Mit dem Aufschwung der Künstlichen Intelligenz (KI) und insbesondere des Large Language Modelling (LLM) wird das Verständnis der MCP Die drei Schlüsselkonzepte Server, Funktionsaufruf und Agent sind von entscheidender Bedeutung. Sie sind die Bausteine eines KI-Systems, und jeder von ihnen spielt eine einzigartige, miteinander verknüpfte Rolle. Ein tieferes Verständnis ihrer Beziehungen und Unterschiede wird uns helfen, KI-Systeme effektiver zu gestalten und anzuwenden und so das volle Potenzial großer Modelle zu erschließen.
In diesem Beitrag werden wir die Definitionen, Funktionen, Interaktionsmodi und Anwendungsszenarien von MCP Server, Function Call und Agent aus technischer Sicht analysieren und dem Leser anhand von anschaulichen Beispielen helfen, den Wert und die Bedeutung dieser drei in praktischen Anwendungen zu verstehen.
Ortungsanalyse: Vom Werkzeugkasten zum intelligenten Assistenten
MCP Server: standardisierte Daten- und Fähigkeitsschnittstelle
MCP-Server (Modell-Kontext-Protokoll Server), d. h. Model Context Protocol Server, ist eine serverseitige Anwendung auf der Grundlage eines standardisierten Protokolls. Seine Hauptaufgabe besteht darin, externe Daten und funktionale Unterstützung für das Large Language Model (LLM) bereitzustellen. Er kann als ein standardisiertes Werkzeugschnittstelle . Fetch MCP Server ist beispielsweise in der Lage, Webinhalte zu crawlen, während Google Drive MCP Server das Lesen von Dateien aus der Cloud ermöglicht.
Das Hauptmerkmal von MCP Server ist seine Passivität . Sie ist wie ein Werkzeugkasten, der still auf Anweisungen wartet, die entsprechende Aktion erst nach einer ausdrücklichen Aufforderung ausführt und sich nicht aktiv am Entscheidungs- oder Denkprozess beteiligt.
Der folgende Code zeigt, wie man die curl Befehl ruft den Firecrawl MCP Server auf, um Webinhalte zu crawlen:
**curl -X POST **[http://localhost:8080/crawl](https://www.google.com/url?sa=E&q=http%3A%2F%2Flocalhost%3A8080%2Fcrawl)
-H "Content-Type: application/json"
-d '{"url": "[https://example.com](https://www.google.com/url?sa=E&q=https%3A%2F%2Fexample.com)", "options": {"pageOptions": {"onlyMainContent": true}}}'
Funktionsaufruf: leichtes, in das Modell integriertes Toolset
Function Call oder Funktionsaufruf ist eine Fähigkeit, die großen Modellen selbst zur Verfügung steht. Sie ermöglicht es dem Modell, vordefinierte Funktionen direkt aufzurufen, die von der Funktion benötigten Parameter zu erzeugen und schließlich die Ergebnisse der Funktionsausführung zu integrieren. Dieser Mechanismus gibt dem großen Modell die Möglichkeit, seine eigene Funktionalität direkt zu erweitern. Leichter Werkzeugsatz. Mit Function Call kann das Modell beispielsweise Funktionen wie Wetterabfragen und einfache mathematische Berechnungen leicht umsetzen.
Die Essenz eines Funktionsaufrufs ist Erweiterungen von Werkzeugen auf Code-Ebene Function Call ist ein eingebautes Schweizer Taschenmesser, das normalerweise in unmittelbarer Nähe des Modells eingesetzt wird. Function Call kann mit einem eingebauten Schweizer Taschenmesser verglichen werden, obwohl die Funktion relativ einfach ist, aber der Vorteil ist, dass sie leicht und schnell ist und direkt in das Modell eingebettet werden kann, um einige leichte Aufgaben zu erledigen.
Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie die Funktion "Funktionsaufruf" verwenden, um die Wetterabfrage zu implementieren:
**functions = [**
{
"name": "get_current_weather",
"description": "获取指定城市的天气",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"location": {"type": "string"}},
"required": ["location"]
}
}
]
Agent: Intelligenter Assistent für autonome Entscheidungsfindung
Ein Agent oder Intelligenter Körper ist eine komplexere KI-Einheit. Er führt nicht nur passiv Befehle aus, sondern hat auch die Fähigkeit Autonome Entscheidungsfähigkeit Der Agent ist in der Lage, die Umgebung wahrzunehmen und die Bedürfnisse des Benutzers zu verstehen. Der Agent ist in der Lage, die Umgebung wahrzunehmen, die Bedürfnisse des Benutzers zu verstehen und die Schritte der Aufgabenausführung proaktiv zu planen. Um das gesetzte Ziel zu erreichen, kann der Agent flexibel verschiedene Tools aufrufen, darunter MCP-Server und Funktionsaufrufe. Wenn der Agent beispielsweise die Aufgabe erhält, "einen Bericht über KI-Trends zu schreiben", kann er die Aufgabe selbstständig analysieren und die einzelnen Schritte planen, z. B. die Erfassung der relevanten Daten, die Analyse des Inhalts und schließlich die Erstellung des Berichts.
Die Rolle des Agenten ist eher die eines intelligenter Assistent Es wählt nicht nur die richtigen Werkzeuge aus, sondern kombiniert sie auch geschickt je nach den spezifischen Anforderungen der Aufgabe, um an komplexen Aufgabenprozessen mitzuarbeiten.
Vergleich der Funktionalitäten: von der Datenbereitstellung bis zur komplexen Aufgabenplanung
MCP Server: Schwerpunkt auf der Bereitstellung von Daten und funktionalen Schnittstellen
Die Funktionalität von MCP Server ist relativ fokussiert, wobei der Kern die Bereitstellung von Daten- und Funktionsschnittstellen . Es kann Vorgänge wie Web-Crawling, Lesen von Dateien, API-Aufrufe usw. durchführen, aber selbst Nicht fähig zu argumentieren .
Vorteil: MCP Server ist modular aufgebaut, was eine unabhängige Entwicklung und Funktionserweiterung erleichtert. Verschiedene Datenquellen und Funktionen können in unabhängigen MCP-Server-Modulen gekapselt werden, um die Verwaltung und Wartung zu erleichtern.
Beschränkungen: MCP Server kann nur passiv auf Anfragen reagieren und nicht aktiv denken und Probleme lösen. Seine Rolle besteht eher in der Bereitstellung grundlegender Werkzeuge und Datenunterstützung.
Funktionsaufruf: leichte, latenzarme Aufgabenverarbeitung
Function Call ist besser geeignet für den Umgang mit Einfache, geringe Latenzzeit von Aufgabenszenarien, wie Echtzeit-Übersetzung, Stimmungsanalyse usw. Da Function Call eng mit dem Modell selbst integriert ist, kann der Inferenzprozess Schneller Anruf Es ist sehr effizient.
Vorteil: Funktionsaufrufe sind effizient und bequem: Da sie innerhalb des Modells aufgerufen werden, vermeiden sie zusätzlichen Kommunikationsaufwand und ermöglichen eine schnellere Reaktion.
Beschränkungen: Die Funktionalität und Leistung von Funktionsaufruf ist durch die Laufzeitressourcen des Modells begrenzt und eignet sich nicht für die Durchführung rechenintensiver oder zeitaufwändiger Aufgaben.
Agent: Intelligente Orchestrierung und Ausführung komplexer Aufgaben
Die Stärke des Agenten liegt in seiner Fähigkeit, mit Komplex, durchgängig der Aufgabe. Sie ist in der Lage Erkennen von Benutzerbedürfnissen, Überlegungen und Planungen und Ausführen von Aufgaben in mehreren Schritten So kann der Agent beispielsweise mehrere MCP-Server anrufen, um die plattformübergreifende Datenintegration zu vervollständigen, oder mit einem Funktionsaufruf kombinieren, um eine dynamische Anpassung der Richtlinien zu erreichen. Der Agent kann beispielsweise mehrere MCP-Server anrufen, um die plattformübergreifende Datenintegration zu vervollständigen, oder mit einem Funktionsaufruf kombinieren, um eine dynamische Anpassung der Richtlinien zu erreichen.
Vorteil: Der Agent hat ein hohes Maß an Autonomie und kann komplexe Arbeitsabläufe und Aufgabenplanung unterstützen. Es handelt sich eher um eine automatisierte Workflow-Engine mit einer gewissen Intelligenz.
