人工知能（AI）、特に大規模言語モデリング（LLM）の分野が活況を呈する中、その理解には、以下のような課題がある。 エムシーピー サーバー、ファンクション・コール、エージェントの3つのキーコンセプトは非常に重要である。これらはAIシステムの構成要素であり、それぞれがユニークで相互に関連した役割を持っている。 これらの関係性と違いをより深く理解することは、AIシステムをより効果的に設計し適用するのに役立ち、ビッグモデルの可能性を最大限に引き出すことになる。
本稿では、MCPサーバー、ファンクション・コール、エージェントの定義、機能、インタラクション・モード、アプリケーション・シナリオを技術的な観点から分析し、実際のアプリケーションにおけるこれら3つの価値と意義を、鮮やかな事例を通じて読者に理解してもらう。
ポジショニング分析：ツールボックスからインテリジェント・アシスタントへ
MCPサーバー：標準化されたデータと能力のインターフェース
MCPサーバー(モデル・コンテキスト・プロトコル Server）、すなわちModel Context Protocol Serverは、標準化されたプロトコルに基づいたサーバーサイドのアプリケーションである。 その中心的な役割は、ラージ言語モデル（LLM）の外部データと機能サポートを提供することです。 標準化された ツールインターフェース . 例えば、Fetch MCPサーバーはウェブコンテンツをクロールすることができ、Google Drive MCPサーバーはクラウドからファイルを読み込むことができる。
MCPサーバーの主な特徴は 受動性 . それは、静かに指示を待ち、明示的なコールリクエストを受けて初めて適切なアクションを実行し、意思決定や推論プロセスに積極的に参加しないツールボックスのようなものである。
次のコードは curl コマンドはFirecrawl MCP Serverを起動し、ウェブコンテンツをクロールします：
**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}}}'
ファンクションコール：モデルに組み込まれた軽量ツールセット
ファンクション・コール（Function Call）は、より大きなモデル自身が利用できる機能です。 これによって、モデルは定義済みの関数を直接呼び出すことができ、関数が必要とするパラメータを生成し、最終的には関数の実行結果を統合することができます。 このメカニズムにより、大きなモデルは自身の機能を直接拡張することができます。 軽量ツールセット. 例えば、ファンクション・コールを使えば、天気予報の問い合わせや簡単な数学的計算などの機能を簡単に実装することができる。
ファンクション・コールの本質は コードレベルのツール拡張 ファンクションコールはビルトインのスイスアーミーナイフであり、通常はモデルの近くに配置される。 ファンクション・コールはビルトインのスイスアーミーナイフと比較することができますが、機能は比較的単純ですが、軽量で高速であり、いくつかの軽量タスクを完了するためにモデルに直接埋め込むことができるという利点があります。
次のコード例では、Function Callを使用して天気問い合わせ機能を実装する方法を示しています：
**functions = [**
{
"name": "get_current_weather",
"description": "获取指定城市的天气",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"location": {"type": "string"}},
"required": ["location"]
}
}
]
エージェント：自律的意思決定のための知的アシスタント
エージェント（知的身体）は、より複雑なAIの実体である。 受動的に命令を実行するだけでなく、次のような能力も持っている。 自律的な意思決定能力 エージェントは、周囲の環境を感知し、ユーザーのニーズを理解することができます。 エージェントは、周囲の環境を感知し、ユーザのニーズを理解し、タスクの実行ステップをプロアクティブに計画することができます。 設定された目標を達成するために、エージェントはMCPサーバやファンクションコールなどの様々なツールを柔軟に呼び出すことができます。 例えば、「AIのトレンドに関するレポートを作成する」というタスクを受け取った場合、エージェントは自律的にタスクを分析し、関連するデータを取得し、内容を分析し、最終的にレポートを作成するというステップを計画することができます。
エージェントの役割はむしろ インテリジェントアシスタント 適切なツールを選択するだけでなく、タスクの具体的なニーズに応じてそれらを巧みに組み合わせ、複雑なタスクプロセスを共同作業する。
機能比較：データプロビジョニングから複雑なタスクスケジューリングまで
MCPサーバー：データと機能インターフェースのプロビジョニングにフォーカス
MCPサーバーの機能は比較的集中しており、中核となるのは次のようなものである。 データおよび機能インターフェイス . ウェブクローリング、ファイル読み込み、APIコールなどの操作を実行できるが、それ自体は 推論ができない .
