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Model Context Protocol (MCP) 与传统 Function Calling,技术对比与应用场景深度解析。 核心内容: 1. MCP与Function Calling的核心区别对比 2. MCP和Function Calling的典型应用场景分析 3. 技术实现对比与未来演进趋势预测
- **跨平台工具集成**
例如:让 Claude Desktop 同时访问本地文件 + Jira API + 私有数据库
- **敏感数据隔离**
通过 MCP Server 代理访问医疗/金融等受监管数据,避免直接暴露给 LLM
- **动态上下文管理**
需要根据对话状态自动切换不同数据源(如切换 GitHub 仓库上下文)
- **多 LLM 供应商切换**
统一资源接口,无需为每个 LLM 重写工具调用逻辑
- **快速原型开发**
简单天气查询/计算器等单一功能扩展
- **封闭环境应用**
工具逻辑完全内置于当前应用(如内部知识库问答)
- **轻量级交互**
无需复杂权限控制或资源发现的场景
- **供应商锁定场景**
深度依赖特定 LLM(如 GPT-4)的专有功能
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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5000字长文:基于Dify的智能标底生成Agent深度实践
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NodeJS+LLM搭建一个属于自己的知识库
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详解AI Infra:AI世界的高速公路
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对不起Manus,我找到了更合适打工人的AI智能体天团
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AI Test:AI 测试平台落地实践
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毕马威用 100 页 Prompt 喂出税务 AI,两周工作压缩到一天
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