Synergies et différences entre le serveur MCP, l'appel de fonction et l'agent

Avec l'essor du domaine de l'intelligence artificielle (IA), et en particulier de la modélisation des grands langages (LLM), la compréhension du processus de modélisation des grands langages (LLM) est devenue un enjeu majeur. MCP Les trois concepts clés que sont le serveur, l'appel de fonction et l'agent sont essentiels. Ils constituent les éléments de base d'un système d'IA et chacun d'entre eux a un rôle unique et interdépendant à jouer. Une meilleure compréhension de leurs relations et de leurs différences nous aidera à concevoir et à appliquer plus efficacement les systèmes d'IA, ce qui permettra de libérer tout le potentiel des grands modèles.

Dans ce document, nous analyserons les définitions, les fonctions, les modes d'interaction et les scénarios d'application du serveur MCP, de l'appel de fonction et de l'agent d'un point de vue technique, et nous aiderons les lecteurs à comprendre la valeur et l'importance de ces trois éléments dans les applications pratiques à l'aide de cas concrets.

Analyse du positionnement : de la boîte à outils à l'assistant intelligent

Serveur MCP : interface standardisée de données et de capacités

Serveur MCP (Modèle Contexte Protocole Server), c'est-à-dire Model Context Protocol Server, est une application côté serveur basée sur un protocole standardisé. Son rôle principal est de fournir des données externes et un support fonctionnel pour le Grand Modèle de Langage (LLM). Il peut être considéré comme un interface de l'outil . Par exemple, Fetch MCP Server est capable d'explorer le contenu web, tandis que Google Drive MCP Server permet de lire des fichiers à partir du nuage.

La principale caractéristique de MCP Server est sa passivité . Il est comme une boîte à outils qui attend tranquillement les instructions, n'exécute l'action appropriée qu'après avoir reçu une demande d'appel explicite et ne participe pas activement au processus de prise de décision ou de raisonnement.

Le code suivant montre comment passer le curl invoque le serveur Firecrawl MCP pour explorer le contenu du web :

**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}}}'

Appel de fonction : ensemble d'outils légers intégrés au modèle

L'appel de fonction, ou appel de fonction, est une capacité dont dispose le grand modèle lui-même. Elle permet au modèle d'appeler directement des fonctions prédéfinies, de générer les paramètres requis par la fonction et, enfin, d'intégrer les résultats de l'exécution de la fonction. Ce mécanisme permet au grand modèle d'étendre directement ses propres fonctionnalités. Jeu d'outils légers. Par exemple, avec Function Call, le modèle peut facilement mettre en œuvre des fonctions telles que des requêtes météorologiques et des calculs mathématiques simples.

L'essence d'un appel de fonction est la suivante Extensions d'outils au niveau du code Function Call est un couteau suisse intégré qui est généralement déployé à proximité du modèle. La fonction Function Call peut être comparée à un couteau suisse intégré, bien que la fonction soit relativement simple, mais l'avantage est qu'elle est légère et rapide, et qu'elle peut être directement intégrée dans le modèle pour effectuer certaines tâches légères.

L'exemple de code suivant montre comment utiliser Function Call pour mettre en œuvre la fonction d'interrogation météorologique :

**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 : assistant intelligent pour la prise de décision autonome

Un agent, ou corps intelligent, est une entité d'IA plus complexe. Il ne se contente pas d'exécuter passivement des commandes, mais a également la capacité de Capacité de prise de décision autonome L'agent est capable de percevoir le milieu environnant et de comprendre les besoins de l'utilisateur. L'agent est capable de percevoir le milieu environnant, de comprendre les besoins de l'utilisateur et de planifier de manière proactive les étapes d'exécution de la tâche. Afin d'atteindre l'objectif fixé, l'agent peut appeler de manière flexible divers outils, y compris le serveur MCP et l'appel de fonction. Par exemple, lorsque l'agent reçoit la tâche de "rédiger un rapport sur les tendances de l'IA", il peut analyser de manière autonome la tâche et planifier les étapes, telles que la capture des données pertinentes, puis l'analyse du contenu, et enfin la génération du rapport.

Le rôle de l'agent s'apparente davantage à celui d'un assistant intelligent Il ne se contente pas de sélectionner les bons outils, mais les combine habilement en fonction des besoins spécifiques de la tâche afin de collaborer à des processus complexes.

Comparaison des fonctionnalités : de l'approvisionnement en données à la planification de tâches complexes

Serveur MCP : se concentre sur la fourniture de données et d'interfaces fonctionnelles

Les fonctionnalités de MCP Server sont relativement ciblées, l'essentiel étant la fourniture des services suivants Interfaces de données et fonctionnelles . Il peut effectuer des opérations telles que l'exploration du Web, la lecture de fichiers, les appels d'API, etc. Incapable de raisonner .

