MCP 与传统的函数调用机制相比，有以下几个关键区别和优势：
1. 标准化程度
- 传统函数调用：每个 AI 模型提供商都有自己的函数调用格式和规范
- MCP：提供统一的标准化协议，不同模型和工具可以使用相同的接口
2. 集成复杂度
- 传统函数调用：需要为每个模型-工具组合进行定制开发和维护
- MCP：一次开发，多处复用，大幅降低集成成本
3. 工具发现机制
- 传统函数调用：工具列表通常硬编码或需要手动配置
- MCP：支持动态工具发现和注册，自动获取可用工具列表
4. 上下文管理
- 传统函数调用：上下文管理较为简单，主要依赖模型本身
- MCP：内置上下文管理机制，支持更复杂的对话状态维护
5. 扩展性
- 传统函数调用：添加新工具需要修改代码和重新部署
- MCP：支持运行时动态添加和移除工具，无需重启服务
6. 错误处理
- 传统函数调用：错误处理机制各不相同，缺乏统一标准
- MCP：定义了统一的错误格式和处理流程
7. 安全性
- 传统函数调用：安全机制依赖各提供商实现
- MCP：内置安全层，提供标准化的认证和授权
8. 互操作性
- 传统函数调用：不同系统之间难以互操作
- MCP：设计时就考虑了跨平台、跨语言的互操作性
实际应用示例： 传统方式：为 GPT-4、Claude、Llama 等每个模型分别实现数据库查询工具 MCP 方式：实现一个 MCP 数据库服务器，所有模型都可以直接使用
这种标准化和简化的设计使 MCP 成为连接 AI 模型与外部系统的理想解决方案。