Синергия и различия между сервером MCP, функциональным вызовом и агентом

В условиях бурного развития области искусственного интеллекта (ИИ), и в частности моделирования больших языков (LLM), понимание MCP Три ключевых понятия - сервер, вызов функции и агент - имеют решающее значение. Они являются строительными блоками системы ИИ, и каждый из них играет уникальную и взаимосвязанную роль. Более глубокое понимание их взаимосвязей и различий поможет нам разрабатывать и применять системы ИИ более эффективно, тем самым раскрывая весь потенциал больших моделей.

В этой статье мы проанализируем определения, функции, режимы взаимодействия и сценарии применения MCP Server, Function Call и Agent с технической точки зрения, а также поможем читателям понять ценность и значимость этих трех компонентов в практическом применении с помощью наглядных примеров.

Анализ позиционирования: от инструментария к интеллектуальному помощнику

Сервер MCP: стандартизированный интерфейс данных и возможностей

Сервер MCP (Модель Контекстный протокол Server), то есть Model Context Protocol Server, - это приложение на стороне сервера, основанное на стандартизированном протоколе. Его основная роль заключается в предоставлении внешних данных и функциональной поддержке Большой языковой модели (LLM). Его можно понимать как стандартизированный интерфейс инструмента . Например, Fetch MCP Server способен просматривать веб-контент, а Google Drive MCP Server позволяет читать файлы из облака.

Ключевой особенностью MCP Server является его пассивность . Он похож на ящик с инструментами, который спокойно ожидает инструкций, выполняет соответствующие действия только после получения явного запроса на вызов и не принимает активного участия в процессе принятия решений или рассуждений.

Следующий код показывает, как передать curl Команда вызывает Firecrawl MCP Server для просмотра веб-содержимого:

**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}}}'

Вызов функций: легкий набор инструментов, встроенный в модель

Function Call, или вызов функций, - это возможность, доступная самим большим моделям. Она позволяет модели напрямую вызывать предопределенные функции, генерировать параметры, необходимые функции, и в конечном итоге интегрировать результаты ее выполнения. Этот механизм дает большой модели возможность напрямую расширять свою собственную функциональность. Легкий набор инструментов. Например, с помощью функции Function Call модель может легко реализовать такие функции, как запрос погоды и простые математические расчеты.

Суть вызова функции заключается в следующем Расширения инструментов на уровне кода Function Call - это встроенный швейцарский армейский нож, который обычно разворачивается в непосредственной близости от модели. Function Call можно сравнить со встроенным швейцарским армейским ножом, хотя его функции относительно просты, но его преимущество в том, что он легкий и быстрый, и может быть непосредственно встроен в модель для выполнения некоторых легких задач.

В следующем примере кода показано, как использовать вызов функции для реализации функции запроса погоды:

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

Агент: интеллектуальный помощник для автономного принятия решений

Агент, или интеллектуальное тело, - это более сложный объект ИИ. Он не просто пассивно выполняет команды, но и обладает способностью Способность к автономному принятию решений Агент способен воспринимать окружающую обстановку и понимать потребности пользователя. Агент способен воспринимать окружающую обстановку, понимать потребности пользователя и проактивно планировать шаги по выполнению задачи. Для достижения поставленной цели агент может гибко вызывать различные инструменты, включая MCP Server и Function Call. Например, получив задание "написать отчет о тенденциях ИИ", агент может автономно проанализировать задачу и спланировать шаги, такие как сбор соответствующих данных, анализ содержимого и, наконец, создание отчета.

Роль агента больше похожа на интеллектуальный помощник Он не только выбирает нужные инструменты, но и умело комбинирует их в соответствии с конкретными потребностями задачи для совместной работы над сложными процессами.

Сравнение функциональных возможностей: от предоставления данных до планирования сложных задач

MCP Server: сосредоточьтесь на предоставлении данных и функциональных интерфейсов.

Функциональность MCP Server относительно узкоспециализированная, ее суть заключается в предоставлении Данные и функциональные интерфейсы . Он может выполнять такие операции, как просмотр веб-страниц, чтение файлов, вызовы API и т. д., но сам Не способен рассуждать .

