AI 进化论：从 Function Calling 到 MCP，你的大模型还在“裸奔”吗？

一、 给 AI 装上手脚：Function Calling 到底是个啥？

1. 专业解释与大白话解读

专业解释： Function Calling（函数调用） 是模型厂商（如 OpenAI、阿里云 Qwen）提供的私有接口功能。它允许开发者预定义一组工具（函数），当模型判断用户意图需要调用外部数据或执行特定操作时，它会输出符合函数签名的 ​**结构化参数（JSON）**​，由后端执行后再将结果反馈给模型生成最终回复。

大白话解读： 想象你雇了一个很有才华但没手没脚的“军师”（大模型）。如果你问他“今天外面几度？”，他只能瞎编。但如果你递给他一个温度计（Function），告诉他怎么读数，他就能先看温度计，再告诉你：“主公，外面 35 度，建议宅着。”

生活案例： 这就像点外卖。你（用户）对大模型说“我饿了”。大模型（外卖员）不会自己做饭，但他知道调用“美团下单”这个函数，填好“红烧肉”和“你的地址”，最后把热腾腾的饭菜送到你手里。

2. 核心功能与代码示例

在 Qwen-Agent 等框架中，Function Calling 可以实现实时数据获取、复杂数学计算和外部系统操作。

# 示例：一个简单的天气查询函数注册
from qwen_agent.tools.base import BaseTool, register_tool

@register_tool('get_weather')
class WeatherTool(BaseTool):
    description = '获取指定城市的实时天气'
    parameters = [{
        'name': 'city',
        'type': 'string',
        'description': '城市名称，如：北京',
        'required': True
    }]

    def call(self, params: str, **kwargs) -> str:
        # 这里模拟调用 API
        import json
        args = json.loads(params)
        city = args['city']
        return f"{city}今天晴转多云，25度，适合摸鱼。"

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二、 实战演练：搭建你的“门票数据助手”

1. 业务场景介绍

我们需要搭建一个能查询门票销量的助手。它基于 tkt_orders 数据表，包含订单时间、用户 ID、省份、订单金额等字段。

2. 进阶：一次调用，搞定查询 + 可视化

传统模式下，查数据和画图是分开的。但在进阶版 exc_sql 工具中，我们实现了 自动推断图表字段 并直接返回 Markdown 表格和图片。

核心逻辑实现：

• SQL 查询： 执行 SQL 获取结果集 df。
• 自动绘图： 优先选字符串列做 X 轴，数值列做 Y 轴。
• 样式设置： 自动处理标签倾斜 45 度，防止文字重叠。

# 自动推断并绘图的逻辑片段
x_candidates = df.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist()
x = x_candidates if x_candidates else df.columns
y_fields = df.select_dtypes(include=['number']).columns.tolist()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(8, 5))
for col in y_fields:
    plt.bar(df[x].astype(str), df[col], label=col)
plt.xticks(rotation=45)
plt.savefig('chart.png')

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三、 MCP：AI 界的“USB-C”接口协议来了！

1. 什么是 MCP？

专业解释： Model Context Protocol (MCP) 是 Anthropic 推出的开放协议标准。它旨在标准化 LLM 与外部数据源、工具之间的交互方式，实现“一次开发，多模型兼容”。

大白话解读： 以前每个厂商的 AI 接口都不一样，像极了那个满地找充电线的年代（iPhone 是 Lightning，安卓是 Micro-USB）。​MCP 就是 AI 界的 USB-C​，管你是 Claude、GPT 还是 Qwen，只要插上这个“标准插口”，工具就能通通用起来！

2. MCP 核心架构

• MCP Host： 运行 AI 的环境（如 Cursor, Claude Desktop）。
• MCP Client： 负责发起请求的“翻译官”。
• MCP Server： 提供具体功能的“工具库”。

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四、 玩转 MCP：从旅游攻略到桌面统计

1. CASE：高德地图旅游助手

通过配置 amap-maps-mcp-server，AI 可以自主调用关键词搜索、路径规划、天气查询等功能，直接为你生成一份详尽的大连一日游攻略，甚至帮你写好 HTML 网页呈现。

2. CASE：桌面 TXT 统计器（MCP SDK 实战）

使用 Python 的 FastMCP 框架，几行代码就能让 AI 拥有“查看你桌面文件”的超能力。

from pathlib import Path
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("桌面统计器")

@mcp.tool()
def count_desktop_txt_files() -> int:
    """统计桌面上 .txt 文件的数量"""
    desktop_path = Path("~/Desktop").expanduser()
    return len(list(desktop_path.glob("*.txt")))

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

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五、 脑洞大开：未来 3 大拓展方案

在原有功能的基础上，我们可以进一步把 AI 的“触角”伸向更远的地方：

1. 智能家居“边缘大脑”：
   • 方案： 利用 MCP 协议连接本地 Home Assistant 服务器。
   • 价值： 告别云端延时。即便断网，你也能对 AI 说：“看我眼神行事，把卧室灯调成猛男粉。”
2. AI 投资情报局：
   • 方案： 集成 Tavily 搜索 MCP + 实时股价 Function Calling。
   • 价值： AI 自动抓取半导体行业新闻，结合你本地的持仓数据，自动画出盈亏分析图并给出“割肉”建议。
3. 自动化“代码裁缝”：
   • 方案： 开发一个具备文件修改权限的 MCP Server，接入 IDE。
   • 价值： 发现 Bug 后，AI 不仅仅是“建议”，它能直接“上手”改代码，测通后顺便帮你把 Jira 单子也关了。

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六、 总结与互动引导

从私有的 Function Calling 到开放的 ​MCP​，AI 正在从“只会聊天的复读机”进化为“能干活的打工人”。底层能力的进化，意味着开发门槛的进一步降低。

看到这里的都是真爱！既然 AI 都能帮我统计桌面 TXT 了，你觉得它还有什么“离谱”的用途？

• A. 帮我自动回复老板的钉钉（要带幽默感那种）
• B. 监控我的心率，一旦看到心仪的妹子就自动帮我点外卖送花
• C. 自动识别代码里的屎山，并发出尖叫声

评论区留下你的脑洞，点赞最高的我考虑写个 Demo 出来！

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参考链接

1. Model Context Protocol 官方文档
2. Qwen-Agent 开源仓库
3. Tavily AI 搜索服务
4. 高德开放平台