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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
2025-06-14
从Manus爆火看Agent AI的技术演进与市场变革——AI Agent全景研报
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2025-06-13
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2025-06-12
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