MCP为核心组件的智能体时代，可随意替换的“大脑”-唐霜

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工具调用简史

最早大模型刚出现的时候，只能完成对话功能著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net。这也是为什么到了2025年的今天，你还【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net能看到大模型有chat和非chat之分。【本文首发于唐霜的博客】【原创内容，转载请注明出处】新发布的模型，基本上都不再以chat命名转载请注明出处：www.tangshuang.net【作者：唐霜】。

第一阶段：Function Calling

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让我们来想象这样一个场景。

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我们写了一个函数：

function getWeather(city) {
    ....
}

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现在，我们把视角切换到拿到getWeat【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。her函数的用户这一侧。如果我们是会写代未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】码的程序员，我们可能会这样：

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if (keyword === 'weather') {
    return await getWeather(params[0]);
}

帮我查一下北京今天的天气情况。

这两个看似毫无关系的写作方式，却在查天气【本文首发于唐霜的博客】【作者：唐霜】这个场景下，本质完全相同。也就是说，对于【作者：唐霜】本文作者：唐霜，转载请注明出处。不会编写代码的人而言，下面这段文字描述，【本文受版权保护】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。完全等价于上面的代码，文字描述=函数调用。

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作为开发者而言，如何把“帮我查一下北京今天的天气情况。”这句话，转化为await getWeather这段代码来执行呢？在传统编程中，我们几乎【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。做不到。然而，到了AI时代，借助Func【未经授权禁止转载】【本文受版权保护】tion Calling，却可以顺利完成未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】。这也就是我们以前讲的“自然语言编程”。

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那么，Function Calling是未经授权，禁止复制转载。未经授权，禁止复制转载。怎么起作用的呢？下面我们来聊一聊其具体原【原创不易，请尊重版权】【原创不易，请尊重版权】理。

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对于开发者而言，在提交对话请求到大模型的原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。API时，如果按照普通方式提交，就是完成【原创不易，请尊重版权】【未经授权禁止转载】一次与大模型对话的过程。但是，如果传入`本文作者：唐霜，转载请注明出处。原创内容，盗版必究。tools`参数，则不是对话，而是工具选本文版权归作者所有，未经授权不得转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。择。tools参数里面是一个列表，列表的原创内容，盗版必究。【版权所有，侵权必究】具体细节我们可以暂时忽略。当这个请求被发【原创内容，转载请注明出处】【本文受版权保护】送到API之后，大模型不再是直接补全对话【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。，而是根据用户提示，返回一个特定的JSO【本文首发于唐霜的博客】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】N结构数据。这个数据包含了从tools列【本文受版权保护】未经授权，禁止复制转载。表中筛选出来的，需要被调用的工具列表。

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当开发者们拿到这个JSON之后，就可以根【原创内容，转载请注明出处】【原创不易，请尊重版权】据这个JSON的信息，在本地执行某段程序【转载请注明来源】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】。而JSON中，其实包含了用户输入的某些【本文受版权保护】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】内容，例如查天气时，用户输入的城市和时段【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】信息。

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function determineByInput(data) {
    switch (data.type) {
        case 'weather':
            return getWeather(...data.params);
        case ...
    }
}

现在我们修改为：

async function runByInput(text) {
    const callings = await function_calling(text);
    const outputs = await Promise.all(callings.map({ name, arguments: args }) => {
        return tools[name](args);
    });
    const result = await request_llm(text, outputs);
    return result;
}

具体数据流程我们可以用下面这张图总结：

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总结一下，使用Function Call【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。ing要求开发者自己在本地已经写好一大堆著作权归作者所有，禁止商业用途转载。未经授权，禁止复制转载。函数，并通过请求大模型API来决定调用哪【未经授权禁止转载】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。些函数，并再次把执行函数的结果一并发给大【版权所有，侵权必究】【原创内容，转载请注明出处】模型，最终总结出给用户的答案。

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第二阶段：插件阶段

Function Calling还是立足【原创不易，请尊重版权】【版权所有，侵权必究】于开发者执行函数的原子层面，帮助了开发者本文作者：唐霜，转载请注明出处。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。，但对openAI建立生态没太大帮助，于原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。是它搞了一个GPT插件。与Functio本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】n Calling的差别在于，GPT插件著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net是把函数代码托管在服务端，并通过配置文件【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【转载请注明来源】交给openAI，让openAI调用你的未经授权，禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】服务端代码。

