大模型中Function Call、Tools和MCP的区别及使用场景如下：
区别
– Function Call：是某些大模型（如OpenAI的GPT – 4）提供的特有接口特性。它以特定格式让LLM产出函数调用请求，由宿主执行操作并返回结果。消息格式通常为固定JSON，包含 function_name 、 parameters 字段。
– Tools：是大模型可调用的外部资源，如数据库查询工具、文件读取工具等。在不同框架中，对工具的定义和使用方式有所不同，如LangChain基于Tool类抽象，支持任意函数签名，通过prompt动态生成参数。
– MCP：即模型上下文协议，是由Anthropic提出的标准化协议，定义了大模型与外部工具交互的标准消息格式和交互流程，采用类似JSON – RPC 2.0的格式，支持自定义二进制/文本格式，通过标准输入输出实现进程间通信，适用于模型与工具、服务的解耦集成。
使用场景
– Function Call：适合与Web服务集成，快速实现一些简单的功能扩展，如调用现有API获取数据。例如在一个基于GPT – 4的聊天机器人中，当用户询问特定信息时，可通过Function Call调用相应的API来获取准确数据并回答用户。
– Tools：用于各种需要大模型与外部资源交互的场景，如数据处理、文件操作等。不同的工具适用于不同的具体任务，例如文本处理工具可用于对文档进行分析和编辑，图像识别工具可用于处理图像相关的任务。
– MCP：适用于对性能、跨语言兼容性有较高要求，以及需要模型与工具独立部署的场景。如企业级应用中，需要将AI模型与多种不同语言编写的后端服务集成，实现复杂的业务流程自动化。
用户询问天气的调用选择
如果是基于支持Function Call的大模型，如GPT – 4，可通过Function Call调用天气查询API来获取天气信息，因为Function Call在调用Web服务获取简单数据方面较为便捷。如果是在一个使用了MCP的系统中，也可以通过MCP Server提供的天气查询服务来获取天气，MCP能很好地实现模型与外部工具的解耦和标准化交互。如果是基于LangChain等框架，可利用其工具集成功能，将天气查询工具集成进来，通过框架的接口来调用获取天气信息。
