一句话答案

MCP（Model Context Protocol）是标准化的模型与外部工具/数据源通信协议，让 LLM 以统一方式调用各种工具。

核心要点

三者的本质区别：

维度	Function Call	MCP（Model Context Protocol）	Skills
定义	LLM 原生的工具调用机制	Anthropic 提出的工具服务化协议标准	可复用的工具能力封装单元
耦合度	强耦合（工具定义写在调用代码中）	解耦（工具以服务形式暴露，LLM 动态发现）	中等（一套逻辑可被多个 Agent 复用）
动态发现	不支持	支持（Server 启动后 Client 自动发现可用工具）	通常静态注册
适用范围	单次调用一个工具	跨语言、跨平台的工具生态	复合多步骤任务的封装

Function Call（函数调用）：

• 模型输出一个 JSON 结构（工具名 + 参数），由外部代码执行对应函数
• 优点：简单直接，几乎所有主流 LLM 都支持
• 缺点：工具定义和 Agent 代码耦合，不易复用和扩展

MCP（Model Context Protocol）：

• Anthropic 提出的开放协议，将工具以标准 HTTP 服务（或 WebSocket）形式暴露
• Agent（Client）连接 MCP Server，Server 声明自己有哪些工具（Tools）、可访问哪些资源（Resources）
• 优点：
  • 工具服务化，独立部署，独立维护
  • 支持动态注册，LLM 不需要提前知道工具列表
  • 跨语言（Python/JS/其他语言实现的工具都能接入）
• 缺点：协议较新，生态还在建设中；引入网络调用，延迟略高

Skills：

• 比 Tool 更高层的抽象，封装了一个完整的业务能力（可能包含多个 Tool 调用 + 业务逻辑）
• 例如："预订机票" 是一个 Skill，它内部会调用"查询航班"、"验证信息"、"下单"三个 Tool
• 优点：复用性更强，对 LLM 暴露的是意图而非操作细节，减少 LLM 决策负担
• 缺点：抽象层次高，实现成本高

总结： Function Call 是基础机制，MCP 是工具服务化的工程标准，Skills 是业务能力的高阶封装，三者层次递进。

追问与易错

追问方向：

• 这个概念在你的项目中是怎么应用的？
• 和相关技术/方案相比有什么优劣？
• 如果出了问题你会怎么排查？

易错点：

• ❌ 只知道概念不知道原理——面试官会追问底层实现
• ❌ 缺乏实际使用经验——结合项目场景回答更有说服力

💡 记忆锚点

工具调用三层递进像USB标准的演进：Function Call是直连线（工具定义写死在代码里，简单但耦合），MCP是标准USB接口（工具以服务暴露，Agent动态发现即插即用，跨语言跨平台），Skills是USB设备套件（封装多个Tool+业务逻辑成一个完整能力，如"订机票"=查航班+验证+下单）。Function Call是基础机制，MCP是工程标准，Skills是业务封装。