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第三阶段：MCP到来

GPT插件体系让openAI一家吃独食，【版权所有，侵权必究】原创内容，盗版必究。而对于插件的开发者们而言，其实更想让利益转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。最大化，让自己的功能可以被任何大模型调用【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】。虽然openAI很抵触这种想法，但是作著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【作者：唐霜】为其竞争对手的claude大模型母公司A【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。nthropic可不这么想，他们更愿意让著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。开发者们融入自己的大模型中。

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Anthropic提出了MCP协议。简单【本文受版权保护】【转载请注明来源】讲，MCP就是定义如何与大模型进行信息交【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处：www.tangshuang.net换。你看，其实Function Call原创内容，盗版必究。【未经授权禁止转载】ing不是早就规定了如何与大模型进行信息本文作者：唐霜，转载请注明出处。【转载请注明来源】交换吗？但是架不住人家是Protocol未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】，是协议呀，一下子就是产业级的词汇，而你原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。还是代码块级的词汇。没办法，这个世界有时【转载请注明来源】原创内容，盗版必究。候就是命名学主导的。

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在MCP的基础上，开发者们就可以完全脱离【作者：唐霜】【版权所有，侵权必究】Function Calling在代码层【版权所有，侵权必究】【本文首发于唐霜的博客】面的束缚了。他们只需要调用MCP工具包的【版权所有，侵权必究】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】接口，而不需要思考数据流过程，因为数据流【本文首发于唐霜的博客】【原创不易，请尊重版权】过程已经被封装在MCP工具包里面了，这样原创内容，盗版必究。【原创内容，转载请注明出处】，开发者们的思想负担就极具降低了。

MCP的工具调用原理

Anthropic提出了MCP协议并得到【原创不易，请尊重版权】【作者：唐霜】了社区的响应，说明他们选对了方向。普通开【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】发者们在实际开发中，并不会直接接触MCP【本文受版权保护】本文作者：唐霜，转载请注明出处。协议本身，而是调用MCP的工具组合包（主【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。要含MCP-Client和MCP-Ser【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】ver）。

无论是从普通用户的视角，还是一个第三方功【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创内容，转载请注明出处】能的开发者的视角，MCP工具组合包主导了【版权所有，侵权必究】【本文首发于唐霜的博客】整个信息流动，但是对于与大模型交互的表象【原创不易，请尊重版权】【作者：唐霜】来说，与原来的交互形式没有任何差别。终端本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】用户感受不到MCP的存在。

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那么MCP到底是怎么工作的呢？我们通过一未经授权，禁止复制转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。张图来详细解释。

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在这张图中，我们可以发现，其实整个信息流【本文首发于唐霜的博客】原创内容，盗版必究。上，和前面一张Function Call【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】ing的图大差不差，核心思想不能说完全一【未经授权禁止转载】未经授权，禁止复制转载。样，只能说毫无不同。只不过增加了一些特定【版权所有，侵权必究】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。角色进来而已。因此，我就不对图中的信息流【本文受版权保护】未经授权，禁止复制转载。向做过多解释了。

整个生态会有如下的角色参与：1.用户；2【原创不易，请尊重版权】【转载请注明来源】.APP应用开发者；3.大语言模型服务商转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】；4.软件或应用服务商；5.MCP工具组【转载请注明来源】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。合包的维护人员。

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对于用户而言，他们对技术变化无感，以前怎著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】么用，以后还怎么用。

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对于APP开发者而言，他们需要在APP中原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。接入MCP工具组合包，并配置好MCP-S【本文受版权保护】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】erver的连接信息。

对于大语言模型服务商，需要对模型进行适配转载请注明出处：www.tangshuang.net【本文受版权保护】优化，以适应MCP协议，在MCP-Cli【转载请注明来源】本文作者：唐霜，转载请注明出处。ent询问应该调用什么工具时，准确的回答未经授权，禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】调用工具。

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对于软件或应用服务商，需要开发自己的MC【本文受版权保护】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】P-Server，并改造自己的软件（在A著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】PP所在的本地机器上运行）或服务（通过接【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【转载请注明来源】口远程调用），以适配MCP-Server原创内容，盗版必究。【本文受版权保护】的开发。或者，软件或服务提供公开的接口，【未经授权禁止转载】【作者：唐霜】让开源社区的开发者们来帮助软件或应用开发【本文受版权保护】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】MCP-Server。

