一、先搞懂：MCP 是啥？但大模型真的不用懂它

“模型上下文協(xié)議（MCP）” 現(xiàn)在成了搭建 AI 智能體時(shí) “工具調(diào)用” 的標(biāo)配，但和很多人想的不一樣：你的大語言模型（LLM）根本不需要理解 MCP 是什么。

你可能聽過 “上下文工程” 這個(gè)詞：簡單說，就是你在和大模型互動時(shí)，得給它提供 “有用的背景信息”，幫它更好地回答問題。要收集這些背景信息，就可以用 “工具調(diào)用”，讓大模型能調(diào)用一系列工具去獲取數(shù)據(jù)或執(zhí)行操作。

MCP 的作用，其實(shí)是幫 AI 智能體 “標(biāo)準(zhǔn)化” 連接這些工具的方式。但對大模型來說，“普通的工具調(diào)用” 和 “用 MCP 標(biāo)準(zhǔn)的工具調(diào)用” 沒區(qū)別：它只看得懂 “工具列表”（比如：工具叫什么、要傳什么參數(shù)），背后到底是 MCP 在運(yùn)作，還是別的方式，它既不知道，也不在乎。而這恰恰是件好事。

用了 MCP，你能直接用成千上萬種工具，不用為每個(gè)工具寫 “專屬對接代碼”。搭建一個(gè)需要工具調(diào)用的 AI 智能體循環(huán)（比如：“提問→調(diào)用工具→拿結(jié)果→生成回答”）會變得特別簡單，往往幾乎不用花開發(fā)時(shí)間。記?。?strong>調(diào)用工具的責(zé)任在你（開發(fā)者），大模型只負(fù)責(zé)生成 “該調(diào)用哪個(gè)工具、傳什么參數(shù)” 的片段。

接下來，我就拆明白三件事：工具調(diào)用到底怎么玩、MCP 實(shí)際是干啥的，以及這倆和 “上下文工程” 有啥關(guān)系。

二、工具調(diào)用：大模型只是 “寫指令”，不會 “真操作”

大模型能理解 “工具調(diào)用” 的概念（有時(shí)也叫 “工具使用” 或 “函數(shù)調(diào)用”）。你要做的，就是把 “工具列表” 當(dāng)成提示詞的一部分傳給它，每個(gè)工具都得寫清楚名字、用途，還有需要的輸入?yún)?shù)。大模型會根據(jù)你的問題和這些工具，生成 “該調(diào)用哪個(gè)工具” 的指令。

但有個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)必須說清楚：大模型不會 “用” 工具。它沒有 “原生調(diào)用工具” 的能力，只是會生成一段 “看起來像函數(shù)調(diào)用” 的文字而已。

給你看個(gè)直觀的流程：和大模型互動時(shí)的輸入輸出

從上面的流程能看出來，大模型真正 “看到” 的，其實(shí)就是一堆文字：指令、歷史對話、工具列表。它生成的回復(fù)里如果有工具調(diào)用，也只是一段文字，它不是真的 “理解” 這個(gè)工具，只是在根據(jù)上下文 “預(yù)測” 該寫什么樣的調(diào)用指令。

舉個(gè)實(shí)際例子更清楚

假設(shè)你給大模型提供一個(gè)叫 ??get_weather???（查天氣）的工具，參數(shù)是 ??location??（地點(diǎn)），然后問它：“加州圣何塞的天氣怎么樣？”

大模型可能會生成這樣一段內(nèi)容：

{
  "name":"get_weather",
  "input":{"location":"San Jose, CA"}
}

大模型能寫出這段，全靠你給的 “工具列表” 和 “問題” 這兩個(gè)上下文，但它完全不知道怎么 “真的調(diào)用” ??get_weather ??工具，也不需要知道。真正負(fù)責(zé)調(diào)用工具的是你的 AI 智能體程序：它會解析大模型生成的 “工具名稱” 和 “參數(shù)”，去調(diào)用實(shí)際的 API 或執(zhí)行函數(shù)，拿到結(jié)果（比如 “溫度 86 華氏度”）后，再把結(jié)果當(dāng)成 “新消息” 傳給大模型。

再看完整的工具調(diào)用流程（大模型只負(fù)責(zé)第二步）

1. 你的 AI 智能體程序 → 給大模型傳 “工具列表 + 用戶問題”（比如 “工具：get_weather (location)；問題：圣何塞天氣？”）
2. 大模型 → 生成工具調(diào)用指令（比如 “調(diào)用 get_weather，參數(shù)是 San Jose, CA”）
3. 你的 AI 智能體程序 → 執(zhí)行調(diào)用（去調(diào)用查天氣的 API），拿到結(jié)果（比如 {"temperature": 86}）
4. 你的 AI 智能體程序 → 把 “之前的對話 + 工具結(jié)果” 傳給大模型
5. 大模型 → 生成最終回答（比如 “圣何塞現(xiàn)在 86 華氏度”）

這種 “分工” 很重要：大模型只負(fù)責(zé) “預(yù)測文字”，實(shí)際的 “執(zhí)行操作” 全靠你的 AI 智能體系統(tǒng)。搞懂這個(gè)，就能明白 MCP 到底該放哪兒了。

