一、核心区别对比表
二、典型应用场景
1. 优先选择 MCP 的场景
- **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
2. 优先选择 Function Calling 的场景
- **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
三、技术实现对比
四、演进趋势预测
版权声明：charles 发表于 2025年3月21日 am6:06。
转载请注明：Model Context Protocol (MCP) 与 传统 Function Calling 到底什么区别,怎么选? | AI工具大全&导航
转载请注明：Model Context Protocol (MCP) 与 传统 Function Calling 到底什么区别,怎么选? | AI工具大全&导航
相关文章
最实用、最热门的AI 工具大全AI 工具导航，帮助你在工作与学习上更轻松有效率。在网路上众多 AI 与 ChatGPT 工具中，我们亲自试用并挑选了最有有用的，分成 20多个大类别，让你轻松找到所需的 AI 工具。