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为何MCP会突然火爆？

作为2025年的头牌，MCP可能会撬动亿【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文作者：唐霜，转载请注明出处。级市场。虽然

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Anthropic也并不受很多人推崇，但转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net是不得不承认的是，目前市场上已经有很多公【版权所有，侵权必究】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】司开始入局MCP，前有编码工具curso本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。r、cline，后有游戏工具unity，未经授权，禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】开发者们更是前仆后继的投入其中。我们很难著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】说清楚为什么MCP会被认可，即使open【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。AI一开始也很抵触，但是现在也松开说会跟本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有，侵权必究】进MCP。我们不得不承认一个规律，即当越【版权所有，侵权必究】本文作者：唐霜，转载请注明出处。来越多的人参与这个生态的时候，它会最后成【原创不易，请尊重版权】【原创内容，转载请注明出处】为事实上的标准。就像曾经的docker、本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.netgithub的模式、openAI的API著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文受版权保护】接口，但凡人们聚集，它就成为事实上的唯一转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net选择。

MCP的破局

在此之前，我们几乎所有人都会有一个疑问：【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net有了Function Calling，为【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】转载请注明出处：www.tangshuang.net什么MCP还会火？现在我们逐渐意识到，这本文版权归作者所有，未经授权不得转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net是必然趋势。

转载请注明出处：www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。

有一个不争的事实，MPC不依赖Funct【作者：唐霜】【转载请注明来源】ion Calling.

Function Calling需要大模本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文受版权保护】型端支持，而deepseek-r1等模型未经授权，禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】是不支持Function Calling著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】的。MCP则不需要模型支持在API中传t原创内容，盗版必究。【本文首发于唐霜的博客】ools，而是通过提示词的方式，将ser【转载请注明来源】【未经授权禁止转载】ver和tool_name携带过去，并通【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。过特殊的来标记。而通过提示词的方式，可以【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。极大的增强灵活性，即使不支持Functi本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有，侵权必究】on Calling的大模型，也可以被接未经授权，禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net入到MCP生态中，这使得大模型成为旁路，【版权所有，侵权必究】【转载请注明来源】也就是说，在整个应用体系中，大模型是可以未经授权，禁止复制转载。【作者：唐霜】被插拔替换的，就像为一个“人”随时替换“本文作者：唐霜，转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】大脑”一样，需要它使用高智能的时候，替换本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。一个贵一点的“大脑”，需要它性能快的时候著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net，替换一个参数量小的“大脑”。

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基于这一点，以前围绕大模型来进行的Age【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。nt设计方式，现在不需要了。这对应用侧而【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。言，是一个莫大的提升。也就是说，应用的开转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】发对大模型的依赖减少，从而可以在实际功能原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。的实现上投入更多。这就为AI应用的爆发提【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】转载请注明出处：www.tangshuang.net供了非常好的条件。

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也正是如此，我冒昧的预测，很快，Agen【原创内容，转载请注明出处】未经授权，禁止复制转载。t的开发将会以MCP为内核，依赖MCP完原创内容，盗版必究。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。成Agent的开发，大模型成为Agent【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。接入的很小部分，这意味着，Agent的爆转载请注明出处：www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】发会更有可能。

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我之前讲，toA编程，也就是具体功能服务著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】的开发者们，将来不仅要提供可供用户们使用【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】的UI、可供开发者调用的API，甚至还要【原创内容，转载请注明出处】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。提供可供MCP-Client调用的MCP本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】-Server，这三者缺一不可，也就是t【原创内容，转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】oC、toB、toA需要全覆盖。

结语

这篇文章通过两张图向你解释了爆火的MCP【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。究竟是怎么回事。通过把以前的数据流形成固著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文受版权保护】有模式，并且通过一些提示词语法的方式，形【原创不易，请尊重版权】【版权所有，侵权必究】成MCP协议，从而做到了无论什么大模型，【版权所有，侵权必究】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net都可以简单的接入到应用中作为智力支持，看转载请注明出处：www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。似没有什么大的创新，却又撬动了巨大的市场转载请注明出处：www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】。这就是MCP，未来Agent可能依赖的【本文首发于唐霜的博客】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。核心协议。

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唐霜

MCP为核心组件的智能体时代，可随意替换的“大脑”