Sinergias e diferenças entre o servidor MCP, a chamada de função e o agente

Com o crescimento do campo da Inteligência Artificial (IA) e, em particular, da Modelagem de Linguagem Ampla (LLM), é necessário entender a MCP Os três conceitos principais de Servidor, Chamada de Função e Agente são fundamentais. Eles são os blocos de construção de um sistema de IA, e cada um tem uma função única e inter-relacionada a desempenhar. Uma compreensão mais profunda de suas relações e diferenças nos ajudará a projetar e aplicar sistemas de IA de forma mais eficaz, liberando assim todo o potencial dos grandes modelos.

Neste documento, analisaremos as definições, as funções, os modos de interação e os cenários de aplicação do servidor MCP, da chamada de função e do agente a partir de uma perspectiva técnica e ajudaremos os leitores a entender o valor e a importância desses três elementos em aplicações práticas por meio de casos vívidos.

Análise de posicionamento: da caixa de ferramentas ao assistente inteligente

Servidor MCP: interface padronizada de dados e recursos

Servidor MCP (Modelo de protocolo de contexto Server), ou seja, Model Context Protocol Server, é um aplicativo do lado do servidor baseado em um protocolo padronizado. Sua função principal é fornecer dados externos e suporte funcional para o Large Language Model (LLM). Ele pode ser entendido como um interface da ferramenta . Por exemplo, o Fetch MCP Server é capaz de rastrear conteúdo da Web, enquanto o Google Drive MCP Server permite a leitura de arquivos da nuvem.

O principal recurso do MCP Server é sua passividade . É como uma caixa de ferramentas que espera silenciosamente por instruções, executa a ação apropriada somente após receber uma solicitação explícita de chamada e não participa ativamente do processo de tomada de decisão ou de raciocínio.

O código a seguir mostra como passar o curl invoca o Firecrawl MCP Server para rastrear o conteúdo da 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}}}'

Chamada de função: conjunto de ferramentas leves incorporadas ao modelo

Chamada de função, ou chamada de função, é um recurso que está disponível para os próprios modelos grandes. Ele permite que o modelo chame diretamente funções predefinidas e pode gerar os parâmetros exigidos pela função e, por fim, integrar os resultados da execução da função. Esse mecanismo dá ao modelo grande a capacidade de ampliar diretamente sua própria funcionalidade. Conjunto de ferramentas leve. Por exemplo, com a Chamada de Função, o modelo pode implementar facilmente funções como consultas meteorológicas e cálculos matemáticos simples.

A essência de uma chamada de função é Extensões de ferramentas em nível de código A Chamada de função é um canivete suíço integrado, que geralmente é implantado próximo ao modelo. A chamada de função pode ser comparada a um canivete suíço integrado, embora a função seja relativamente simples, mas a vantagem é que ela é leve e rápida e pode ser incorporada diretamente ao modelo para realizar algumas tarefas leves.

O exemplo de código a seguir mostra como usar a Chamada de função para implementar a função de consulta meteorológica:

**functions = [**
{
"name": "get_current_weather",
"description": "获取指定城市的天气",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"location": {"type": "string"}},
"required": ["location"]
}
}
]

Agente: assistente inteligente para tomada de decisão autônoma

Um agente, ou corpo inteligente, é uma entidade de IA mais complexa. Ele não se limita a executar comandos passivamente, mas também tem a capacidade de Capacidade de tomada de decisão autônoma O agente é capaz de perceber o ambiente ao redor e entender as necessidades do usuário. O agente é capaz de perceber o ambiente ao redor, entender as necessidades do usuário e planejar proativamente as etapas de execução da tarefa. Para atingir a meta definida, o agente pode chamar várias ferramentas de forma flexível, incluindo o servidor MCP e a chamada de função. Por exemplo, quando o agente recebe a tarefa de "escrever um relatório sobre tendências de IA", ele pode analisar a tarefa de forma autônoma e planejar as etapas, como capturar os dados relevantes, analisar o conteúdo e, por fim, gerar o relatório.

A função do agente é mais parecida com a de um assistente inteligente Ele não apenas seleciona as ferramentas certas, mas também as combina habilmente de acordo com as necessidades específicas da tarefa para colaborar em processos de tarefas complexas.

Comparação de funcionalidades: do provisionamento de dados ao agendamento de tarefas complexas

Servidor MCP: foco no provisionamento de dados e interfaces funcionais

A funcionalidade do MCP Server é relativamente focada, com o núcleo sendo o fornecimento de Interfaces de dados e funcionais . Ele pode realizar operações como rastreamento da Web, leitura de arquivos, chamadas de API, etc., mas ele próprio Não é capaz de raciocinar .

