在垂类智能体平台的开发中，插件（Function Call）仍是银行、金融机构、制造业等企业客户的主流选择。但随着 Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol）协议逐渐进入视野，不少从业者开始思考：这种被称为 "AI 应用 USB 端口" 的标准化协议，会成为未来工具调用的主流吗？本文将从概念、链路、与插件的关系、企业落地等维度，系统解析 MCP 的价值与发展前景。
01 MCP：重新定义 AI 与外部世界的连接方式
MCP——Model Context Protocol 模型上下文协议。Anthropic 官方定义了 MCP 是一个开放协议，旨在标准化 “应用程序如何向大模型提供上下文”。MCP 等于 AI 应用的 USB 端口，它提供了一种标准化的方式，支持对接 内容存储库、业务工具、开发环境 等多种外部服务，从而赋能 AI 大模型获取更丰富的上下文信息，生成更加精准、相关且智能的回答。
MCP 采用的 “客户端 - 服务端” 的架构，也就是 C/S 架构。任何支持 MCP 的 AI 应用（MCP Host）均可直接配置并使用应用市场的MCP Server（官方、三方），无需预编码适配，类似于 USB 设备插入即用。当LLM需要完成特定任务时，可以像“即插即用”般调用这些模块，实时获得精准的上下文支持，从而实现能力的弹性扩展。
在更广阔的视角看待，MCP 其实是Prompt Engineering 发展的产物。大模型是 AI 应用的大脑，Prompt 则负责给大模型指引和参考资料。使用 Prompt Engineering 加速大模型应用的落地是如今的主流做法。具体而言，结构化的 Prompt 可以给大模型提供：
- 额外的参考资料，如使用 RAG、联网搜索来增强大模型的回复。
- 调用工具的能力，从而实现 Agent。如提供文件操作工具、爬虫工具、浏览器操作工具。
回顾 Function call或者RAG，都需要手工地执行工具检索、手工地将信息加入到 prompt 中，prompt 本身也需要精心地手工设计。尤其是不同大模型的Function call遵循不同的调用结构和参数格式，彼此之间基本无法互通。
MCP的爆发源于它击中了Prompt Engineering的核心矛盾——动态意图理解与静态工具调用之间的割裂。传统开发模式下，Function call需要开发者预先编写工具调用逻辑、设计Prompt模板、手动管理上下文，这一过程不仅效率低下，还导致AI应用难以规模化。
02 MCP 服务链路：从用户需求到结果输出的全流程解析
MCP的核心组件有以下几点：
- 1. MCP主机（Host）：发起请求的应用程序（如AI编程助手、IDE插件）；
- 2. MCP客户端（Client）：与服务器保持1:1连接的通信模块；
- 3. MCP服务器（Server）：运行于本地或远程的轻量级程序，负责访问数据或执行工具（如读取本地文件、调用API）；提供三种标准类型能力：Resources、Tools、Prompts。
- 4. 资源层：包括本地文件、数据库和远程服务（如云平台API）。本地资源（Local Resources）：本地计算机中可供MCP服务器安全访问的资源，如文件、数据库。远程资源（Remote Resources）：MCP服务器可以连接到的远程资源，如通过API提供的数据。
MCP的工作链路：
1）User→Host系统
用户向HOST系统发送一个需要处理的问题（自然语言）
2）Host系统→MCP-Client
Host系统将用户原始问题（自然语言）和可调用工具列表（如API、数据库接口等）打包发送至MCP-Client，触发工具规划流程。
3）MCP-Client→LLM
MCP-Client请求LLM分析用户问题，生成结构化工具调用方案（包括工具选择、输入参数等），例如解析"查询北京天气"为调用WeatherAPI的参数{location: "北京"}。
4-5) MCP-Client→Host系统（审批闭环）
MCP-Client提交工具调用申请至Host系统，触发安全审批（如权限校验/风险过滤），通过后返回确认执行指令，确保操作合规性。
6）Host系统→MCP-Server Tool
Host系统向MCP-Server Tool发送工具执行命令（如REST API调用指令），携带LLM生成的标准化参数。
7）MCP-Server Tool执行
工具服务执行具体操作（如调用天气API、数据库查询等），生成原始执行结果（如JSON格式的天气数据）。
8-10） 结果逆向传递链
MCP-Server Tool→Host系统→MCP-Client→LLM，逐层返回工具执行结果，数据经校验和格式化传递，保持上下文一致性。
11）LLM生成最终响应
LLM将工具返回的原始数据转化为用户友好的自然语言（如"北京今日晴，25°C"），并补充逻辑推理或多工具结果融合。
12）Host系统→User
