自从2023年3月，OpenAI公司的GPT-4模型诞生以来，市面上的AI大模型如雨后春笋一般涌现出来。

无论是国外ChatGPT、Claude、Gemini，还是国内的DeepSeek、通义千问、文心一言，都是智能水平非常高的AI模型，用户可以向这些AI模型提出五花八门的问题，并且获得高质量的回答。

不过，尽管这些AI模型都很强大，但用户却只能在小小的聊天窗口里和它们进行对话。比如用户让AI写一篇文章，AI写出文章以后，用户需要手工把文章复制粘贴到本地或者自媒体平台，并且手动发布；再比如用户让AI写一段代码，AI生成代码以后，用户需要手工把代码复制粘贴到本地的IDE，并手工调试和执行。

这些AI模型，就好比是一个个聪明的大脑，却不具备能够感知外界的五官，也不具备能够行动的手和脚。

所谓Function Calling，是OpenAI公司于2023年6月推出的一项革命性功能，它允许AI模型在对话过程中识别用户请求中的特定需求，并"调用"预设的外部函数或工具来获取更准确的信息或执行特定任务。简单来说，它让AI从"只能回答问题"进化到"可以实际操作工具"。

如果我们把AI模型比作是人类的大脑，那么计算机当中的数据库、浏览器、应用、服务就像是人类的手、脚、眼睛和耳朵。

大脑想要控制身体各个部位，需要神经系统来传递电信号：

而AI模型想要调用外部的资源和服务，则需要function calling来传递消息：

在2024年流行的各种智能体（Agent），就是基于Funcation calling技术实现的。

在过去，function calling并没有统一的规范，同一个Agent往往需要访问数据库、网络、文件、应用等等不同的资源，不同开发者所开发的function call彼此又并不兼容，这使得Agent开发的成本非常高。

如何避免这种低效的重复发明轮子的现象呢？在2024年末，AI模型Claude所属的研发公司Anthropic提出了一项开源协议，名为MCP协议（Model Context Protocol）。

这项协议通过客户端-服务器架构与JSON-RPC 2.0等标准通信协议，实现了大型语言模型与外部数据源、工具的无缝集成。

在人与人之间，存在着很多的交流合作。假如每个人都使用不同的语言来讲话，张三说英语，李四说德语，王五说法语，赵六说日语......那大家就没法正常沟通合作了。

但是，如果我们让张三、李四、王五、赵六统一用汉语讲话，大家就可以高效地交流想法，团结一致办大事。

在计算机网络的世界中同样如此。假如每一个程序都采用不同的通信格式，彼此之间互不兼容，那么程序之间协作的效率就会非常低。

但如果程序之间的通信拥有统一的格式和规范，就可以实现高效通信，从而大大节省了开发成本。

目前在计算机领域有很多成熟的协议，包括HTTP协议、FTP协议、TCP/IP协议等等，这些协议都在各自的领域发挥着作用。

MCP Client：用户或AI模型的请求发起方，负责格式化任务指令（比如自然语言命令）并发送给MCP Server。

MCP Server：协议的中枢，负责路由请求、管理上下文、调用工具，并返回执行结果。

其中MCP Client通常并不是独立运行的，而是嵌入在AI模型相关的工具当中，比如Claude桌面应用、IDE等等。内嵌MCP Client的应用被称为MCP Host。

MCP Client、MCP Server、MCP Host、AI模型与外部资源，这几大角色之间的协作关系如下图所示：

许多人把自己开发的MCP Server上传到了包括Github在内的技术社区，大家可以从下面这个地址里找到许多好用的MCP Server：

github.com/modelcontex…