微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
Model Context Protocol (MCP) 与传统 Function Calling,技术对比与应用场景深度解析。 核心内容: 1. MCP与Function Calling的核心区别对比 2. MCP和Function Calling的典型应用场景分析 3. 技术实现对比与未来演进趋势预测
- **跨平台工具集成**例如:让 Claude Desktop 同时访问本地文件 + Jira API + 私有数据库- **敏感数据隔离**通过 MCP Server 代理访问医疗/金融等受监管数据,避免直接暴露给 LLM- **动态上下文管理**需要根据对话状态自动切换不同数据源(如切换 GitHub 仓库上下文)- **多 LLM 供应商切换**统一资源接口,无需为每个 LLM 重写工具调用逻辑
- **快速原型开发**简单天气查询/计算器等单一功能扩展- **封闭环境应用**工具逻辑完全内置于当前应用(如内部知识库问答)- **轻量级交互**无需复杂权限控制或资源发现的场景- **供应商锁定场景**深度依赖特定 LLM(如 GPT-4)的专有功能
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-10-30
Cursor 2.0的一些有趣的新特性
2025-10-30
Anthropic 发布最新研究:LLM 展现初步自省迹象
2025-10-30
让Agent系统更聪明之前,先让它能被信任
2025-10-30
Rag不行?谷歌DeepMind同款,文档阅读新助手:ReadAgent
2025-10-29
4大阶段,10个步骤,助你高效构建企业级智能体(Agent)
2025-10-29
DocReward:让智能体“写得更专业”的文档奖励模型
2025-10-29
沃尔沃RAG实战:企业级知识库,早就该放弃小分块策略
2025-10-29
大模型的Funcation Calling是什么?
2025-08-21
2025-08-21
2025-08-19
2025-09-16
2025-10-02
2025-09-08
2025-09-17
2025-08-19
2025-09-29
2025-08-20
2025-10-29
2025-10-29
2025-10-28
2025-10-28
2025-10-27
2025-10-26
2025-10-25
2025-10-23