目录

一、背景：大模型需要动手干活

二、方案一：Function Calling：模型API原生能力

2.1 核心定义

2.2 核心特点

2.3 快速了解实际应用（以查询天气为例）

整体流程概览：

核心函数展示(以java➕LainChain4j为例):

三、方案二：MCP：标准化协议

3.1 核心定义

3.2 核心特点

 3.3 快速介绍实际使用（以Mysql MCP server为例）

一、理解 MCP Server 的安装逻辑

二、环境准备

三、安装 MySQL MCP Server

第一步：命令行添加（推荐，最快捷）

第二步;指定作用域

第三步：验证 MCP 连接

四、测试应用

四：核心区别

五、生产环境

5.1 标准协同架构链路

5.2 为什么需要协同？

5.3 实战案例演示

六、场景化选型推荐

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一、背景：大模型需要动手干活

让大模型“动手干活”是 AI 应用开发的核心。大模型只能输出文本，无法直接操作外部系统。为了让模型‘动手干活’，业界主要有两种方案：

• Function Calling（2023 年 OpenAI 首创）：让模型在回复中夹带标准化函数调用指令，实现工具调用

• MCP（2024 年 Anthropic 提出）：定义通用标准协议，实现模型与外部工具服务器的独立通信

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二、方案一：Function Calling：模型API原生能力

2.1 核心定义

Function Calling 是大模型原生的 API 能力：开发者预先定义工具函数信息后发送给模型，模型识别用户意图后，输出结构化调用指令。业务程序解析指令并执行对应工具，最后模型结合用户提问与工具返回结果，汇总生成最终答案。

标准返回示例：

{

      // 要调用的工具函数名称

     "function": "query_weather",

// 函数所需入参：城市名称

      "arguments": {"city": "北京"}

}

2.2 核心特点

特点	详细说明
轻量便捷	无需额外部署服务，仅需在模型 API 请求中配置参数，开箱即用
响应快速	单次 API 请求内完成意图识别、参数解析、调用指令生成，链路极短
模型原生	由模型厂商原生实现，随模型版本迭代自动优化升级，无需开发者改造
存在绑定限制	函数签名每次请求都需带入，工具数量过多会造成 Token 溢出、上下文过载

2.3 快速了解实际应用（以查询天气为例）

整体流程概览：

用户提问：“今天北京天气怎么样？”
        ↓
【大模型】识别意图 → 判断需要调用 get_weather 工具
        ↓
【输出调用指令】{"name":"get_weather", "arguments":{"city":"北京","date":"2026-06-12"}}
        ↓
【业务代码】执行 WeatherTools.getWeather("北京", "2026-06-12")
        ↓
【调用真实天气 API】（或返回模拟数据）→ 获得结果：“北京 2026-06-12 天气：晴...”
        ↓
【大模型】将工具返回结果组织成自然语言
        ↓
最终回答：“今天北京天气晴朗，温度 18~28℃，湿度 45%，风力 2 级。”

核心函数展示(以java➕LainChain4j为例):

@Component
public class WeatherTools {

    /**
     * 定义一个可供大模型调用的工具函数。
     * @Tool 注解告诉 LangChain4j：这是一个工具，大模型可根据用户意图决定是否调用
     * name    : 工具的唯一标识，大模型在生成调用指令时会使用这个名字
     * value   : 工具的功能描述，帮助大模型理解在什么场景下使用该工具
     */
    @Tool(name = "get_weather", value = "获取指定城市和日期的天气信息")
    public String getWeather(
            @P(value = "城市名称，如北京、上海") String city,
            @P(value = "日期，格式 yyyy-MM-dd") String date) {
        // 调用真实天气 API（示例为模拟返回）
        return callWeatherAPI(city, date);
    }

    private String callWeatherAPI(String city, String date) {
        // 实际项目中替换为 HTTP 请求（如高德、和风天气等）
        return String.format("%s %s 天气：晴，温度18~28℃，湿度45%%，风力2级", city, date);
    }
}
   

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三、方案二：MCP：标准化协议

3.1 核心定义

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一套与大模型完全解耦的开源标准协议。它搭建了标准化的工具调用架构，彻底解决工具复用、跨模型适配、安全管控等问题。整体分为三层架构：

• MCP Server：工具能力载体，封装数据库查询、CRM 调用、本地文件读写等具体业务能力

• MCP Client：嵌入 AI 宿主（Claude Desktop、Cursor、自研 AI 应用），负责与服务端通信、指令转发

• Host 运行环境：统一管理安全策略、权限校验、操作审计、流量管控

基于 MCP，大模型无需感知工具具体实现逻辑，仅需通过标准协议调用 MCP Server 暴露的能力。

3.2 核心特点

特点	详细说明
彻底解耦	工具实现与大模型完全分离，更换模型无需重写、适配工具逻辑
可审计、高安全	三层架构隔离，可在宿主层实现精细化权限校验、全链路操作日志审计
动态注册	支持运行时新增、更新工具，无需修改模型请求参数、无需重启服务
生态统一	所有兼容 MCP 协议的工具，可被任意 MCP 宿主、任意主流大模型调用