Avantage : Le serveur MCP adopte une conception modulaire qui facilite le développement indépendant et l'extension des fonctions. Différentes sources de données et fonctions peuvent être encapsulées dans des modules MCP Server indépendants pour faciliter la gestion et la maintenance.

Limites : Le serveur MCP ne peut que répondre passivement aux demandes et ne peut pas réfléchir activement ni résoudre les problèmes. Son rôle consiste plutôt à fournir des outils de base et un support de données.

Appel de fonction : traitement des tâches léger et à faible latence

L'appel de fonction est mieux adapté pour gérer Simple, faible latence de scénarios de tâches, tels que la traduction en temps réel, l'analyse des sentiments, etc. L'appel de fonction étant étroitement intégré au modèle lui-même, le processus d'inférence peut être Appel rapide Il est très efficace.

Avantage : L'appel de fonction est efficace et pratique. Puisqu'il est appelé à l'intérieur du modèle, il évite la surcharge de communication et la vitesse de réponse est plus rapide.

Limites : La fonctionnalité et les performances de Function Call sont limitées par les ressources d'exécution du modèle et ne conviennent pas à l'exécution de tâches à forte intensité de calcul ou de tâches qui prennent beaucoup de temps.

Agent : Orchestration intelligente et exécution de tâches complexes

La puissance de l'agent réside dans sa capacité à gérer Complexe, de bout en bout de la tâche. Il est capable de Sentir les besoins des utilisateurs, raisonner et planifier, et conduire l'exécution des tâches en plusieurs étapes. Par exemple, l'agent peut appeler plusieurs serveurs MCP pour réaliser l'intégration des données entre les plates-formes ou les combiner avec un appel de fonction pour réaliser l'ajustement dynamique des politiques. Par exemple, l'agent peut appeler plusieurs serveurs MCP pour réaliser l'intégration des données entre les plates-formes, ou combiner avec Function Call pour réaliser l'ajustement dynamique des politiques.

Avantage : L'agent dispose d'un degré élevé d'autonomie et peut prendre en charge des flux de travail complexes et la planification des tâches. Il s'agit plutôt d'un moteur de flux de travail automatisé doté d'une certaine intelligence.

Limites : La complexité de développement de l'agent est relativement élevée, car elle nécessite l'intégration de composants tels que des cadres d'inférence, des modules de planification des tâches et des mécanismes de gestion des états.

Interaction : réponse passive ou collaboration active

Serveur MCP : modèle de requête et de réponse unidirectionnelles

Le serveur MCP utilise Modèle de service passif L'interaction est une demande et une réponse à sens unique. Ce n'est qu'après avoir reçu la demande du client (tel que le LLM ou l'agent) que le serveur MCP renverra les données correspondantes ou le résultat de l'exécution. Par exemple, lorsque le modèle doit capturer le contenu d'une page web, il envoie des demandes au serveur MCP via HTTP/SSE et d'autres protocoles, et le serveur MCP renvoie les résultats au modèle après avoir terminé la capture des données.

Appel de fonction : déclenchement interne au moment de l'exécution du modèle

L'exécution d'un appel de fonction est gérée par la fonction Environnement d'exécution du modèle Déclenchement direct . Le développeur doit prédéfinir les fonctions qui peuvent être appelées, puis regrouper et déployer ces fonctions avec le service de modèle. Ce type d'interaction est adapté aux scénarios d'application avec des exigences de réactivité élevées et des charges de travail légères.

Agent : communication et collaboration dans les deux sens

L'agent dispose d'un degré d'autonomie plus élevé et peut non seulement Outil d'appel proactif Il est également possible de dialoguer avec l'utilisateur interaction bidirectionnelle Afin de mieux comprendre les besoins de l'utilisateur et d'y répondre. Par exemple, lorsque l'utilisateur met en avant les besoins les plus ambigus, l'agent peut prendre l'initiative d'effectuer plusieurs tours de dialogue avec l'utilisateur, уточнить détails, afin de bien comprendre les intentions de l'utilisateur avant d'exécuter la tâche.

Scénarios d'application : des requêtes en temps réel aux services automatisés

Appel de fonction : tâches simples avec des exigences élevées en matière de temps réel

L'appel de fonction est bien adapté pour gérer Exigences élevées en matière de temps réel et logique de tâche relativement simple du scénario. Par exemple, lorsqu'un utilisateur demande "Quel temps fait-il à Pékin aujourd'hui ?" le modèle peut immédiatement appeler le get_weather() pour obtenir et renvoyer rapidement des informations météorologiques.

MCP Server : intégration de données multiplateformes et appels sécurisés

Le serveur MCP est plus adapté pour Nécessité d'intégrer des données provenant de sources multiples et de répondre à certaines exigences en matière de sécurité Par exemple, une entreprise peut encapsuler ses systèmes internes de CRM, ERP et autres dans un serveur MCP. Par exemple, une entreprise peut encapsuler ses systèmes internes de CRM, ERP et autres dans un serveur MCP, qui fournit une interface d'accès aux données unifiée permettant à de multiples agents d'invoquer et de réaliser en toute sécurité l'interopérabilité des données au sein de l'entreprise.