Host系统将LLM生成的最终响应返回给用户，完成闭环。流程中MCP协议通过标准化接口和审批机制，确保多主体间安全、高效的协同。
值得注意：
MCP协议作用范围实际上只到Client，但对于大模型（LLM）如何感知工具、调用工具并没有规范，换句话说MCP只规定了Server和Client之间的通信，但没有规定Host（Client）与大模型之间怎么交流？
对此的解决方案是：
- 对支持 Function Call 的大模型，将 MCP 工具直接映射为其函数调用格式；
- 对不支持 Function Call 的大模型，则通过 Prompt Engineering 引导其按 MCP 规范生成调用指令。
但需警惕一个现实问题：当连接的 MCP 服务增多时，每次对话的上下文包含的工具列表、调用历史等信息会显著增加 Token 消耗，这对金融、制造业等长对话场景可能是隐性成本。
03 MCP 与 Function Call：不是替代，而是协同进化
不少从业者会疑惑：MCP 是否会取代 Function Call？答案是否定的。两者并非对立关系，而是互补的技术形态，各自在不同场景中发挥核心价值。
实际上MCP和Function call是一起工作的关系。MCP只是一个通用协议层。具体函数调用还是需要大模型的支持，而这个协议并不是必须的，在它出现之前就有不少方式，可以直接把工具也放在系统层，直接在系统内调用就可以。
相较于MCP会彻底替代function call，我更相信MCP会推动Function Call加速进化。
Function Call 是特定大模型的专有能力，可调用外部工具，但其依赖厂商私有协议，缺乏统一标准，导致开发者需为不同平台重复适配，跨平台成本高。
MCP 的核心优势在于统一了各模型差异化的 Function Calling 标准，形成通用协议，兼容主流大模型，如同 AI 领域的 “USB-C 接口”。开发者按协议一次开发接口，即可被多模型调用，解决了兼容性问题，避免重复开发。
两者各有侧重：Function Call 适用于高频轻量任务，响应极快，是模型的 “贴身助手”，也是 MCP 链接各方的基础；MCP 则擅长 “复杂任务外包”，模型下达需求后，由 MCP Server 按需响应，无需手动干预。
短期内，MCP 不会颠覆 Function Call，反而会倒逼其更标准化、便捷化。Function Call 体现 “代码控” 思维，需精细控制工具细节；MCP 则是 “意图派” 模式，开发者只需定义能力边界，具体执行由大模型动态决策。两者协同发展，能让开发者兼顾高频任务的高效与复杂场景的灵活性。
04 MCP在企业中落地案例：以金融行业为例
金融机构是 MCP 的典型受益场景。以某银行的 "智能合规问答系统" 为例，可清晰看到其如何解决传统方案的痛点。
传统 RAG 方案的局限
该银行最初通过 RAG 实现内部合规知识库查询，但存在三大问题：
- 强耦合难扩展：当需要新增知识源（如接入反洗钱新规数据库）或调整检索策略时，需重构 LLM 调用逻辑和检索流程，开发周期长达 2-3 周；
- 权限管理碎片化：不同部门的知识库（如零售信贷合规、公司业务合规）权限规则不同，需与检索逻辑绑定，易出现权限漏洞；
- 跨系统集成复杂：若需结合客户数据（如 "某客户的贷款申请是否符合最新合规要求"），需单独开发 CRM 系统与合规库的对接接口，重复劳动多。
MCP 方案的突破
相较于此，使用了MCP协议之后就可以“实现LLM与知识库操作、外部系统调用的解耦”：通过标准化工具定义（如query_knowledge_base）和协议接口，LLM无需关心底层知识存储与检索细节，仅需通过MCP调用工具即可获取信息；新增知识源或集成新系统时，只需开发对应的MCP工具并注册到服务器，无需修改LLM核心逻辑，大幅提升扩展性；同时，安全权限、日志审计等功能可独立部署于MCP层，与业务逻辑分离，更贴合金融行业合规要求。
MCP解决方案设计
为了满足金融企业内部知识库问答的需求，系统采用了基于 MCP（Model Context Protocol）架构设计，核心是通过 MCP 协议连接大语言模型（LLM）与企业内部知识资源，实现解耦与高效协同。系统核心模块包括：
- 1. 知识库构建：对 PDF、Word 等文档进行文本切段、FAQ 提取，通过 BGE-M3 等模型向量化后存入 FAISS 等本地化向量数据库（兼顾安全与效率）。
- 2. MCP 服务器：作为核心组件，封装知识库操作工具（如query_knowledge_base检索、add_document添加文档等），通过 MCP 协议对外提供服务，实现 LLM 与知识库解耦。
- 3. 客户端与 AI Agent：客户端为员工交互入口（Web 端、聊天插件等），AI Agent 负责理解自然语言提问，调用 MCP 工具检索信息，生成简洁答案，并支持多轮对话。
- 4. 安全与权限：集成身份认证、RBAC 权限控制、国密算法加密、操作审计日志等功能，结合 MCP 协议支持的 OAuth 2.0，保障数据安全合规。