アドバンテージだ： MCPサーバーはモジュール設計を採用しており、独立した開発と機能拡張が容易です。 異なるデータソースと機能を独立したMCPサーバーモジュールにカプセル化することで、管理とメンテナンスが容易になります。
制限： MCPサーバーはリクエストに受動的に応答するだけで、能動的に考え、問題を解決することはできない。 MCPサーバーの役割は、基本的なツールやデータのサポートを提供することです。
ファンクション・コール：軽量、低レイテンシーのタスク処理
ファンクション・コールの方が適している。 シンプル、低遅延 リアルタイム翻訳、感情分析などのタスクシナリオに対応します。 ファンクションコールはモデル自体と緊密に統合されているため、推論プロセスは以下のようになります。 クイックコール とても効率的だ。
アドバンテージだ： 関数コールは効率的で便利です。 モデル内部で呼び出されるため、余分な通信オーバーヘッドを回避でき、応答速度も速くなります。
制限： 関数コールの機能と性能は、モデルのランタイムリソースによって制限され、計算集約的なタスクや時間のかかるタスクの実行には適していません。
エージェント：複雑なタスクのインテリジェントなオーケストレーションと実行
エージェントの威力は、その処理能力にある。 複雑なエンド・ツー・エンド タスクの それは ユーザーのニーズを察知し、推論し、計画し、複数ステップのタスク実行を推進する。 例えば、Agentは複数のMCPサーバを呼び出してクロスプラットフォーム・データ統合を完 了したり、Function Callと組み合わせてポリシーの動的な調整を実現したりできます。 例えば、Agentは複数のMCPサーバーを呼び出してクロスプラットフォームのデータ統合を完了したり、Function Callと組み合わせてポリシーの動的な調整を実現したりできます。
アドバンテージだ： エージェントは高度な自律性を持ち、複雑なワークフローやタスクスケジューリングをサポートすることができる。 インテリジェンスを備えた自動ワークフローエンジンのようなものです。
制限： Agentの開発複雑性は比較的高く、推論フレームワーク、タスク計画モジュール、状態管理メカニズムなどのコンポーネントを統合する必要がある。
交流：受動的な反応と能動的な協力
MCPサーバー：一方向のリクエストとレスポンスのモデル
MCPサーバーは パッシブ・サービス・モデル インタラクションは一方向の要求と応答です。 クライアント（LLMやAgentなど）からの要求を受信した場合のみ、MCPサー バは対応するデータや実行結果を返します。 例えば、モデルがWebページのコンテンツをキャプチャする必要がある場合、HTTP/SSEやその他のプロトコルを介してMCPサーバにリクエストを送信し、MCPサーバはデータのキャプチャを完了した後、その結果をモデルに返します。
関数呼び出し：モデル実行時の内部トリガー
関数呼び出しの実行は モデル実行環境 ダイレクト・トリガー . 開発者は、呼び出し可能な関数を事前に定義し、これらの関数をモデルサービスとともにパッケージ化してデプロイする必要があります。 このタイプのインタラクションは、高い応答性が要求され、タスクの負荷が軽いアプリケーションシナリオに適しています。
エージェント：双方向コミュニケーションとコラボレーション
エージェントはより高度な自律性を持ち、次のようなことができる。 プロアクティブコールツール また、ユーザーと関わることも可能である。 双方向相互作用 ユーザーのニーズをよりよく理解し、それに応えるためです。 例えば、ユーザがより漠然としたニーズを提示した場合、エージェントはタスクを実行する前にユーザの意図を完全に理解するために、率先してユーザと何度も対話を行うことができます。
アプリケーション・シナリオ：リアルタイムのクエリーから自動化されたサービスまで
ファンクション・コール：リアルタイム性の高いシンプルなタスク
ファンクション・コールは、以下の処理に適している。 高いリアルタイム性と比較的単純なタスクロジック シナリオの 例えば、ユーザーが "今日の北京の天気は？"と尋ねると、モデルは即座に "今日の北京の天気は？"を呼び出すことができる。 を即座に呼び出すことができる。 get_weather() 機能を使って、気象情報を素早く取得し、返すことができる。
MCPサーバー：クロスプラットフォームのデータ統合とセキュアな通話
MCPサーバーは次のような場合に適している。 複数のソースからのデータを統合し、特定のセキュリティ要件を満たす必要がある。 例えば、企業は社内のCRM、ERP、その他のシステムをMCPサーバーにカプセル化することができます。 例えば、企業は社内のCRM、ERP、その他のシステムをMCPサーバにカプセル化することができます。MCPサーバは、複数のエージェントに統一されたデータアクセスインタフェースを提供し、企業内のデータを安全に呼び出して相互運用性を実現します。
