MCP与 API调用的区别

引言

在现代软件开发和人工智能应用中,数据与服务的交互方式日益多样化。API(应用程序编程接口)作为传统的系统集成和服务调用标准,已经深入人心。而随着大模型、AI推理和智能服务的兴起,MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)作为一种新型的模型服务协议,逐渐被业界关注和采用。本文将从定义、设计理念、应用场景、技术实现、优势与局限等多个维度,系统对比 MCP 与 API 调用的区别,帮助开发者和架构师更好地理解和选择适合自身业务的集成方式。


一、基本定义

1. API(应用程序编程接口)

API(Application Programming Interface)是一组预定义的接口规范,允许不同软件系统之间进行数据交换和功能调用。API 可以是本地库调用(如操作系统API)、也可以是远程服务调用(如RESTful API、GraphQL API等)。API 的核心在于“接口”——即一组输入参数和输出结果的约定。

2. MCP(模型上下文协议)

MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)是一种专为大模型、AI推理和智能服务设计的协议。它不仅关注输入输出,还强调“上下文”——即模型推理所需的历史信息、环境状态、用户意图等。MCP 通过上下文管理、会话追踪、资源化操作等机制,实现了更智能、更灵活的模型服务调用。


二、设计理念与核心差异

1. API 的设计理念

  • 接口为中心:API 关注于“功能点”,每个接口完成一个具体任务。

  • 无状态(Stateless):大多数API(尤其是RESTful API)设计为无状态,调用之间互不影响。

  • 参数驱动:调用者通过传递参数获得结果,接口本身不关心调用历史。

  • 通用性强:API 适用于各种业务系统、前后端分离、微服务架构等场景。

2. MCP 的设计理念

  • 上下文为中心:MCP 强调“会话”与“上下文”,模型推理不仅依赖当前输入,还依赖历史对话、环境变量等。

  • 有状态(Stateful):MCP 支持会话追踪,能够记住用户历史、动态调整推理结果。

  • 资源化操作:MCP 将每次推理、任务、会话等抽象为“资源”,便于管理和追踪。

  • 面向AI与大模型:MCP 针对AI推理、自然语言处理、智能助手等场景优化,支持复杂的上下文管理和多轮交互。


三、应用场景对比

1. API 典型应用场景

  • Web服务与前端交互(如RESTful API)

  • 微服务之间的数据交换

  • 第三方平台开放接口(如支付、地图、社交登录等)

  • 传统业务系统集成

2. MCP 典型应用场景

  • 智能对话机器人(如ChatGPT、智能客服)

  • 多轮对话与上下文感知推理

  • AI模型推理服务(如图像生成、语音识别、推荐系统)

  • 需要会话管理、用户画像、动态上下文的智能应用


四、技术实现与调用方式

1. API 调用方式

  • HTTP/HTTPS:最常见的API调用方式,支持GET、POST、PUT、DELETE等方法。

  • 参数传递:通过URL、请求体、Header等传递参数。

  • 同步/异步:支持同步返回结果,也可通过回调、WebHook等实现异步。

  • 标准化文档:如OpenAPI/Swagger,便于开发者理解和调用。

示例:RESTful API 调用

POST /api/v1/user/login
Content-Type: application/json

{
  "username": "alice",
  "password": "123456"
}

2. MCP 调用方式

  • 会话ID与上下文传递:每次调用都带有会话ID、历史消息、环境变量等上下文信息。

  • 资源化URL:每个推理任务、会话、模型等都有唯一资源标识。

  • SSE/长连接/流式响应:支持Server-Sent Events、WebSocket等流式数据传输,适合大模型推理的实时反馈。

  • 多轮交互与状态管理:支持多轮对话、上下文切换、动态参数调整。

示例:MCP 推理请求

POST /mcp/v1/session/12345/infer
Content-Type: application/json

{
  "context": [
    {"role": "user", "content": "帮我查下明天北京天气"},
    {"role": "assistant", "content": "明天北京多云,最高温度28℃"}
  ],
  "input": "那后天呢?"
}

