Почему MCP превосходит инструменты и вызов функций

При работе с большими языковыми моделями (LLM) разработчики имеют несколько вариантов расширения функциональности за пределами базовой генерации текста. Наиболее распространенные подходы включают интеграцию инструментов (Tools), вызов функций (Function Calling) и более новый протокол контекста модели (Model Context Protocol, MCP). Хотя у каждого есть свои достоинства, я считаю, что MCP принципиально превосходит большинство случаев использования, и хотел бы объяснить почему.

Проблема интеграции инструментов

И инструменты (реализованные Anthropic, Google), и вызов функций (реализованные OpenAI и другими) позволяют LLM выполнять действия за пределами их основных возможностей — доступ к внешней информации, выполнение кода или взаимодействие с API. Однако у этих подходов есть существенное ограничение: они созданы для использования с определенными клиентами.

Что это означает на практике? Если вы используете интерфейс ChatGPT для доступа к вызову функций или инструментам, вы ограничены функциями, которые OpenAI реализовала или одобрила. Аналогично, если вы используете интерфейс Claude с инструментами, вы ограничены набором инструментов Anthropic. Даже при создании пользовательских приложений каждое требует собственной специфической реализации и потока.

Это создает фрагментированный ландшафт, где пользователи должны изучать множество инструментов и интерфейсов для выполнения разных задач. Когнитивная нагрузка становится значительной, особенно для нетехнических пользователей.

Преимущество MCP: Используйте то, что вы уже знаете

Именно здесь блистает протокол управления сообщениями (Message Control Protocol, MCP). Основное преимущество поразительно просто: если клиентское приложение поддерживает MCP, вы можете добавлять новые MCP-серверы и выполнять совершенно разные задачи, используя тот же знакомый интерфейс.

Подумайте, что это означает:

• Вы можете использовать интерфейс Claude для доступа не только к возможностям Claude, но и к любой службе, которая реализует MCP-сервер.
• Аналогично, вы могли бы использовать Cursor, VS Code или любой другой клиент, поддерживающий MCP, для доступа к тому же набору услуг.
• Пользователям не нужно изучать новые интерфейсы для новых возможностей.

Простота в реальном мире

Приведу конкретный пример. Представьте, что вы регулярно используете Claude для помощи в написании текстов. С инструментами/вызовом функций, если бы вы хотели получить доступ к частной базе данных вашей компании, вам понадобилась бы отдельная пользовательская реализация или интерфейс.

С MCP ваш существующий интерфейс Claude мог бы подключиться к MCP-серверу вашей компании, предоставляя вам доступ к базе данных через интерфейс, который вы уже используете ежедневно. Когда вы закончите, вы можете вернуться к стандартному потоку Claude или подключиться к другому MCP-серверу для различных функций — все это без смены приложений.

То же самое относится к разработчикам. Вместо создания пользовательских интерфейсов и интеграции инструментов они могут сосредоточиться на создании надежных MCP-серверов, используя существующие клиентские интерфейсы, которыми пользователи уже умеют пользоваться.

Сила стандартизации

Этот подход также способствует стандартизации. По мере того как все больше сервисов реализуют MCP-серверы, мы создаем экосистему, где клиенты и серверы могут свободно взаимодействовать. Это напоминает то, как веб-браузеры и веб-серверы стандартизировались вокруг HTTP, что позволило взрывному росту интернета.

Это важно

Различие между MCP и инструментами/вызовом функций может показаться тонким, но последствия для пользовательского опыта глубоки. Инструменты и вызов функций привязывают пользователей к конкретным клиентским реализациям, в то время как MCP позволяет им использовать знакомые интерфейсы для новых задач.

Поскольку ИИ все больше интегрируется в наши рабочие процессы, снижение когнитивной нагрузки и кривой обучения становится критическим. Подход MCP "тот же клиент, разные серверы" представляет собой значительный шаг к тому, чтобы сделать инструменты ИИ более доступными и полезными для всех.

В следующий раз, когда вы будете оценивать подходы к расширению возможностей LLM, подумайте, хотите ли вы, чтобы пользователи изучали новые инструменты или использовали то, что они уже знают. Для большинства вариантов использования MCP предлагает более ясный путь вперед.