Function Calling和MCP Server都是现代大模型开发中增强模型与外部世界交互能力的技术。
但它们的定位、架构和适用场景有本质区别：
| 维度 | Function Calling | MCP Server |
| 本质 | 大模型具备的一项能力，用于将自然语言请求转化为结构化函数调用 | 一种协议层服务，用于标准化工具暴露、发现与调用 |
| 协议VS能力 | 不是协议，接口由模型厂商各自定义，碎片化严重 | 是统一协议(如USB-C)，跨模型、跨工具通用 |
| 架构 | 单体嵌入模型，函数需提前注册，紧耦合 | 客户端-服务器架构，工具与模型解耦 |
| 状态管理 | 无状态，每次调用独立 | 支持上下文持久化，会话记忆 |
| 工具管理 | 需手动维护工具列表、参数、权限 | 工具注册在MCP Server |
| 安全性 | 需开发者自行实现权限控制、鉴权、加密 | 内建安全机制，如访问控制、加密传输 |
| 适用场景 | 快速原型、轻量任务、单一模型调用 | 企业级系统、多模型协作、跨平台工具共享 |
| 开发体验 | 上手快，但工具多后维护困难 | 初期配置复杂，长期可维护性强 |
| 未来趋势 | 可能逐步MCP化，即原生支持MCP协议调用 | 可能成为AI工具生态的”REST API”标准 |
一句话总结：
Function Calling是大模型”想做什么”，MCP是”怎么做”并统一怎么做的方式。
二者并非对立，而是互补；
Function Calling是意图表达，MCP是意图落地的标准化基础设施。