一文搞懂大模型的MCP Server和Function Calling

主要观点总结

文章介绍了大模型中两个概念：Function Calling和MCP Server，它们涉及模型与外部系统的交互。文章详细解释了它们的作用、实现方式和应用场景，并指出初学者应先掌握Function Calling的基础能力，再了解MCP Server的标准化和扩展性。

关键观点总结

关键观点1: Function Calling的概念和作用

Function Calling是模型调用工具的“基础能力”，允许大模型通过自然语言指令动态调用外部函数，完成特定任务。

关键观点2: Function Calling的学习步骤

初学者学习Function Calling需先了解如何定义函数、调用API，并观察模型如何解析请求和生成结果。可通过实现天气查询或邮件发送功能进行实践。

关键观点3: MCP Server的概念和升级作用

MCP Server是Function Calling的“标准化升级”，通过MCP协议统一LLM与外部数据源、工具之间的交互规范，使模型能够更快地找到并使用外部工具。

关键观点4: 如何快速理解MCP Server

将MCP Server比作外卖平台，通过安装外卖平台（MCP Server）、配置餐厅（外部系统）、下单点餐（调用MCP Server）和接收外卖（获取结果）等步骤，形象地解释了MCP Server的作用和使用方法。

正文

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先了解如何定义函数、调用API，并观察模型如何解析请求和生成结果。再尝试用Function Calling实现一个简单的 天气查询 或邮件发送功能。

（1）定义函数

定义外部函数的名称、参数和返回值。例如，定义一个查询天气的函数：

def get_weather(location: str, date: str) -> str:    weather_data = call_weather_api(location, date)    return weather_data

（2）模型调用

模型解析用户请求，生成结构化的函数调用请求。例如，用户输入“明天北京的天气怎么样？”，模型生成：

{"function": "get_weather", "location": "北京", "date": "明天"}

（3）执行并返回结果

外部程序调用函数，将结果返回给模型，模型整合后生成最终回复。

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