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MCP到底是什么?统一Function calling规范,工作量锐减至1/6,人人都能手搓Manus?

发布日期:2025-03-17 20:26:54 浏览次数: 3143
作者:赋范大模型技术圈

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探索MCP如何简化Agent开发,降低技术门槛,实现智能体功能飞跃。

核心内容:
1. MCP的定义与起源,技术协议的重要意义
2. MCP如何解决Agent开发中的技术痛点
3. Function calling技术方案及其在MCP中的应用

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

MCP到底是什么??
伴随着Agent技术爆火,MCP成了技术人口耳相传的热词。但MCP到底是什么,很多小伙伴一开始就被一大堆MCP复杂的技术名词劝退了。
什么叫做技术协议?什么叫做通信标准?主机、客户端、服务器有啥区别?工具、资源又是什么?
看着技术大佬用MCP创建了一个个酷炫的Agent,只能干着急。


MCP,全称是Model Context Protocol,模型上下文协议,由Claude母公司Anthropic于去年11月正式提出。
MCP更新:https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
MCP刚发布的时候不温不火,直到今年Agent大爆发才被广泛关注。而在今年2月,Cursor正式宣布加入MCP功能支持,一举将MCP推到了全体开发人员面前。
那到底什么是MCP,MCP又有什么用呢?
从本质上来说,MCP是一种技术协议,一种智能体Agent开发过程中共同约定的一种规范。这就好比秦始皇的“书同文、车同轨”,在统一的规范下,大家的协作效率就能大幅提高,最终提升智能体Agent的开发效率。截至目前,已上千种MCP工具诞生,在强悍的MCP生态加持下, 人人手搓Manus的时代即将到来。
在初步了解了MCP的核心技术价值后,我们再来深入聊聊,MCP具体解决了Agent开发中的什么痛点?以及如何接入MCP呢?
总的来说,MCP解决的最大痛点,就是Agent开发中调用外部工具的技术门槛过高的问题。
我们都知道,能调用外部工具,是大模型进化为智能体Agent的关键,如果不能使用外部工具,大模型就只能是个简单的聊天机器人,甚至连查询天气都做不到。
而要构建一个简单的天气预报Agent,就必须让大模型能调用类似OpenWeather这种天气查询工具。
这要怎么实现呢?目前通用解决方案是借助Function calling方法,也被称作tools方法来实现外部工具调用。
Function calling是OpenAI于2023年6月首次提出的技术方案。
由于底层技术限制啊,大模型本身是无法和外部工具直接通信的,因此Function calling的思路,就是创建一个外部函数(function)作为中介,一边传递大模型的请求,另一边调用外部工具,最终让大模型能够间接的调用外部工具。
例如,当我们要查询当前天气时,让大模型调用外部工具的function calling的过程就如图所示:
Function calling是个非常不错的技术设计,自诞生以来,一直被业内奉为圭臬。但唯一的问题就是,编写这个外部函数的工作量太大了,一个简单的外部函数往往就得上百行代码,而且,为了让大模型“认识”这些外部函数,我们还要额外为每个外部函数编写一个JSON Schema格式的功能说明,此外,我们还需要精心设计一个提示词模版,才能提高Function calling响应的准确率。一套下来,开发难度着实不低。
之前我们团队在开发交互式编程Agent MateGen的时候,为了顺利调用6个外部函数,足足写了3000多行代码。
而伴随着技术发展,现在Agent开发需求难度更是指数级提升,例如此前火遍全网的Manus,处理每一个任务,都至少需要调用网页搜索、网页访问、网页信息获取、本地(沙盒环境)文件创建与管理、代码解释器等几十个外部工具,而为了要调用这些工具,就必须得编写几十个对应的外部函数(function),
此时大模型调用外部工具的架构就非常复杂了,编写这些外部函数的工作量可想而知。
而MCP的目标,就是能在Agent开发过程中,让大模型更加便捷的调用外部工具。为此,MCP提出了两个方案,
其一,“车同轨、书同文”,统一Function calling的运行规范。
首先是先统一名称,MCP把大模型运行环境称作 MCP Client,也就是MCP客户端,同时,把外部函数运行环境称作MCP Server,也就是MCP服务器,对应关系如图所示。
然后,统一MCP客户端和服务器的运行规范,并且要求MCP客户端和服务器之间,也统一按照某个既定的提示词模板进行通信。
“车同轨、书同文”最大的好处就在于,可以避免MCP服务器的重复开发,也就是避免外部函数重复编写。例如,像查询天气、网页爬取、查询本地MySQL数据库这种通用的需求,大家有一个人开发了一个服务器就好,开发完大家都能复制到自己的项目里来使用,不用每个人每次都单独写一套。
这可是促进全球AI开发者共同协作的好事儿,很快,GitHub上就出现了海量的已经开发好的MCP 服务器,从SQL数据库检索、到网页浏览信息爬取,从命令行操作电脑、到数据分析机器学习建模,等等等等,不一而足。
MCP服务器集锦:https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
现在,只要你本地运行的大模型支持MCP协议,也就是只要安装了相关的库,仅需几行代码即可接入这些海量的外部工具,是不是感觉Agent开发门槛瞬间降低了呢。
这种“车同轨、书同文”的规范,在技术领域就被称作协议,例如http就是网络信息交换的技术协议。各类技术协议的目标,都是希望通过提高协作效率来提升开发效率,而MCP,Model Context Protocol,就是一种旨在提高大模型Agent开发效率的技术协议。
那既然是协议,必然是使用的人越多才越有用。因此,为了进一普及MCP协议,Anthropic还提供了一整套MCP客户端、服务器开发的SDK,也就是开发工具,并且支持Python、TS和Java等多种语言,
借助SDK,仅需几行代码,就可以快速开发一个MCP服务器,
然后,你就可以把它接入任意一个MCP客户端来构建智能体,如果愿意,还可以把MCP服务器分享到社区,给有需求的开发者使用,甚至你还可以把你的MCP服务器放到线上运行,让用户付费使用。
而MCP的客户端,不仅支持Claude模型,也支持任意本地模型或者在线大模型,或者是一些IDE。例如,现在Cursor正式接入MCP,代表着Cursor正式成为MCP客户端,在Cursor中,我们不仅能快速编写MCP服务器(外部函数),更能借助Cursor一键连接上成百上千的开源MCP服务器,让大模型快速接入海量工具,从而大幅加快Agent开发进度。
我们也在自己的MateGen项目进行尝试,在MCP加持下,构建同样功能的智能体,手写代码的数量由原先的3000多行锐减到500行。可以说MCP技术为智能体开发效率带来了质的飞跃。2025注定是智能体爆发的一年,而MCP技术,则必然会大幅加快这个进程。
好了,以上就是本期全部内容。


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