五、优势与局限

1. API 的优势与局限

优势:

  • 简单易用,文档丰富,生态成熟

  • 适合标准化、无状态的服务调用

  • 易于监控、限流、安全控制

局限:

  • 不适合复杂的上下文管理和多轮交互

  • 状态管理需开发者自行实现(如Token、Session等)

  • 对AI推理、智能服务的支持有限

2. MCP 的优势与局限

优势:

  • 天生支持上下文和会话管理,适合AI和智能服务

  • 支持多轮对话、动态推理、实时反馈

  • 资源化设计便于任务追踪和管理

局限:

  • 实现复杂,对开发者要求更高

  • 生态尚在发展,标准化程度不如API

  • 主要适用于AI、智能助手等特定场景


六、实际案例对比

1. API 场景

  • 用户登录、注册、下单、支付等标准业务流程

  • 地图服务API:获取地理位置、路径规划

  • 天气API:查询天气信息

2. MCP 场景

  • 智能客服:记住用户历史问题,连续对话

  • AI绘画:用户多轮描述,模型动态生成图片

  • 智能推荐:根据用户历史行为、实时上下文推荐内容

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### 如何在Spring Boot项目中通过本地MCP调用百度API 要在Spring Boot项目中通过本地MCP(假设为某种微服务控制平面或代理层)调用百度API,通常需要完成以下几个方面的设计实现: #### 1. 配置Spring Boot项目 创建一个新的Spring Boot项目并引入必要的依赖项。可以通过`pom.xml`文件中的Maven依赖管理工具来添加所需的库[^1]。 ```xml <dependencies> <!-- Spring Web --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- HTTP Client (e.g., OkHttp or RestTemplate) --> <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents.client5</groupId> <artifactId>httpclient5</artifactId> </dependency> </dependencies> ``` #### 2. 设置百度API密钥和URL 百度提供了多种开放接口,例如自然语言处理、图像识别等。为了能够正常调用这些API,需先申请相应的API Key和Secret Key,并将其存储于项目的配置文件中(如`application.properties`或`application.yml`)。以下是示例配置: ```properties baidu.api.key=your_api_key_here baidu.api.secret=your_secret_key_here baidu.api.url=https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=${baidu.api.key}&client_secret=${baidu.api.secret} ``` #### 3. 实现HTTP请求逻辑 利用Spring框架内置的`RestTemplate`或者第三方库(如OkHttp),向百度服务器发送认证请求获取Access Token。随后可使用该Token发起具体功能调用。 ```java @Service public class BaiduApiService { @Value("${baidu.api.url}") private String baiduAuthUrl; public String getAccessToken() { RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); ResponseEntity<Map> responseEntity = restTemplate.getForEntity(baiduAuthUrl, Map.class); if(responseEntity.getStatusCode().is2xxSuccessful()) { Map<String, Object> responseBody = responseEntity.getBody(); return (String)responseBody.get("access_token"); } else { throw new RuntimeException("Failed to obtain access token from Baidu API."); } } public String callBaiduApi(String accessToken, String endpoint, MultiValueMap<String, String> params){ HttpEntity<MultiValueMap<String, String>> requestEntity = new HttpEntity<>(params); RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); String apiUrl = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/" + endpoint + "?access_token=" + accessToken; ResponseEntity<String> responseEntity = restTemplate.postForEntity(apiUrl, requestEntity, String.class); return responseEntity.getBody(); } } ``` 上述代码片段展示了如何封装一个通用方法用于调用不同类型的百度云服务端点[^3]。 #### 4. MCP的作用集成方式 如果存在所谓的"MCP"(Microservice Control Plane),则可能作为一层中间件存在于应用和服务提供商之间。它负责路由转发、负载均衡以及安全策略实施等功能。对于这种情况下的开发流程来说,主要区别在于实际发出网络请求的目标地址不再是直接指向百度官方网关而是经过了内部部署好的MCP实例;同时还需要遵循其特定协议格式传递参数数据结构等等额外约束条件[^2]。 --- ###
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