 3.3 快速介绍实际使用（以Mysql MCP server为例）

一、理解 MCP Server 的安装逻辑

MCP Server 本质上是一个独立运行的程序，它通过标准输入输出（stdio） 与 Claude Code 通信。安装一个 MCP Server 只需要做两件事：

1. 告诉 Claude Code 怎么启动这个程序（配置 command 和 args）

2. 告诉这个程序怎么连接外部资源（配置环境变量 env）

通信流程：

Claude Code 启动 → 拉起 MCP Server 进程 → Server 连接外部资源（如 MySQL）
        ↑                                    ↓
        ←──────── stdio 通信 ─────── 返回结果

二、环境准备

在安装 MySQL MCP Server 之前，确认以下环境已就绪：

依赖	最低版本	验证命令	说明
Node.js	>= 18	node -v	MCP Server 的运行环境
Claude Code	最新版	claude --version	前两节已完成安装
MySQL	5.7+（推荐 8.0+）	mysql --version	要连接的目标数据库

逐一检查：

# 1. 检查 Node.js
node -v
# 期望输出：v18.x.x 或更高

# 2. 检查 Claude Code
claude --version
# 期望输出：版本号

# 3. 检查 MySQL 是否运行
mysql -u root -p -e "SELECT VERSION();"
# 期望输出：MySQL 版本号

三、安装 MySQL MCP Server

我们使用 @pickstar-2002/mysql-mcp 这个社区维护的 MCP Server，它提供了 15 个数据库操作工具。

第一步：命令行添加（推荐，最快捷）

在终端中直接运行：

# claude mcp add：向 Claude Code 添加一个 MCP Server 配置
claude mcp add mysql-mcp \          # mysql-mcp：给这个 MCP Server 起一个名字（可自定义）
  -e MYSQL_HOST=localhost \         # 环境变量：MySQL 主机地址
  -e MYSQL_PORT=3306 \              # 环境变量：MySQL 端口号
  -e MYSQL_USER=root \              # 环境变量：MySQL 用户名
  -e MYSQL_PASSWORD=123456 \        # 环境变量：MySQL 密码（生产请勿明文，可用环境变量替换）
  -- \                              # 分隔符：前面是 claude mcp add 的参数，后面是要执行的启动命令
  npx @pickstar-2002/mysql-mcp@latest  # 启动命令：使用 npx 下载并运行 mysql-mcp Server

注意：把 your_password 和 your_database 替换为你实际的 MySQL 密码和数据库名。指定作用域：​​​​​​​

第二步;指定作用域

# 仅当前项目生效（默认）
claude mcp add mysql-mcp -s local ...

# 当前用户所有项目生效
claude mcp add mysql-mcp -s user ...

# 项目共享（写入 .mcp.json，可提交到 Git，注意不要提交密码）
claude mcp add mysql-mcp -s project ...

第三步：验证 MCP 连接

配置完成后，必须重启 Claude Code 才能加载新的 MCP Server：

​​​​​​​

# 如果正在 Claude Code 会话中，先退出
/exit

# 重新启动
claude

在 Claude Code 中输入：

/mcp

你会看到 mysql-mcp 出现在可用 MCP 列表中。

四、测试应用

在 Claude Code 中输入自然语言指令：

帮我在本地数据库中创建一个叫 MCP_MYSQL 的数据库，创建一个员工表，并且添加一些数据。

Claude Code 会通过 MCP Server 自动执行 SQL 操作，并返回执行结果。

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四：核心区别

对比维度	Function Calling	MCP
技术层级	模型 API 层的专属能力	通用协议层的行业标准
跨模型兼容	各厂商格式不互通，更换模型需重写工具	全兼容，一套工具适配所有 MCP 宿主
动态工具更新	不支持，新增工具需修改请求参数	支持运行时动态注册、更新、下线工具
安全审计能力	依赖模型厂商，审计粒度粗	宿主层自主可控，支持操作级精细化审计
开发成本	极低，少量代码即可实现	中等，需独立开发、部署 MCP Server

一句话总结：Function Calling 解决「模型怎么看懂指令、生成调用」，MCP 解决「工具怎么标准化、安全高效执行。

五、生产环境

生产环境的好方案 不一定非要二选一，而是双层协同架构，各司其职、互补短板。

5.1 标准协同架构链路

5.2 为什么需要协同？

• 缺少 Function Calling：意图识别不准、参数传错，大模型不知道该调哪个工具、怎么传参。

• 缺少 MCP：切换模型就要重写全部工具适配逻辑，且难以统一权限管控与运维审计。

5.3 实战案例演示

用户提问 → Function Calling层（识别物流查询意图，输出带订单号的标准调用指令）
→ MCP客户端（匹配物流MCP服务，路由转发请求）
→ MCP Server（查询库返回物流数据：{"status": "已发货", "location": "上海中转站"}）
→ 大模型整合信息 → 输出自然语言回复

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六、场景化选型推荐

业务场景	推荐方案
小型 Demo、仅 3 个以内工具、单模型、无敏感数据	纯 Function Calling
Cursor 等软件本地文件读写插件	纯 MCP
多 AI 产品共用一套工具	纯 MCP
涉及隐私 / 支付 / 内网库，需权限审计	MCP + Function Calling
CRM、企业内部业务系统操作	MCP + Function Calling
企业 Agent，工具超 10 个、海量工具调度	MCP + Function Calling