エージェント：エンド・ツー・エンドの自動顧客サービス
一方、エージェントは、次のような業務を専門としている。 エンド・ツー・エンドの複雑なタスクフロー 例えば、カスタマーサービス分野では、エージェントは自動的にユーザーのフィードバックを監視し、ユーザーの問題をインテリジェントに分析し、さらには積極的にユーザーとコミュニケーションをとって問題を解決することができる。 例えば、カスタマーサービス分野では、エージェントは自動的にユーザーのフィードバックを監視し、ユーザーの問題をインテリジェントに分析し、対応する解決策を自律的に生成することができ、さらには問題を解決するためにユーザーと積極的にコミュニケーションをとることもできる。
選考基準：タスクの複雑さとチームワークのパターン
タスクの複雑さ：コア・コンポーネントの選択の決定
- 単純な低遅延タスク： ファンクション・コールが好まれるのは、軽量で効率的だからだ。
- 複雑なデータ統合タスク MCP Serverは複数のソースからのデータ処理に優れているので、より適している。
- 自律的意思決定 多段階タスク： エージェントは、タスクの計画と自律的な実行に最適な選択である。
展開の柔軟性：さまざまな規模のプロジェクトに対応
- 小さなプロジェクト： ファンクション・コールはモデル・サービスと連動して展開されるため、簡単で便利である。
- エンタープライズ・アプリケーション： MCPサーバーは独立して拡張できるため、管理やメンテナンスが容易になります。
- 大規模で複雑なシステム： エージェントは複数のモジュールを統合する必要があり、フル機能のAIシステムを構築するのに適している。
プロトコルの標準化：チーム間の協力関係の改善
- 関数呼び出し： プロトコルは比較的柔軟で、実装はプラットフォームに依存する。
- MCPサーバー： チーム間のコラボレーションとシステム統合を促進するモデルコンテキストプロトコル標準に準拠。
- エージェント 基礎となるツールのプロトコル仕様に依存し、互換性を考慮する必要がある。
コラボレーション例：インテリジェンシア＋ツールキットの強力な組み合わせ
実際には、ファンクションコール、MCPサーバー、およびエージェントは単独で存在しないことが多 い。 連動する 強力なAIシステムを構築するために協働する。 以下は典型的な共同ワークフローの例である：
- ユーザーの質問 "AIに関する最新のホットな話題をナレッジにまとめるのを手伝ってほしい"
- LLMの解析要件： 大きな言語モデルは、ユーザーの意図を理解し、Zhihuプラットフォームのデータを取得する必要があると判断し、プラットフォームの種類を検出するためにFunction Callを呼び出します。
- ファンクションコールはプラットフォーム情報を返す： ファンクション・コールは、プラットフォーム検出関数を実行し、結果「Knowing」を返す。
- LLMがMCPサーバーを要求： ビッグモデルは、MCPプロトコルを介して、事前に設定されたクローラーMCPサーバーに要求を送信し、Zhihu関連のウェブページデータをクロールする。
- MCPサーバはデータを取得して返します： クローラーであるMCPサーバーはウェブクローリングタスクを実行し、クロールしたデータをLLMに返す。
- LLMはサマリー・レポートを作成する： ビッグモデルは、取得したデータを分析し、要約し、最終的にZhihu AI議論のホットスポットに関する要約レポートを生成し、ユーザーに提示する。
まとめ：ビッグモデルの可能性を引き出すために適切なAIコンポーネントを選択する
MCPサーバー、ファンクション・コール、エージェントは、AIのエコシステムにおいて重要な役割を果たし、次のような役割を果たします。 標準化されたツールインターフェース、軽量なビルトインツールセット、自律的な意思決定機能を備えたインテリジェントアシスタント この3つにはそれぞれ利点と限界がある。 この3つにはそれぞれ利点と限界があり、開発者は特定のタスクの複雑さ、チームコラボレーションモード、セキュリティ隔離要件に基づいて総合的に検討し、最も適切なコンポーネントまたはソリューションの組み合わせを選択する必要がある。 これら3つの合理的な組み合わせと使用を通じてのみ、効率的で柔軟かつ強力なAIシステムを構築することができ、最終的にはビッグ・ランゲージ・モデルの巨大な可能性を解き放ち、あらゆる産業にインテリジェントな変化をもたらすことができる。
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