MCP 服务部署与工具配置
部署方式
- 本地化部署：核心组件（MCP 服务器、向量数据库）部署于企业私有云或物理服务器，通过 Docker 容器化管理，确保数据在内部流转，满足合规要求。
- 云端 / 混合云部署：前端或非核心组件可部署于公有云，通过安全通道与本地核心组件通信，平衡灵活性与安全性。
核心工具配置
- query_knowledge_base：接收自然语言问题，通过向量检索 + FAQ 匹配返回相关信息，支持设置返回数量、相似度阈值。
- 管理类工具：add_document（添加单文档）、add_directory（批量添加目录文档）、list_documents（文档管理）等，支持知识库动态更新。
客户端交互与工具调用流程
- 1. 用户输入：员工通过客户端（如聊天界面）输入自然语言问题（如 “最新反洗钱政策更新？”）。
- 2. Agent 决策：AI Agent 解析问题意图，从 MCP 服务器获取工具列表，选择query_knowledge_base等工具。
- 3. 请求处理：按工具输入规范构造参数，通过 MCP 协议发送请求至服务器，服务器执行检索并返回结果。
- 4. 结果呈现：AI Agent 整合检索结果，生成简洁答案反馈给用户，支持多轮对话（通过 MCP 上下文机制维持连贯性）。
与企业内部系统集成
通过 MCP 协议标准化框架，“智能问答” 可与 CRM、风控、HR 等系统集成，流程如下：
- 1. 识别集成点：对接客户信息、风险数据、业务流程等动态数据源。
- 2. 封装工具：开发query_crm_data（查询客户信息）、check_risk_status（风控查询）等 MCP 工具，对接系统 API。
- 3. 协同调用：AI Agent 根据问题上下文，顺序 / 条件 / 并行调用工具，融合多系统数据生成答案（如结合客户画像与产品政策推荐方案）。
- 4. 安全合规：采用 HTTPS、数据加密、权限管控确保集成过程安全。
05 企业是否需要 MCP？平台型产品该如何布局？
- 1. MCP 的价值并非普适性的，需结合企业规模、业务复杂度、跨系统需求综合判断：
- 小型应用 / 单一场景：直接用 Function Call 更高效。例如部门级的简易知识库查询工具，工具数量少（1-2 个）、调用逻辑简单，无需为协议适配额外投入；
- 中大型应用 / 复杂场景：MCP 的价值显著。例如银行的智能客服系统，需对接 CRM、工单系统、产品库、合规库等 10 + 工具，跨多个部门协作，MCP 可降低 30%-50% 的对接成本，且后续扩展更灵活。
- 2. 对于服务银行、制造业等客户的平台型智能体产品，需同时承担 MCP Client 和 Server 的角色：
- 作为 Client：兼容主流大模型的 Function Call 能力，实现与模型的对接；
- 作为 Server：提供标准化工具市场（如金融行业专属的信贷查询、风险评估工具，制造业的设备监控、生产排期工具），让客户可直接 "接入即用"。
MCP目前发展的困境，以及长远的意义和价值
- 1. MCP 目前仍处于发展初期，核心挑战在于生态尚未成熟：
- 支持 MCP 的工具数量有限（虽官方称 Server 已超 6800 个，但垂直行业的深度工具仍较少）；
- 企业客户的认知与迁移成本高（习惯了 Function Call 的开发模式，切换需重新培训团队）；
- 安全性与性能的平衡需验证（跨系统调用时，如何确保数据传输安全同时不降低响应速度）。
- 2. 但其长远价值值得期待，如同 "AI 时代的数字神经系统"：
- 对 AI 厂商：无需再为适配工具投入精力，专注模型算法优化即可；
- 对工具开发者：实现 "一次开发，全生态复用"，例如制造业的设备诊断工具，按 MCP 开发后可被所有支持该协议的模型调用；
- 对企业客户：推动人机交互从 GUI（图形界面）向 LUI（语言界面）进化 —— 员工无需学习系统操作，用自然语言即可调用多工具完成任务（如 "生成某产品的季度销售报告，需包含生产数据、库存情况和客户反馈"）。
Anthropic 将 MCP 比作 "USB 端口" 而非 "网口" 的隐喻，正暗示其野心：不仅是连接网络，而是连接 "万物"（工具、数据、设备）。这需要解决服务端负载、跨设备安全、高扩展性等难题，而 C/S 架构恰好为此提供了基础。
结语
MCP 不是 Function Call 的替代者，而是 AI 工具调用生态的 "标准化推手"。对于银行、金融机构、制造业等对系统稳定性、合规性要求高的企业，MCP 的价值将随业务复杂度提升而凸显。短期内，插件（Function Call）仍是高频轻量任务的首选；长期看，MCP 将与 Function Call 协同，推动智能体平台进入 "低代码、高兼容、强扩展" 的新阶段。
对于垂类智能体平台开发者而言，布局 MCP 不是选择题，而是必答题 —— 它不仅是技术趋势，更是未来生态竞争的入场券。
