关于 MCP 协议的几个常见理解误区

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是近年来在大模型应用开发中逐渐受到关注的一项交互协议。它旨在通过标准化的方式为模型提供更丰富的上下文信息，从而提升问答或推理的准确性与效率。然而，在实际推广和应用过程中，围绕 MCP 出现了不少误解。本文将梳理并澄清关于 MCP 的三个主要理解误区。

误区一：MCP 协议需要大模型支持

背景说明

MCP 的核心目标是帮助应用层更好地为大模型补充上下文信息，以提升其回答质量。它本身并不是一种依赖特定模型能力的功能模块，而是一个指导性的协议标准。

常见做法对比

在 MCP 出现之前，常见的补充上下文方式包括：

记忆存储：保存历史对话记录作为上下文；
RAG（Retrieval-Augmented Generation）：从知识库或互联网中检索信息作为补充；
Function Calling ：调用外部工具获取动态数据。

这些方法本质上都是为了让模型“看到”更多有用信息，而 MCP 的作用就是标准化这一过程。

结论

MCP 并不依赖于任何具体的大模型，即使是 GPT-2 这样的旧模型也可以使用 MCP 来增强上下文输入。

误区二：只有支持 Function Calling 的模型才支持 MCP 协议

理解 Function Calling

首先我们需要明确 Function Calling 是一种交互范式，流程如下：

应用层提供一组可调用的工具；
大模型根据问题进行意图识别，选择合适的工具并返回参数；
应用层调用该工具，将结果反馈给模型用于生成回答。

在这个模式中有三个关键角色：应用、 资源方 、 大模型 。

MCP 是对 Function Calling 的包装与升级

MCP 在结构上扩展了 Function Calling，引入了新的三层架构：

角色定义：主机、客户端、服务器。
实际运行中，MCP 将 “客户端-服务器” 视为一个黑盒，整体与资源方进行交互。

最终形成了四个角色：

主机应用
客户端-服务器黑盒
资源方
大模型

MCP vs Function Calling

特性	Function Calling	MCP
工具来源	应用直接定义	通过 MCP 服务器获取
接入成本	高，需重复编码	低，标准化接入
工具调用机制	一致	一致
对模型要求	需要具备 Pick Tool 能力	同上

虽然大模型是否支持 Function Calling会影响 Pick Tool 的准确度，但这并不影响 MCP 协议本身的可用性。甚至可以通过 提示词工程 模拟 Pick Tool 行为。

结论

不支持 Function Calling 的模型，依然可以借助提示词等手段使用 MCP 协议来补充上下文。

误区三：大模型原生支持 MCP 协议

概念再澄清

所谓“原生支持”，通常是指大模型内部已经集成了某项功能或协议。对于 MCP 来说，这意味着模型内置了大量按 MCP 协议定义的工具，并能自主调用它们。

这听起来很理想，但在现实中几乎不可行。

不可行的原因分析

资源种类繁多且不断更新
- 互联网上的可访问资源数以亿计，且持续变化。
- MCP 服务器及其中的工具也是海量且动态的，无法被全部内化进模型中。
鉴权与隐私问题
- 很多资源需要用户身份验证、API Key 等私有凭证。
- 模型训练时不可能预加载这些敏感信息。

3.厂商宣传误导

一些模型厂商可能只是在其配套的 Agent 框架中加入了对 MCP 的支持。
但将其称为“大模型原生支持 MCP”，容易引起误解。

结论

目前没有任何大模型能够真正原生支持 MCP 协议。所谓“原生支持”往往只是框架层面的支持，而非模型本身的特性。

总结

MCP 是一种帮助应用层更好地为大模型提供上下文信息的协议标准，它的设计初衷是为了提高上下文补充的效率与通用性。我们应当理性看待以下几个关键点：

MCP 不需要特定模型的支持 ；
即使模型 不支持 Function Calling ，也能使用 MCP；
没有大模型能原生支持 MCP 协议 ，相关说法大多是术语误用或营销误导。

正确认识 MCP，有助于我们在构建 AI 应用时做出更合理的架构设计与技术选型。

文章目录