Vantagens: O MCP Server adota um design modular, que facilita o desenvolvimento independente e a expansão de funções. Diferentes fontes de dados e funções podem ser encapsuladas em módulos independentes do MCP Server para facilitar o gerenciamento e a manutenção.

Limitações: O MCP Server só pode responder passivamente às solicitações e não pode pensar e resolver problemas ativamente. Sua função é mais favorável ao fornecimento de ferramentas básicas e suporte de dados.

Chamada de função: processamento de tarefas leve e de baixa latência

A chamada de função é mais adequada para lidar com Simples, com baixa latência de cenários de tarefas, como tradução em tempo real, análise de sentimentos, etc. Como a Chamada de Função é totalmente integrada ao próprio modelo, o processo de inferência pode ser Chamada rápida É muito eficiente.

Vantagens: A chamada de função é eficiente e conveniente. Como é chamada dentro do modelo, ela evita a sobrecarga de comunicação extra e a velocidade de resposta é mais rápida.

Limitações: A funcionalidade e o desempenho da Chamada de Função são limitados pelos recursos de tempo de execução do modelo e não são adequados para a execução de tarefas computacionalmente intensas ou demoradas.

Agente: orquestração e execução inteligentes de tarefas complexas

O poder do agente está em sua capacidade de lidar com Complexo, de ponta a ponta da tarefa. Ele é capaz de Perceba as necessidades do usuário, raciocine e planeje, e conduza a execução de tarefas em várias etapas Por exemplo, o Agente pode chamar vários Servidores MCP para concluir a integração de dados entre plataformas ou combinar com a Chamada de Função para obter o ajuste dinâmico das políticas. Por exemplo, o Agente pode chamar vários Servidores MCP para concluir a integração de dados entre plataformas ou combinar com a Chamada de função para obter o ajuste dinâmico das políticas.

Vantagens: O agente tem um alto grau de autonomia e pode suportar fluxos de trabalho complexos e agendamento de tarefas. Ele se assemelha mais a um mecanismo de fluxo de trabalho automatizado com alguma inteligência.

Limitações: A complexidade de desenvolvimento do Agent é relativamente alta, exigindo a integração de componentes como estruturas de inferência, módulos de planejamento de tarefas e mecanismos de gerenciamento de estado.

Interação: resposta passiva vs. colaboração ativa

Servidor MCP: modelo unidirecional de solicitação e resposta

O servidor MCP usa Modelo de serviço passivo A interação é uma solicitação e uma resposta unidirecional. Somente quando receber a solicitação do cliente (como LLM ou Agente), o MCP Server retornará os dados correspondentes ou o resultado da execução. Por exemplo, quando o modelo precisar capturar o conteúdo da página da Web, ele enviará solicitações ao MCP Server por meio de HTTP/SSE e outros protocolos, e o MCP Server retornará os resultados ao modelo após concluir a captura de dados.

Chamada de função: acionador interno em tempo de execução do modelo

A execução de uma chamada de função é tratada pelo Acionador direto do ambiente de tempo de execução do modelo . O desenvolvedor precisa predefinir as funções que podem ser chamadas, empacotar e implantar essas funções junto com o serviço de modelo. Esse tipo de interação é adequado para cenários de aplicativos com requisitos de alta capacidade de resposta e cargas de tarefas leves.

Agente: comunicação e colaboração bidirecionais

O agente tem um grau maior de autonomia e pode não apenas Ferramenta de chamada proativa O usuário também pode ser contatado pelo interação bidirecional Para entender melhor e atender às necessidades do usuário. Por exemplo, quando o usuário apresenta as necessidades mais ambíguas, o agente pode tomar a iniciativa de realizar várias rodadas de diálogo com o usuário, com detalhes, a fim de entender completamente as intenções do usuário antes de executar a tarefa.

Cenários de aplicativos: de consultas em tempo real a serviços automatizados

Chamada de função: tarefas simples com altos requisitos de tempo real

A chamada de função é adequada para lidar com Altos requisitos de tempo real e lógica de tarefa relativamente simples do cenário. Por exemplo, quando um usuário pergunta "What's the weather in Beijing today?" (Como está o tempo em Pequim hoje?) o modelo pode chamar imediatamente o get_weather() para obter e retornar rapidamente informações meteorológicas.

MCP Server: integração de dados entre plataformas e chamadas seguras

O MCP Server é mais adequado para Necessidade de integrar dados de várias fontes e ter determinados requisitos de segurança Por exemplo, uma empresa pode encapsular seus sistemas internos de CRM, ERP e outros sistemas em um servidor MCP. Por exemplo, uma empresa pode encapsular seu CRM interno, ERP e outros sistemas em um servidor MCP, que fornece uma interface de acesso a dados unificada para que vários agentes invoquem com segurança e realizem a interoperabilidade de dados dentro da empresa.

