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AI 摘要
如果您想咨询任何关于AI的问题，在公众号内给我留言
在今年早些的时候，出现了很多基于AI的看上去很牛逼的工具。他们可以操纵你的电脑，帮你浏览网页，甚至帮你制作PPT... 而他们的是如何基于一个大模型去实现这么复杂的功能的呢？
我们大多数人对于AI的理解只是一个聊天工具，在过去的大部分时间里，我们使用的都是一个聊天机器人。 而MCP的出现，让AI从"聊天机器人"变成"全能助手"成为了可能；这也是最近一段时间很火的AI Agent概念。
在正式介绍MCP之前，我们先简单介绍一下Function Call和Tool Call。因为这两个概念是MCP的基础。

Function Call & Tool Call

Function Call 和 Tool Call 我们可以理解为一个函数（工具）调用的过程，以下统称为"工具调用"。如果你是一个开发人员，你可能会对此有一定的概念和理解。但是我希望能够把这个概念给普通用户们也讲清楚。
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AI的训练是通过不断得投喂数据来实现的，我们使用的AI都是已经训练完的模型，而投喂给AI这些数据一般都不是当下最新的。就比如你现在问一下AI今天的天气如何？AI可能会告诉你"今天的天气是晴朗的"。但是这个数据可能是2021年1月1日的，因为在AI训练的时候就是这个时间点。所以当你问AI具有即时性的问题时，AI可能会回答错误。
所以我们需要让AI能够调用一些工具来获取最新的数据。还是拿查找天气来举例，我们给AI提供一个查找天气的工具，这个工具的内容就是获取今天天气预报的数据，接着当我们再次询问AI今天的天气时，AI就会分析出需要调用这个工具来获取今天的天气数据。
而我们需要做的仅仅是设计好这个工具的逻辑，再把这个工具的描述交给AI，这样AI就可以通过这个工具来达到我们想要的目的了。
我相信看到这里一定为对AI不太熟悉的人不以为然，觉得仅仅只是查个天气预报而已，似乎也并没有那么复杂。但是当你把这个概念扩展到更复杂的场景时，你就会发现这个功能的强大之处了。这次我们拿生活中的案例，假设有这么个场景：
你一看时间18:45，是时候该吃晚饭了，而附近的外卖都非常不健康，也不好吃，你并不是很想吃外卖，更希望出个门去外面吃，正巧你有个朋友也想去，但是窗外的天气似乎并不怎么好，指不定过会儿就会下暴雨，于是你俩今天能否出来吃饭都受制于天气情况。
  • 在没有AI之前，我们通常的做法是： 1. 打开手机查询天气预报，看一下待会儿不会不会下雨 2. 如果会下雨，那么点开美团或者饿了么，下单一份外卖 3. 如果不会下雨，那么打开打车软件，选择一个约定好的地点，打车去吃饭
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  • 而现在当我们给AI接入工具后，我们可以这样做： 1. 对AI说："帮我查询一下未来3小时内是否会下暴雨，如果会下雨，那么帮我在美团上点一份我经常吃的外卖，地址选择默认的就行；如果不会下雨，那么帮我打个车去 新街口。"
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不知道各位看出差别了吗？在使用AI之前我们需要对三个手机APP进行交互，而现在我们只需要对AI说一句话就行了！我们把对APP的操作完全交给了AI，这对用户来说是无感的。
我知道肯定又会有人说：真当我没用过AI啊？AI没有那么强，它不可能帮你点外卖，打滴滴的！我最多就跟它聊聊天！ 但我想说的是MCP的出现，让这个成为了可能！
我们甚至可以大胆想象一下：以前的淘宝需要在电脑浏览器上操作，而随着手机的普及，我们更多的是在手机淘宝上购物，而现在我们甚至可以不需要下载任何APP，直接使用AI进行购物。从web -> 手机APP -> AI Tools，也许这将将是未来软件的进化方向！
限于篇幅原因，我将在下节正式介绍MCP；如有任何想要咨询的问题，欢迎在公众号内留言。
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