MCP系列（一）什么是MCP?

MCP 是什么：从 USB-C 到 AI 的「万能接口」哲学

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是Anthropic于2024年11月推出的AI跨系统交互标准，专为解决LLM（大语言模型）的「数字失语症」——让AI既能安全调用外部工具（如实时天气API、本地文件系统），又能避免数据泄露或滥用。它本质是AI世界的「USB-C协议」：通过标准化的「请求-响应-通知」格式（如context_request强制携带权限声明），让不同厂商的LLM（如Claude、GPT-4o）和工具（如 cursor、ClaudeDesktop、5ire）无需适配私有协议，就能像「U盘插入电脑」一样即插即用。

就像USB-C让手机、电脑、打印机用同一接口通信，MCP定义了AI的「数字握手规则」：

统一语法：所有工具必须按mcp_schema_v3格式暴露能力（如天气工具的name、parameters、description），LLM通过capability_negotiation动态协商权限（比如只允许查询上海天气，禁止获取用户定位）；
安全隔离：内置「宪法AI」审查每个工具调用（如阻止「用病历数据优化保险定价」的请求），敏感操作需「用户+模型+工具」三方授权，避免AI越权；
即插即用：开发者只需按协议编写工具（如用Python实现tools/call接口），无需关心LLM是云端还是本地部署，5ire客户端能自动发现并调用符合MCP的工具，就像电脑自动识别新U盘。

MCP与Function Calling: 从「模型专属」到「协议共生」

先给出几个基本概念

Function Calling（函数调用）

本质：大模型基座的「能力适配器」，允许模型通过结构化指令调用外部工具（如 API、数据库）。
问题：非标准化 —— 不同模型（如 GPT-4o、DeepSeek）的函数调用协议（参数格式、触发逻辑、返回结构）存在差异。 例：GPT-4o 要求函数参数为JSON object，DeepSeek 可能要求key-value字符串，导致同一功能（如天气查询）需为每个模型单独开发。

MCP（Model-API Communication Protocol，模型 - API 通信协议）

目标：定义跨模型的标准化交互语言，解决「函数调用协议碎片化」问题。
核心设计：
- 统一请求 / 响应格式（如强制使用mcp_schema_v1的 JSON 结构）；
- 标准化函数元数据（name/description/parameters）；
- 错误处理协议（如MCPErrorCode枚举）。

AI Agent（智能体）

定位：MCP 生态的「超级用户」，通过「意图解析→MCP 函数调用→结果整合」闭环自主完成复杂任务。
优势：MCP 让 Agent 摆脱对单一模型的依赖，实现「一次开发，多模型运行」。

以GPT-4o和DeepSeek为例，看看FuctionCall实现的差异，以及MCP如何跨模型

维度	GPT-4o 函数调用（非 MCP）	DeepSeek 函数调用（非 MCP）	MCP 标准协议（统一后）
触发指令	function_call: {"name": "...", ...}	tools: [{"name": "...", "parameters": ...}]	mcp_action: {"function": "...", ...}
参数格式	严格 JSON 对象	允许 JSON 或键值对字符串	强制 JSON Schema（含type/enum校验）
返回结构	直接返回 API 结果	包裹result字段（{"result": ...}）	统一mcp_response（含status/data/error）
错误处理	模型自定义错误码（如1001）	无统一错误格式	标准化MCP_ERROR_*枚举（如INVALID_PARAM）