Agent : Service client automatisé de bout en bout

L'agent, quant à lui, est spécialisé dans la gestion Flux de tâches complexes de bout en bout Dans le domaine du service à la clientèle, par exemple, les agents peuvent suivre automatiquement les réactions des utilisateurs et analyser intelligemment leurs problèmes, voire communiquer activement avec eux pour les résoudre. Par exemple, dans le domaine du service à la clientèle, les agents peuvent automatiquement suivre les réactions des utilisateurs, analyser intelligemment leurs problèmes et générer de manière autonome les solutions correspondantes, voire communiquer activement avec les utilisateurs pour résoudre les problèmes.

Base de sélection : complexité des tâches et modèles de travail en équipe

Complexité de la tâche : déterminer le choix des composants de base

• Tâches simples à faible latence : L'appel de fonction est préféré parce qu'il est léger et efficace.
• Tâches d'intégration de données complexes : MCP Server est mieux adapté, car il excelle dans le traitement de données provenant de sources multiples.
• Prise de décision autonome Tâches à étapes multiples : L'agent est le meilleur choix pour la planification des tâches et l'exécution autonome.

Flexibilité du déploiement : adaptation à des projets de tailles différentes

• Petits projets : L'appel de fonction est déployé en conjonction avec le service de modèle, ce qui est simple et pratique.
• Applications d'entreprise : Le serveur MCP peut être étendu de manière indépendante, ce qui facilite sa gestion et sa maintenance.
• Systèmes vastes et complexes : Les agents doivent être intégrés à divers modules et sont adaptés à la construction de systèmes d'intelligence artificielle entièrement fonctionnels.

Normalisation des protocoles : améliorer l'efficacité de la collaboration entre les équipes

• Appel de fonction : Le protocole est relativement souple et la mise en œuvre dépend de la plate-forme spécifique.
• Serveur MCP : Adhère à la norme Model Context Protocol, qui facilite la collaboration entre les équipes et l'intégration des systèmes.
• Agent : Il existe une dépendance à l'égard de la spécification du protocole de l'outil sous-jacent et la compatibilité doit être prise en compte.

Exemple de collaboration : la combinaison puissante d'Intelligentsia + Toolkit

Dans la pratique, l'appel de fonction, le serveur MCP et l'agent n'existent souvent pas de manière isolée, mais sont travailler en collaboration avec qui travaillent ensemble pour construire de puissants systèmes d'IA. Voici un exemple de flux de travail collaboratif typique :

1. Question de l'utilisateur : "Aidez-moi à résumer les derniers sujets de discussion sur l'IA dans le domaine de la connaissance.
2. Exigences en matière d'analyse syntaxique LLM : Le grand modèle linguistique comprend l'intention de l'utilisateur, détermine qu'il a besoin d'obtenir les données de la plateforme Zhihu et appelle la fonction Call pour détecter le type de plateforme.
3. L'appel de fonction renvoie des informations sur la plate-forme : Function Call exécute la fonction de détection de la plate-forme et renvoie le résultat "Knowing".
4. LLM demande le serveur MCP : Le grand modèle envoie une demande au serveur MCP pré-configuré via le protocole MCP pour explorer les données des pages web liées à Zhihu.
5. Le serveur MCP saisit les données et les renvoie : Le serveur MCP crawler effectue des tâches d'exploration du web et renvoie les données explorées au LLM.
6. LLM génère des rapports de synthèse : Le grand modèle analyse et résume les données acquises, et génère finalement un rapport de synthèse sur les points névralgiques des discussions de Zhihu AI, qu'il présente aux utilisateurs.

En résumé : choisir les bons composants d'IA pour libérer le potentiel des grands modèles

Le serveur MCP, l'appel de fonction et l'agent jouent un rôle essentiel dans l'écosystème de l'intelligence artificielle, correspondant aux fonctions suivantes Interfaces d'outils standardisées, ensemble d'outils intégrés légers et assistants intelligents dotés de capacités de prise de décision autonomes Les trois ont leurs propres avantages et limites. Chacun des trois a ses propres avantages et limites, et les développeurs doivent procéder à des analyses approfondies sur la base de facteurs tels que la complexité de la tâche, le mode de collaboration de l'équipe et les exigences en matière d'isolation de la sécurité, et choisir le composant ou la combinaison de solutions le plus approprié. Ce n'est que par une combinaison et une utilisation raisonnables de ces trois éléments que nous pourrons construire un système d'IA efficace, flexible et puissant, et finalement libérer l'énorme potentiel du modèle du grand langage, en apportant des changements intelligents à toutes les industries.