Beschränkungen: Die Entwicklungskomplexität von Agent ist relativ hoch und erfordert die Integration von Komponenten wie Inferenz-Frameworks, Aufgabenplanungsmodulen und Zustandsverwaltungsmechanismen.
Interaktion: passive Reaktion vs. aktive Zusammenarbeit
MCP-Server: Unidirektionales Anfrage- und Antwortmodell
MCP Server verwendet Passives Dienstleistungsmodell Die Interaktion ist eine einseitige Anfrage und Antwort. Nur wenn der MCP-Server eine Anfrage vom Client (z. B. LLM oder Agent) erhält, gibt er die entsprechenden Daten oder Ausführungsergebnisse zurück. Wenn das Modell beispielsweise den Inhalt einer Webseite erfassen muss, sendet es über HTTP/SSE und andere Protokolle Anfragen an den MCP-Server, und der MCP-Server gibt die Ergebnisse nach Abschluss der Datenerfassung an das Modell zurück.
Funktionsaufruf: interner Trigger zur Modelllaufzeit
Die Ausführung eines Funktionsaufrufs wird von der Modell-Laufzeitumgebung Direkter Auslöser . Der Entwickler muss die Funktionen vordefinieren, die aufgerufen werden können, und diese Funktionen zusammen mit dem Modelldienst verpacken und einsetzen. Diese Art der Interaktion eignet sich für Anwendungsszenarien mit hohen Anforderungen an die Reaktionsfähigkeit und geringer Aufgabenlast.
Agent: Kommunikation und Zusammenarbeit in beide Richtungen
Der Agent hat ein höheres Maß an Autonomie und kann nicht nur Werkzeug für proaktive Anrufe Der Nutzer kann auch über den wechselseitige Interaktion Um die Bedürfnisse des Nutzers besser zu verstehen und zu erfüllen. Zum Beispiel, wenn der Benutzer legt die Bedürfnisse der mehr vage, Agent kann die Initiative ergreifen, um mehrere Runden des Dialogs mit dem Benutzer durchzuführen, уточнить Details, um vollständig zu verstehen, die Absichten des Benutzers vor der Ausführung der Aufgabe.
Anwendungsszenarien: von Echtzeitabfragen bis zu automatisierten Diensten
Funktionsaufruf: Einfache Aufgaben mit hohen Echtzeitanforderungen
Function Call ist gut geeignet für den Umgang mit Hohe Echtzeitanforderungen und relativ einfache Aufgabenlogik des Szenarios. Wenn ein Nutzer beispielsweise fragt: "Wie ist das Wetter in Peking heute?" kann das Modell sofort die get_weather() Funktion zum schnellen Abrufen und Zurückgeben von Wetterinformationen.
MCP Server: Plattformübergreifende Datenintegration und sichere Anrufe
MCP Server ist besser geeignet für Sie müssen Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und haben bestimmte Sicherheitsanforderungen So kann ein Unternehmen beispielsweise seine internen CRM-, ERP- und anderen Systeme in einen MCP-Server kapseln. So kann ein Unternehmen beispielsweise seine internen CRM-, ERP- und anderen Systeme in einem MCP-Server kapseln, der eine einheitliche Datenzugriffsschnittstelle für mehrere Agenten bereitstellt, um die Interoperabilität von Daten innerhalb des Unternehmens sicher aufzurufen und zu realisieren.
Agent: Automatisierter End-to-End-Kundendienst
Der Agent hingegen ist spezialisiert auf die Bearbeitung von Durchgängiger komplexer Aufgabenablauf Im Bereich des Kundendienstes können Agenten beispielsweise automatisch das Feedback der Benutzer überwachen, Benutzerprobleme intelligent analysieren und sogar aktiv mit den Benutzern kommunizieren, um Probleme zu lösen. Im Bereich des Kundendienstes können Agenten beispielsweise automatisch das Benutzerfeedback überwachen, Benutzerprobleme intelligent analysieren und selbständig entsprechende Lösungen generieren oder sogar aktiv mit den Benutzern kommunizieren, um Probleme zu lösen.
Auswahlgrundlage: Aufgabenkomplexität und Teamwork-Muster
Aufgabenkomplexität: Bestimmung der Auswahl der Kernkomponenten
- Einfache Aufgaben mit geringer Latenzzeit: Der Funktionsaufruf wird bevorzugt, weil er leicht und effizient ist.