Agente: atendimento ao cliente automatizado de ponta a ponta

O agente, por outro lado, é especializado em lidar com Fluxo de tarefas complexas de ponta a ponta No campo do atendimento ao cliente, por exemplo, os Agentes podem monitorar automaticamente o feedback do usuário e analisar de forma inteligente os problemas do usuário, e até mesmo se comunicar ativamente com os usuários para resolver problemas. Por exemplo, no campo do atendimento ao cliente, os agentes podem monitorar automaticamente o feedback do usuário, analisar de forma inteligente os problemas do usuário e gerar autonomamente as soluções correspondentes, ou até mesmo se comunicar ativamente com os usuários para resolver problemas.

Base de seleção: complexidade da tarefa e padrões de trabalho em equipe

Complexidade da tarefa: determinando a escolha dos componentes principais

• Tarefas simples de baixa latência: A chamada de função é preferida porque é leve e eficiente.
• Tarefas complexas de integração de dados: O MCP Server é mais adequado, pois é excelente para lidar com dados de várias fontes.
• Tarefas de várias etapas de tomada de decisão autônoma: O agente é a melhor opção para o planejamento de tarefas e a execução autônoma.

Flexibilidade de implantação: adaptação a projetos de diferentes tamanhos

• Pequenos projetos: O Function Call é implementado em conjunto com o serviço de modelo, o que é simples e conveniente.
• Aplicativos empresariais: O MCP Server pode ser expandido de forma independente, o que facilita o gerenciamento e a manutenção.
• Sistemas grandes e complexos: Os agentes precisam integrar vários módulos e são adequados para a criação de sistemas de IA com recursos completos.

Padronização de protocolos: aprimoramento da colaboração entre equipes

• Chamada de função: O protocolo é relativamente flexível e a implementação depende da plataforma.
• Servidor MCP: Adere ao padrão Model Context Protocol, que facilita a colaboração entre equipes e a integração de sistemas.
• Agente: Há uma dependência da especificação do protocolo da ferramenta subjacente e a compatibilidade precisa ser considerada.

Exemplo de colaboração: A poderosa combinação de Intelligentsia + Toolkit

Na prática, a Chamada de função, o Servidor MCP e o Agente geralmente não existem isoladamente, mas são trabalhar em conjunto com que trabalham juntos para criar sistemas avançados de IA. Veja abaixo um exemplo de um fluxo de trabalho colaborativo típico:

1. Pergunta do usuário: "Ajude-me a resumir os tópicos mais recentes de discussão sobre IA no conhecimento."
2. Requisitos de análise do LLM: O modelo de linguagem grande entende a intenção do usuário, determina que precisa obter os dados da plataforma Zhihu e chama a Chamada de função para detectar o tipo de plataforma.
3. A chamada de função retorna informações sobre a plataforma: A chamada de função executa a função de detecção de plataforma e retorna o resultado "Knowing".
4. O LLM solicita o servidor MCP: O modelo grande envia uma solicitação ao servidor MCP rastreador pré-configurado por meio do protocolo MCP para rastrear os dados da página da Web relacionados a Zhihu.
5. O MCP Server obtém os dados e os retorna: O servidor MCP rastreador executa tarefas de rastreamento da Web e retorna os dados rastreados para o LLM.
6. O LLM gera relatórios resumidos: O grande modelo analisa e resume os dados adquiridos e, por fim, gera um relatório resumido sobre os pontos de acesso das discussões de IA da Zhihu e o apresenta aos usuários.

Em resumo: Escolhendo os componentes de IA certos para liberar o potencial dos modelos grandes

O servidor MCP, a chamada de função e o agente desempenham funções essenciais no ecossistema de IA, correspondendo ao Interfaces de ferramentas padronizadas, conjunto de ferramentas integradas leves e assistentes inteligentes com recursos de tomada de decisão autônoma Os três têm suas próprias vantagens e limitações. Cada um dos três tem suas próprias vantagens e limitações, e os desenvolvedores precisam fazer considerações abrangentes com base em fatores como complexidade de tarefas específicas, modo de colaboração em equipe e requisitos de isolamento de segurança, e escolher o componente ou a combinação de soluções mais adequada. Somente por meio de uma combinação e uso razoáveis desses três componentes poderemos criar um sistema de IA eficiente, flexível e poderoso e, por fim, liberar o enorme potencial do modelo de linguagem grande, trazendo mudanças inteligentes para todos os setores.