERP、数据库）
// 优势：标准化接口，一次实现多处使用
// MCP服务器可以被多个AI应用共享

✅ 复杂文档处理

// 场景：大量文档的读取、分析、搜索
// 优势：资源机制按需加载，不占用上下文
server.setRequestHandler(ListResourcesRequestSchema, async () => {
  return {
    resources: documentsList.map(doc => ({
      uri: `file:///${doc.path}`,
      name: doc.name,
      mimeType: "text/plain"
    }))
  };
});

✅ 需要服务器主动决策

// 场景：工具执行过程中需要LLM辅助决策
// 优势：服务器可以主动请求LLM（Function Calling无法实现）
const aiSuggestion = await client.request({
  method: "sampling/createMessage",
  params: {
    messages: [{ role: "user", content: "分析这个数据..." }]
  }
});

✅ 构建工具生态

• 跨多个AI应用复用
• 标准化集成方案
• 开源工具库

✅ 实时数据流处理

• 日志监控
• 数据流分析
• 实时通知

六、实战案例：数据库查询助手

需求

构建一个AI助手，能够查询数据库、分析数据、生成报表。

Function Calling实现的问题

// ❌ 问题1：每次都要传递大量函数定义
const databaseTools = [
  listTablesFunction,      // 列出表
  describeTableFunction,   // 查看表结构
  queryFunction,           // 执行查询
  analyzeFunction,         // 分析数据
  generateChartFunction    // 生成图表
  // ... 可能有几十个函数
];

// ❌ 问题2：多次往返LLM
// 第1次：列出表 → 第2次：查看结构 → 第3次：执行查询 → 第4次：生成图表
// 每次都是完整的LLM调用，延迟高、成本高

// ❌ 问题3：无法提供数据库架构上下文
// LLM必须先调用函数才能知道有哪些表和字段

MCP实现的优势

// ✅ 优势1：数据库架构作为资源暴露
server.setRequestHandler(ListResourcesRequestSchema, async () => {
  // LLM可以直接"看到"整个数据库结构
  return {
    resources: [
      {
        uri: "db://schema",
        name: "数据库架构",
        description: "包含所有表和字段信息"
      },
      ...tables.map(table => ({
        uri: `db://table/${table.name}`,
        name: table.name,
        description: `表：${table.name}`
      }))
    ]
  };
});

// ✅ 优势2：一次工具调用完成复杂分析
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  if (request.params.name === "analyze_sales") {
    // 服务器端执行多步骤逻辑
    const data = await queryDatabase(sql);
    const chart = await generateChart(data);
    const trend = calculateTrend(data);
    
    // ✅ 优势3：服务器可以请求LLM生成洞察
    const insights = await requestLLM({
      prompt: `分析以下销售数据趋势：${JSON.stringify(trend)}`
    });
    
    // 一次返回所有结果
    return {
      content: [{
        type: "text",
        text: JSON.stringify({ data, chart, trend, insights })
      }]
    };
  }
});

效果对比

指标	Function Calling	MCP
LLM调用次数	4-5次	1次
总延迟	~8-10秒	~2-3秒
Token消耗	高（每次传递函数定义）	低（仅首次）
用户体验	等待时间长	快速响应

七、选型决策指南

快速决策流程图

开始选型
  │
  ├─ 项目规模小、快速开发？ → 选择 Function Calling
  │
  ├─ 需要跨多个应用复用？ → 选择 MCP
  │
  ├─ 工具少于5个且简单？ → 选择 Function Calling
  │
  ├─ 需要处理大量文档/数据？ → 选择 MCP
  │
  ├─ 需要实时数据流？ → 选择 MCP
  │
  ├─ 首次接触AI开发？ → 选择 Function Calling
  │
  └─ 构建企业级平台？ → 选择 MCP

详细选型建议

你的情况	推荐方案	原因
个人开发者，首次项目	Function Calling	学习成本低，快速上手
创业公司MVP阶段	Function Calling	快速验证，降低初期成本
企业内部AI平台	MCP	标准化，长期可维护
开源工具开发	MCP	生态友好，易于集成
简单聊天机器人	Function Calling	无需复杂架构
智能文档管理系统	MCP	资源机制优势明显
数据分析平台	MCP	减少往返，性能更好
工具少于10个	Function Calling	简单直接
工具超过20个	MCP	避免上下文窗口压力
需要多模型支持	MCP	开放标准，不锁定

八、混合使用策略

实际项目中，两者可以结合使用：

策略1：核心用MCP，边缘用Function Calling

// MCP：频繁使用的核心功能
// - 数据库访问
// - 文档处理
// - 业务系统集成

// Function Calling：偶尔使用的简单功能
// - 天气查询
// - 单位转换
// - 简单API调用

策略2：渐进式迁移

// 阶段1：全部使用Function Calling快速开发
const tools = [tool1, tool2, tool3, ...];

// 阶段2：识别高频使用的工具
// 发现tool1和tool2使用频繁，且被多个应用需要

// 阶段3：将高频工具重构为MCP服务器
// 其他工具保持Function Calling

九、总结

Function Calling：快速简单的实用主义

适合：

• 🚀 快速原型开发
• 🎯 简单工具调用
• 👤 个人开发者
• 💡 首次AI项目

核心优势： 零配置、快速上手、无需基础设施

MCP：标准化的长期主义

适合：

• 🏢 企业级应用
• 🔄 工具生态构建
• 📚 复杂上下文管理
• 🌐 跨应用复用

核心优势： 开放标准、高度复用、强大扩展性

关键建议

1. 没有绝对的"更好"：根据场景选择合适的技术
2. 从简单开始：不确定时先用Function Calling
3. 必要时升级：发现复用需求时迁移到MCP
4. 可以混用：不是非此即彼的关系

未来展望

• Function Calling会持续优化，与特定LLM深度整合
• MCP生态会快速增长，成为AI工具的"插件标准"
• 两者可能走向融合，出现统一的工具调用标准

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参考资源

Function Calling

• OpenAI官方文档
• Azure OpenAI指南

MCP

• MCP官方网站
• MCP GitHub
• MCP服务器列表