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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：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
2025-07-13
AI 智能体协议解构：MCP、A2A、AG-UI
2025-07-13
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2025-07-13
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2025-07-13
深度｜a16z内部复盘：AI社交产品或许从根本上就不成立，AI只是模拟“表达”，从未触碰“关系”本身
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2025-07-13
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2025-07-13
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2025-07-10
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