三、MCP：給開發(fā)者用的 “工具萬能接頭”，不是給大模型的

“模型上下文協(xié)議（MCP）”，本質(zhì)是一種 “標(biāo)準(zhǔn)化方法”，幫你的 AI 智能體連接各種數(shù)據(jù)源，比如：工具、提示詞、資源、示例?，F(xiàn)在 MCP 最常用的場景，就是簡化 “工具對接”：不用為每個(gè)工具寫 “自定義格式的代碼”，MCP 已經(jīng)定好了統(tǒng)一的 “數(shù)據(jù)格式” 和 “溝通方式”。你可以把它理解成工具界的 “USB-C 接口”，不管什么工具，只要支持 MCP，就能用同一個(gè) “接頭” 連到你的 AI 智能體上。

MCP 通常需要三個(gè)部分配合：

• 宿主應(yīng)用（比如：聊天軟件、代碼編輯器 Cursor）
• MCP 客戶端（宿主里自帶的 “連接器”）
• 一個(gè)或多個(gè) MCP 服務(wù)器（提供工具、提示詞等資源的 “倉庫”）

但關(guān)鍵來了：你和大模型的互動方式完全沒變。變的只是 “工具怎么傳到大模型面前”：你的 AI 智能體程序先跟 MCP 客戶端溝通，客戶端再找對應(yīng)的 MCP 服務(wù)器拿工具，最后把工具轉(zhuǎn)換成大模型能看懂的格式（比如 “工具名 + 參數(shù)” 列表）。

加了 MCP 后，查天氣的流程變了嗎？（大模型完全沒感覺）

還是問 “圣何塞天氣怎么樣”，流程變成這樣：

1. MCP 服務(wù)器 → 給 MCP 客戶端提供 “工具定義”（比如 “MCP_get_weather (location)”）
2. 你的 AI 智能體程序 → 把 “工具列表 + 用戶問題” 傳給大模型（大模型看到的還是 “get_weather (location)”，不知道 MCP）
3. 大模型 → 生成調(diào)用指令（比如 “調(diào)用 MCP_get_weather，參數(shù) San Jose, CA”）
4. 你的 AI 智能體程序 → 讓 MCP 客戶端調(diào)用 MCP 服務(wù)器的工具，執(zhí)行查天氣操作，拿到結(jié)果（{"temperature": 86}）
5. 你的 AI 智能體程序 → 把結(jié)果傳給大模型，大模型生成最終回答

看到?jīng)]？對大模型來說，它拿到的工具列表、生成的調(diào)用指令，和不用 MCP 時(shí)幾乎一樣。MCP 的好處，全是給開發(fā)者的：

• AI 智能體要對接很多工具時(shí)，不用扛 “兼容不同格式” 的麻煩；
• 工具能在不同項(xiàng)目里重復(fù)用，不用重寫代碼；
• 對接新工具 / 新系統(tǒng)時(shí)，不用把整個(gè) AI 智能體拆了重改。

除非你在 “工具列表” 或 “系統(tǒng)指令” 里特意告訴大模型 “我們在用 MCP”，否則它永遠(yuǎn)不會知道，畢竟調(diào)用工具的責(zé)任在你，它只負(fù)責(zé)寫 “調(diào)用指令”。

四、回到 “上下文工程”：MCP 是幫你減負(fù)的，不是給大模型加戲的

“上下文工程” 的核心，就是給大模型 “喂對信息”，讓它生成有用的輸出。這話聽著簡單，但其實(shí)是搭建好用的 AI 智能體系統(tǒng)最關(guān)鍵的一步。

你給大模型提問題，本質(zhì)是給它一段 “提示詞”，它會根據(jù)這段文字，預(yù)測下一段該寫什么。提示詞質(zhì)量越好（背景信息越準(zhǔn)、越全），回答質(zhì)量就越高。

工具調(diào)用的作用就在這：有時(shí)候大模型 “信息不夠”，比如：需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（天氣、股票）、用戶資料，或者要幫用戶執(zhí)行操作（發(fā)郵件、查訂單），這時(shí)候就需要用工具給它補(bǔ)信息。但再強(qiáng)調(diào)一次：大模型不用知道工具 “怎么工作”，只需要知道 “有這個(gè)工具、能干嘛、要傳什么參數(shù)”。

這就是 “上下文工程” 和 “工具設(shè)計(jì)” 的結(jié)合點(diǎn)：你要把 “工具列表” 設(shè)計(jì)成大模型能看懂的提示詞部分。而 MCP，就是幫你把這個(gè)過程變簡單的 “工具”。

用不用 MCP，大模型看到的東西沒區(qū)別

大模型自始至終都看不到 “MCP 服務(wù)器”“MCP 客戶端” 這些東西，它只關(guān)心 “工具列表對不對”“參數(shù)全不全”。MCP 的價(jià)值，是幫你省去 “手動寫工具對接代碼、維護(hù)工具格式” 的麻煩，讓你能專心搞 “上下文工程”（比如：怎么設(shè)計(jì)工具列表，讓大模型更易理解）。

五、最后總結(jié)：MCP 是給開發(fā)者的 “便利貼”，不是給大模型的 “說明書”

大模型從頭到尾都不用懂 MCP，它只負(fù)責(zé)根據(jù)你給的 “工具列表” 寫 “調(diào)用指令”。MCP 真正服務(wù)的是你（開發(fā)者）：幫你把 “對接工具” 這件事變簡單、變規(guī)范，讓你能更快搭出可靠、可復(fù)用的 AI 智能體，不用每次都從零造輪子。

所以別想復(fù)雜了：用 MCP，不是為了讓大模型 “更聰明”，而是為了讓你搭 AI 智能體系統(tǒng)時(shí) “更省心”。

好了，這就是我今天想分享的內(nèi)容。

本文轉(zhuǎn)載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