【日积月累】 随着人工智能技术的发展，API、Function Call和MCP在AI智能体中的应用日益重要。API作为通用标准，连接AI模型与外部服务；Function Call是大语言模型与外界交互的机制，允许调用外部函数；MCP由Anthropic推出，统一模型与外部数据源的通信，解决数据孤岛问题。这些技术在AI Agent中扮演关键角色，使其能够访问外部数据和服务，执行复杂任务。

【AI驱动】 SpringAI MCP技术通过将FunctionCall替换为Tool Calling来支持MCP协议，简化了函数调用。MCP协议标准化了AI与外部资源的交互方式。文章介绍了SpringAI两版本下的MCP客户端和服务端开发方法，并提供了代码示例。新版本的SpringAI自动识别MCP配置，简化了客户端集成。源代码可在GitHub获取，并建议申请阿里云API-Key以便运行测试。文章旨在帮助读者理解MCP协议及其在SpringAI中的应用。

【最新动态】 MCP（模型上下文协议）是AI时代的“万能适配器”，通过标准化服务描述及上下文感知机制，消除了工具间的协议鸿沟，支持运行时动态编排。它标志着AI交互从人工编码适配转向机器自主协作，使AI应用能自由调用跨领域服务，实现智能编排。MCP如同人工智能领域的USB-C接口，构建通用连接规范，推动AI应用从功能固化的程序进化为自主智能体，助力认知革命。

【AI驱动】 本文探讨了 Model Context Protocol（MCP）架构从 Local MCP Server 到 Remote MCP Server 的演进。Local MCP Server 虽简单易用，但在企业级应用中存在本地环境依赖、安全风险、一致性问题和维护成本高等局限性。Remote MCP Server 通过云端部署，解决了这些问题，具备集中化安全管控、统一权限管理和简化部署与维护等优势。阿里开源的 Higress 提供了 Remote MCP Server 的托管实现方案，支持多种接入方式，具备统一认证授权、流量控制、可观测性等功能，并通过 Wasm 插件扩展能力，有效屏蔽异构协议复杂性。

【日积月累】 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） ，2024年11月底，由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP 的主要目的在于解决当前 AI 模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题，MCP 使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为 AI 应用提供了连接万物的接口。