Преимущество: Сервер MCP Server имеет модульную конструкцию, которая удобна для независимой разработки и расширения функций. Различные источники данных и функции могут быть заключены в независимые модули MCP Server, что упрощает управление и обслуживание.

Ограничения: MCP Server может только пассивно отвечать на запросы и не может активно думать и решать проблемы. Его роль заключается скорее в предоставлении базовых инструментов и поддержке данных.

Вызов функций: легкая обработка задач с малым временем ожидания

Функция Вызов лучше подходит для обработки Простота, низкая задержка сценарии задач, таких как перевод в реальном времени, анализ настроений и т.д. Поскольку вызов функций тесно интегрирован с самой моделью, процесс вывода может быть Быстрый вызов Это очень эффективно.

Преимущество: Вызов функции эффективен и удобен. Поскольку она вызывается внутри модели, это позволяет избежать дополнительных коммуникационных накладных расходов и обеспечивает более быстрый отклик.

Ограничения: Функциональность и производительность Function Call ограничена ресурсами времени выполнения модели и не подходит для выполнения вычислительно интенсивных или трудоемких задач.

Агент: интеллектуальная организация и выполнение сложных задач

Сила Агента заключается в его способности работать с Сложные, сквозные задания. Он способен Чувствовать потребности пользователей, рассуждать и планировать, а также управлять выполнением многоэтапных задач. Например, Агент может вызвать несколько MCP-серверов для полной кросс-платформенной интеграции данных или объединить их с Function Call для динамической настройки политик. Например, агент может вызвать несколько MCP-серверов для завершения кросс-платформенной интеграции данных или объединить их с Function Call для динамической настройки политик.

Преимущество: Агент обладает высокой степенью автономности и может поддерживать сложные рабочие процессы и планирование задач. Он больше похож на автоматизированный механизм рабочего процесса с некоторым интеллектом.

Ограничения: Сложность разработки Agent относительно высока и требует интеграции таких компонентов, как фреймворки выводов, модули планирования задач и механизмы управления состояниями.

Взаимодействие: пассивная реакция против активного сотрудничества

Сервер MCP: модель однонаправленных запросов и ответов

Сервер MCP использует Пассивная модель обслуживания Взаимодействие представляет собой односторонний запрос и ответ. Только получив запрос от клиента (например, LLM или Agent), MCP Server вернет соответствующие данные или результат выполнения. Например, когда модели необходимо захватить содержимое веб-страницы, она отправляет запросы на MCP Server через HTTP/SSE и другие протоколы, а MCP Server возвращает результаты модели после завершения захвата данных.

Вызов функции: внутренний триггер во время выполнения модели

Выполнение вызова функции обрабатывается Среда выполнения модели Прямой триггер . Разработчику необходимо заранее определить функции, которые могут быть вызваны, упаковать и развернуть эти функции вместе с моделью сервиса. Такой тип взаимодействия подходит для сценариев приложений с высокими требованиями к отзывчивости и небольшой нагрузкой на задачи.

Агент: двусторонняя связь и сотрудничество

Агент обладает более высокой степенью автономности, и он может не только Инструмент проактивного обзвона Также можно взаимодействовать с пользователем двустороннее взаимодействие Для того чтобы лучше понять и удовлетворить потребности пользователя. Например, когда пользователь излагает свои потребности более расплывчато, агент может взять на себя инициативу провести несколько раундов диалога с пользователем, уточнить детали, чтобы полностью понять намерения пользователя перед выполнением задания.

Сценарии применения: от запросов в реальном времени до автоматизированных сервисов

Функциональный вызов: простые задачи с высокими требованиями к реальному времени

Функция Вызов хорошо подходит для обработки Высокие требования к реальному времени и относительно простая логика задач сценария. Например, когда пользователь спрашивает: "Какая погода сегодня в Пекине?" модель может немедленно вызвать get_weather() Функция для быстрого получения и возврата информации о погоде.

MCP Server: межплатформенная интеграция данных и безопасный вызов

Сервер MCP больше подходит для Необходимость интеграции данных из нескольких источников и определенные требования к безопасности Например, предприятие может инкапсулировать свои внутренние CRM, ERP и другие системы в MCP Server. Например, предприятие может инкапсулировать свои внутренние системы CRM, ERP и другие системы в MCP Server, который обеспечивает единый интерфейс доступа к данным для множества Агентов для безопасного вызова и реализации совместимости данных внутри предприятия.