- Komplexe Datenintegrationsaufgaben: MCP Server ist besser geeignet, da er Daten aus mehreren Quellen hervorragend verarbeiten kann.
- Autonome Entscheidungsfindung bei mehrstufigen Aufgaben: Der Agent ist die beste Wahl für die Planung und autonome Ausführung von Aufgaben.
Flexibilität bei der Bereitstellung: Anpassung an Projekte unterschiedlicher Größe
- Kleine Projekte: Function Call wird in Verbindung mit dem Modelldienst eingesetzt, was einfach und bequem ist.
- Unternehmensanwendungen: MCP Server kann unabhängig erweitert werden, was die Verwaltung und Wartung erleichtert.
- Große und komplexe Systeme: Agenten müssen mit einer Vielzahl von Modulen integriert werden und eignen sich für den Aufbau voll funktionsfähiger KI-Systeme.
Standardisierung von Protokollen: Verbesserung der teamübergreifenden Zusammenarbeit
- Funktionsaufruf: Das Protokoll ist relativ flexibel und die Implementierung hängt von der jeweiligen Plattform ab.
- MCP-Server: Hält sich an den Model Context Protocol-Standard, der die teamübergreifende Zusammenarbeit und Systemintegration erleichtert.
- Vertreter: Es besteht eine Abhängigkeit von der Protokollspezifikation des zugrundeliegenden Tools, und die Kompatibilität muss berücksichtigt werden.
Beispiel für Zusammenarbeit: Die leistungsstarke Kombination von Intelligentsia + Toolkit
In der Praxis existieren Funktionsaufruf, MCP-Server und Agent oft nicht isoliert, sondern sind Hand in Hand arbeiten die zusammenarbeiten, um leistungsstarke KI-Systeme zu entwickeln. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für einen typischen kollaborativen Arbeitsablauf:
- Benutzerfrage: "Helfen Sie mir, die aktuellen Themen der Diskussion über KI auf Wissen zusammenzufassen."
- LLM-Parsing-Anforderungen: Das große Sprachmodell versteht die Absicht des Benutzers, stellt fest, dass es die Daten der Zhihu-Plattform abrufen muss, und ruft den Funktionsaufruf auf, um den Plattformtyp zu ermitteln.
- Funktionsaufruf gibt Plattforminformationen zurück: Funktionsaufruf führt die Plattformerkennungsfunktion aus und gibt das Ergebnis "Wissen" zurück.
- LLM fordert MCP Server an: Das große Modell sendet über das MCP-Protokoll eine Anfrage an den vorkonfigurierten Crawler MCP Server, um die Daten der Zhihu-Webseite zu crawlen.
- MCP Server holt sich die Daten und gibt sie zurück: Der Crawler MCP Server führt Web-Crawling-Aufgaben durch und gibt die gecrawlten Daten an den LLM zurück.
- LLM erstellt zusammenfassende Berichte: Das große Modell analysiert und fasst die erfassten Daten zusammen und erstellt schließlich einen zusammenfassenden Bericht über die Hotspots der Zhihu-KI-Diskussionen und präsentiert ihn den Nutzern.
Zusammenfassung: Auswahl der richtigen KI-Komponenten zur Erschließung des Potenzials großer Modelle
MCP-Server, Funktionsaufrufe und Agenten spielen eine entscheidende Rolle im KI-Ökosystem und entsprechen den Standardisierte Werkzeugschnittstellen, leichtgewichtige integrierte Werkzeuge und intelligente Assistenten mit autonomen Entscheidungsmöglichkeiten Alle drei haben ihre eigenen Vorteile und Grenzen. Jede der drei hat ihre eigenen Vorteile und Grenzen, und die Entwickler müssen umfassende Überlegungen auf der Grundlage der spezifischen Aufgabenkomplexität, des Modus der Teamzusammenarbeit und der Anforderungen an die Sicherheitsisolierung anstellen und die am besten geeignete Komponente oder Kombination von Lösungen auswählen. Nur durch eine sinnvolle Kombination und Nutzung dieser drei Komponenten können wir ein effizientes, flexibles und leistungsfähiges KI-System aufbauen und letztlich das enorme Potenzial des großen Sprachmodells freisetzen und intelligente Veränderungen in allen Branchen herbeiführen.
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil