Model Context Protocol (MCP) 与 传统 Function Calling 到底什么区别,怎么选?

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