MCP 协议详解：与 Function Call 的区别及实践指南

对应的 Python OpenAI 代码如下。我们将工具列表放入 create 函数的 tools 参数中，并设置 tool_choice="auto"。这里以硅基流动的 Qwen2.5 模型为例，运行前请替换正确的 API Key。

import openai  # 1.75.0
import json

def main():
    client = openai.OpenAI(
        api_key="xxxxx",
        base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
    )
    
    tools = [{
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "获取指定城市的天气",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {
                        "type": "string",
                        "description": "城市名"
                    }
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }]
    
    res = client.chat.completions.create(
        model="Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是一个天气查询助手"},
            {"role": "user", "content": "帮我查询上海的天气"}
        ],
        tools=tools,
        tool_choice="auto"
    )
    
    print("content:", res.choices[0].message.content)
    print("tools:", res.choices[0].message.tool_calls)
    print("message:", res.choices[0].message.to_dict())

if __name__ == "__main__":
    main()

运行后，大模型会根据用户问题和提供的工具生成参数。此时 content 通常为空，关键信息在 tool_calls 中。

❯ uv run main.py
content: 
tools: [ChatCompletionMessageToolCall(id='...', function=Function(arguments='{"city": "上海"}', name='get_weather'), type='function')]
message: {'content': '', 'role': 'assistant', 'tool_calls': [...]}

调用工具并二次处理

拿到模型返回的参数后，我们需要执行实际函数，并将结果反馈给模型进行二次处理。这一步的关键是维护对话上下文：将第一次请求的回复插入为 assistant 角色，紧接着插入工具调用的数据，格式如下：

{
  "role": "tool",
  "tool_call_id": "01964be6e485603d6a2a0acbbc7eba91",
  "content": "{\"temperature\": \"25°C\", \"city\": \"上海\"}"
}

这样，模型就能结合工具返回的实际数据，给出最终的自然语言回答。

3. MCP 的使用思路

虽然上述 Function Call 流程已经能实现工具调用，但每次都需要针对特定模型定制逻辑。MCP 的价值在于标准化。

在实际使用中，若启用 MCP，你无需修改应用层的调用逻辑，只需在配置文件中注册 MCP 服务端即可。无论是远程服务还是本地 stdio 模式，MCP 都会屏蔽底层的差异，让大模型像操作本地文件一样自然地调用外部能力。这种'一次配置，处处可用'的特性，正是 MCP 区别于传统 Function Call 的核心优势。