工具调用与 MCP：Agent 的手脚

章节大纲

7.1 为什么 Agent 需要工具

• LLM 是纯文本生成器，无法操作外部世界
• 工具 = Agent 的“手脚”
• 有工具的 Agent 才叫 Agent

7.2 Function Calling

• OpenAI 首创，各家跟进
• JSON Schema 描述工具
• 模型输出结构化调用意图
• 应用层执行并返回结果

7.3 Function Calling 的最佳实践

• 工具描述要精准（Agent 靠这个选工具）
• 参数用 enum 而非自由字符串
• 返回结果控制大小
• 错误信息给 Agent 看得懂的

7.4 MCP：Model Context Protocol

• Anthropic 2024 年底提出
• 统一“工具”和“资源”的协议
• 类比：USB-C 之于电子设备
• 一次开发，多端复用

7.5 MCP 的架构

• MCP Server：提供工具/资源
• MCP Client：Agent 一侧
• Transport：stdio / SSE / HTTP
• 官方 SDK：Python / TypeScript

7.6 主流 Agent 平台的 MCP 支持

• Claude Desktop：官方
• Cursor：一线支持
• OpenClaw：Skills 生态
• Codex CLI

7.7 实操：写一个自己的 MCP Server

• 场景：查询个人 Notion 笔记
• 从 stdio 到 HTTP 的选择
• 权限设计
• 调试技巧

7.8 MCP vs Function Calling vs 传统 API

• 三者的边界
• 什么时候用哪个
• 未来演进方向

---

本章为大纲版本，正文待补充。