Агент: сквозное автоматизированное обслуживание клиентов

Агент, с другой стороны, специализируется на работе с Сплошной комплексный поток задач Например, в сфере обслуживания клиентов агенты могут автоматически отслеживать отзывы пользователей, интеллектуально анализировать их проблемы и даже активно общаться с ними для решения проблем. Например, в сфере обслуживания клиентов агенты могут автоматически отслеживать отзывы пользователей, интеллектуально анализировать их проблемы и автономно генерировать соответствующие решения, или даже активно общаться с пользователями для решения проблем.

Основа отбора: сложность задач и модели командной работы

Сложность задачи: определение выбора основных компонентов

• Простые задачи с низкой задержкой: Вызов функции предпочтительнее, потому что он легкий и эффективный.
• Сложные задачи интеграции данных: MCP Server подходит лучше, поскольку он отлично справляется с обработкой данных из нескольких источников.
• Автономное принятие решений Многоэтапные задачи: Агент - лучший выбор для планирования и автономного выполнения задач.

Гибкость развертывания: адаптация к проектам разного масштаба

• Небольшие проекты: Function Call развертывается вместе с моделью сервиса, что просто и удобно.
• Корпоративные приложения: MCP Server можно расширять самостоятельно, что упрощает управление и обслуживание.
• Большие и сложные системы: Агенты требуют интеграции нескольких модулей и подходят для создания полнофункциональных систем искусственного интеллекта.

Стандартизация протоколов: повышение эффективности межкомандного взаимодействия

• Вызов функции: Протокол является относительно гибким, а его реализация зависит от платформы.
• Сервер MCP: Придерживается стандарта Model Context Protocol, который облегчает межкомандное сотрудничество и системную интеграцию.
• Агент: Существует зависимость от спецификации протокола базового инструмента, поэтому необходимо учитывать совместимость.

Пример совместной работы: мощное сочетание Intelligentsia + Toolkit

На практике функциональный вызов, сервер MCP и агент часто не существуют изолированно, а являются работать в тандеме которые совместно работают над созданием мощных систем искусственного интеллекта. Ниже приведен пример типичного совместного рабочего процесса:

1. Вопрос пользователя: "Помогите мне обобщить последние горячие темы для обсуждения ИИ в Knowledge".
2. Требования к разбору LLM: Большая языковая модель понимает намерение пользователя, определяет, что ему нужно получить данные о платформе Zhihu, и вызывает функцию Call для определения типа платформы.
3. Вызов функции возвращает информацию о платформе: Вызов функции выполняет функцию определения платформы и возвращает результат "Knowing".
4. LLM запрашивает сервер MCP: Большая модель отправляет запрос на предварительно настроенный краулер MCP Server по протоколу MCP для просмотра данных веб-страниц, связанных с Zhihu.
5. MCP Server получает данные и возвращает их: Краулер MCP Server выполняет задачи по поиску информации в Интернете и возвращает полученные данные в LLM.
6. LLM генерирует сводные отчеты: Большая модель анализирует и обобщает полученные данные, в итоге формирует сводный отчет о горячих точках обсуждений ИИ Zhihu и представляет его пользователям.

Итог: выбор правильных компонентов ИИ для раскрытия потенциала больших моделей

MCP Server, Function Call и Agent играют важнейшие роли в экосистеме искусственного интеллекта, соответствующие Стандартизированные интерфейсы инструментов, облегченный встроенный набор инструментов и интеллектуальные помощники с возможностью автономного принятия решений Все три решения имеют свои преимущества и ограничения. Каждый из трех компонентов имеет свои преимущества и ограничения, и разработчикам необходимо всесторонне продумать, исходя из сложности задачи, режима совместной работы команды и требований к изоляции безопасности, и выбрать наиболее подходящий компонент или комбинацию решений. Только разумное сочетание и использование этих трех компонентов позволит нам создать эффективную, гибкую и мощную систему искусственного интеллекта, раскрыть огромный потенциал большой языковой модели и привнести интеллектуальные изменения во все отрасли.