模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）是为提升大模型在对话中回答准确性而设计的上下文补充机制。然而，由于其技术复杂性和新颖性，开发者与用户对其存在一些误解。本文将深入剖析MCP协议的三大常见误区，帮助读者更清晰地理解其本质与应用。
误区一：MCP协议需要大模型支持
误解来源
许多人认为，MCP协议是专为现代大模型（如GPT-4）设计的，必须依赖高级模型的推理能力才能运行。MCP的全称是“模型上下文协议”，其核心目标是在用户与大模型的对话中，通过补充上下文信息提升回答的精准度。因此，部分开发者误以为只有功能强大的大模型才能支持MCP。
澄清与分析
MCP的本质是指导应用层如何更高效、标准化地为大模型补充上下文信息。上下文补充本身并不是一个新概念，在MCP协议出现之前，业界已有多种实现方式：
- 记忆存储：将对话历史存储下来，每次新提问时将历史消息一并发送给模型。RAG（Retrieval-Augmented Generation）：在回答问题前，从本地知识库或互联网检索相关信息，作为上下文补充。Function Calling：向大模型提供一组工具，由模型选择合适的工具并返回参数，应用层调用工具后将结果作为上下文补充。
MCP协议的工作发生在模型接收到提问请求之前，负责组织和传递上下文信息。一旦上下文补充完成，MCP的任务即告结束，模型只需基于输入的上下文生成回答。这意味着，MCP的实现与模型本身的能力无关。
结论
MCP协议不依赖大模型的支持。即使使用较老旧的模型（如GPT-2），只要应用层正确实现MCP协议的上下文补充逻辑，依然可以有效提升回答质量。MCP的核心在于应用层的标准化设计，而非模型的复杂性。
误区二：只有支持Function Calling的模型才支持MCP协议
误解来源
MCP协议与Function Calling机制密切相关，许多人因此认为，只有支持Function Calling的大模型才能使用MCP协议。这种误解源于对Function Calling和MCP协议交互方式的混淆。
澄清与分析
Function Calling机制
Function Calling是一种交互范式，核心流程如下：
- 应用层向大模型传递一组工具（Tool）。大模型进行意图识别，执行“Pick Tool”操作，返回需要调用的工具名称和参数。应用层执行“Call Tool”操作，调用资源方获取结果。将工具返回的结果作为上下文补充，重新交给大模型生成回答。
Function Calling涉及三个角色：应用、资源方、大模型，以及两个核心步骤：Pick Tool（模型推理）和Call Tool（应用与资源方交互）。
所谓“支持Function Calling的模型”，指的是在Pick Tool环节，模型具备更强的意图识别和推理能力，能更准确地选择工具和生成参数。
MCP协议
MCP协议是对Function Calling机制的标准化封装与升级，可以看作是Function Calling的“进化版”。MCP定义了三个角色：主机、客户端、服务器，并引入了以下改进：
- 黑盒设计：MCP将客户端-服务器作为一个整体（黑盒），主机通过标准化接口与黑盒交互，获取上下文信息。相比Function Calling直接对接资源方，MCP的对接更规范，资源接入成本更低。工具获取：Function Calling需要应用层手动定义工具，而MCP允许应用从MCP服务器动态获取预定义的工具，减少重复编码。交互一致性：在工具调用环节，MCP与Function Calling的交互形式一致，都依赖大模型的Pick Tool能力。
不支持Function Calling的模型如何使用MCP？
即使模型不支持Function Calling，开发者仍可通过**提示词工程（Prompt Engineering）**模拟Pick Tool功能。例如，通过精心设计的提示词，引导模型输出工具名称和参数。虽然这种方式的准确性可能不如原生支持Function Calling的模型，但逻辑上完全可行。
结论
MCP协议并不要求模型必须支持Function Calling。不支持Function Calling的模型可以通过提示词工程实现Pick Tool功能，从而兼容MCP协议。MCP的重点在于上下文补充的标准化，而非模型的Function Calling能力。
误区三：大模型原生支持MCP协议
误解来源
部分模型厂商或自媒体宣称某些大模型“原生支持MCP协议”，导致开发者误以为MCP是模型内置的功能。这种说法往往是为了营销目的，或是对MCP协议理解不深入。
澄清与分析
所谓“原生支持MCP协议”，正确的理解是大模型在训练过程中内化了MCP协议的定义，并内置了大量基于MCP协议的工具。当用户提问时，模型无需应用层传递工具，就能基于内化工具列表进行推理，返回工具名称和参数。
然而，这种设想在实际中面临以下挑战：
- 资源多样性：互联网上的资源千差万别，对接资源的MCP服务器和工具种类繁多，无法一一枚举并内化到模型中。私有资源与鉴权：许多资源需要用户授权（如个人数据、订阅服务），模型训练时不可能预先内化用户的鉴权凭证。动态性：MCP服务器的工具定义可能随时间更新，模型无法实时同步这些变化。
基于以上原因，大模型“原生支持MCP协议”在现阶段是不现实的。某些厂商宣称的“原生支持”，更可能是指其发布的Agent框架或应用层集成了MCP协议的支持，而非模型本身内置了MCP。
结论
大模型原生支持MCP协议的说法是不专业的。现阶段，MCP协议的实现依赖应用层与MCP服务器的协作，而非模型的内置能力。任何宣称“原生支持”的表述，都需要仔细辨别其实际含义。
总结
MCP协议作为一种上下文补充的标准化机制，极大地提升了大模型对话的灵活性和准确性。然而，围绕其功能与实现，仍存在以下三大误区：
- MCP需要大模型支持：错误。MCP是应用层的协议，与模型能力无关，即使老旧模型也能使用。只有支持Function Calling的模型才支持MCP：错误。通过提示词工程，非Function Calling模型也能兼容MCP。大模型原生支持MCP：错误。MCP依赖应用层与服务器协作，模型无法内化所有工具和资源。
希望本文能为开发者提供参考，欢迎在评论区讨论MCP协议的应用与未来发展！整理自：x.com/idoubicc/st…
