正文
MCP的出现改变了这一局面。它就像是一个统一的企业通信平台，无论秘书需要联系哪个部门或服务商，都可以使用同一个系统，遵循同一套通信协议。
MCP Host （执行环境） 就像是企业的办公环境和基础设施。
它提供了高管办公和秘书工作的场所，是一切活动的发生地。在实际应用中，Claude Desktop、Cursor这类AI应用就是典型的Host，它们提供了用户与AI交互的界面和环境，同时也为Agent和MCP Client提供了运行空间。
MCP Client （通信枢纽） 像是秘书（Agent）使用的标准化供应商。
它不参与决策，不理解任务本质，只负责按照秘书的指示，以正确的格式和协议与各种服务提供商通信。MCP Client是一个纯技术组件，处理通信协议、数据格式转换和连接管理等底层问题。
MCP Server （服务终端） 就像是各个专业部门或外部服务提供商，每一个都负责特定类型的服务。
有的提供数据分析（如财务部），有的提供信息检索（如资料室），还有的提供内容生成（如市场部）。在MCP架构中，每个Server提供特定类型的功能：工具、资源或提示。
在MCP出现之前，当秘书需要完成高管的多项任务时，必须切换使用多种通信工具和系统，熟悉各自不同的操作方式。例如，预订会议室需要登录内部系统A，获取财报需要使用系统B，订餐则需要拨打餐厅电话。开发者则需要为每个工具单独编写连接代码，效率低下且难以维护。
在MCP之后，秘书只需使用一个统一的通信平台，就能以相同的方式联系所有部门和服务提供商。开发者也只需实现一次MCP接口，就能让AI系统与所有支持该协议的工具进行交互。
MCP不是Function Call的替代，而是基于Function Call的工具箱
很多人认为，MCP是对传统Function Call的一种替代。
Function Call是大型语言模型（LLM）与外部工具或API交互的核心机制。它是大模型的一个基础能力，就是
识别什么时候要工具，可能需要啥类型的工具的能力
。
而MCP则是工具分类的箱子。
因此MCP不是要取代Function Call，而是在Function Call基础上，联合Agent一起去完成复杂任务。
如果把整个工具调用的流程剖析开来，实际是"Function Call + Agent + MCP系统"的组合。
用一句话说清楚：
大模型通过FunctionCall表达，我要调用什么工具，Agent遵循指令执行工具的调用，而MCP则是提供了一种统一的工具调用规范。
用一个比喻来理解：
老板（用户）要喝咖啡，于是，在办公室（MCP Host）里，办公室主任（大模型）吩咐秘书（Agent）去买一杯美式（Function Call）。秘书（Agent）查了一下供应商名册，发现美式咖啡的供应商已接入了美团或公司统一采购系统（实现了MCP Server），接着，秘书在采购系统中找到供应商（MCP Client）一键下单。
在过去没有MCP时，大模型下发Function Call，Agent去执行翻译，直接连接到API去调用工具。因此，你得为每个API单独设置对应的调用模式，去单独定义工具列表和调用模式，这样Agent才知道怎么去翻译。而有了MCP后，只是很多API都可以直接通过供应商MCP Client一键下单了，Agent省力了。但大模型的Function Call没有任何变化。还是{tool: “买加啡”, "type": "美式"}这个形式。
不过在过去，有人会把这一整套Function Call+ Agent +API的模式叫做一个Function Calling，所以会引起混淆。
通过区分Function Call和MCP，我们可以清晰地看出，MCP并不负责决定使用哪个工具，也不进行任务规划或理解用户意图。这些是Agent层面的工作。MCP只是提供了一个统一的工具接口，成为了产业内认可的工具调用标准协议。
MCP的开发难题与市场乱局
一宗罪：开发的难题
