Structured Output、Function Calling 和 MCP

0. 引言

本文章将会以“天气怎么样”这个话题讲述 Structured Output、Function Calling 和 MCP 这三个概念，通过本地在 LM Studio 上部署的 qwen/qwen3-4b-2507 进行示例展示

1. Function Calling 工具调用

1.1. Tool 工具

1.1.1 Why 为什么

传统的大模型都表现为对话形式，一问一答，只能 chat，无法与现实世界交互
以最常见的「今天天气怎么样」为例，ai 肯定无法给出或者直接编造出一个回答

那么如何解决这种问题呢，如下：

用户发送消息
「我明天要在成都上下班通勤，天气怎么样？」
后端在向 LLM 发送请求前解析消息，发现有「明天」「天气」「成都」这些关键字
调用已经为这种情况预设好的方法，如 Weather w = weatherService.getWeather("成都", DateUtil.tomorrow()); 获取天气信息
再将天气信息插入到用户消息中，即
「成都今天最高 18℃，最低 12℃，小雨，降水概率 70% 。我明天要在成都上下班通勤，天气怎么样？」
这时候 AI 就不会编造或者无法回答了，将根据后端插入的信息回答

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上述流程的问题很明显：

关键词的解析非常脆弱：如果用户发送消息换成
「我明天要在成都上下班通勤，会下雨吗？」
那显然就解析失败了，漏判了这个需要获取天气信息的请求
比如「...又是灰蒙蒙的天气死我了」
解析成功了，但是没什么用，在请求中增添了无用的天气信息，污染上下文，浪费 AI 调用成本
需要预设场景：需要后端考虑很多场景，并建立相应的解析规则以提供外部信息源
不由模型控制，无法与现实世界交互：是后端进行工具的使用，整个表现仍然是一个 chatbox，大语言模型无法主动调用，也就是当模型想获取天气信息时无法主动得到

1.1.2 What 是什么

从上面的示例能看出，LLM 无法自主获取信息，只能被动的在用户的请求中获得
Function Calling 就赋予 LLM 一种与外界交互的能力，通过规定好的格式，让 LLM 告诉后端调用什么工具，并将结果返回进上下文中，以此获取外部信息或是操控外部数据

从概念上看，Function Calling 有三个关键点：

工具定义 tools：
告诉 LLM：工具名称、工具描述、参数 JSON Schema

JSON

"tools": [
  {
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "get_weather",
      "description": "获取指定城市的天气信息。当用户询问天气、降水、温度等相关问题时使用此工具。",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {
            "type": "string",
            "description": "城市名称，例如：成都、北京"
          },
          "extensions": {
            "type": "string",
            "enum": [
              "base",
              "all"
            ],
            "description": "气象类型：\n  - base: 返回实况天气，适用于查询\"现在\"、\"当前\"、\"实时\"的天气\n  - all: 返回预报天气（未来3-4天），适用于查询\"明天\"、\"后天\"、\"未来几天\"的天气"
          }
        },
        "required": [
          "location",
          "extensions"
        ]
      }
    }
  }
]

工具调用 tool_calls：
当模型认为需要执行某个工具时，会生成一条带有 tool_calls 参数的 Aimessage，里面会有这个工具调用的 id、name、arguments，这个工具调用等价于「获取成都未来的天气」

JSON

"tool_calls": [
  {
    "type": "function",
    "id": "606046057",
    "function": {
      "name": "get_weather",
      "arguments": "{\"location\":\"成都\",\"extensions\":\"all\"}"
    }
  }
]

工具结果消息 ToolExecutionResultMessage：
后端收到 LLM 的消息，发现有 tool_calls，根据里面的工具名和参数执行方法，并将结果包装成一条 "rool": "tool", "id": "对应 tool_call 的那条 id" 的消息，放进消息历史，让模型能够看到

也就是 Function Calling 让 LLM 拥有了规范化的主动获取信息、主动交互的能力

1.1.3 How 使用

Function Calling 的流程很简单

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示例：

请求体：

JSON

{
  "model": "qwen3-4b-2507",
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "获取指定城市的天气信息。当用户询问天气、降水、温度等相关问题时使用此工具。",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "城市名称，例如：成都、北京"
            },
            "extensions": {
              "type": "string",
              "enum": [
                "base",
                "all"
              ],
              "description": "气象类型：\n  - base: 返回实况天气，适用于查询\"现在\"、\"当前\"、\"实时\"的天气\n  - all: 返回预报天气（未来3-4天），适用于查询\"明天\"、\"后天\"、\"未来几天\"的天气"
            }
          },
          "required": [
            "location",
            "extensions"
          ]
        }
      }
    }
  ],
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "我明天要在成都上下班通勤，会下雨吗？"
    }
  ]
}

响应体：

JSON

{
  "id": "chatcmpl-g23i230saulvl49aru2okl",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1763727823,
  "model": "qwen/qwen3-4b-2507",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "",
        "tool_calls": [
          {
            "type": "function",
            "id": "606046057",
            "function": {
              "name": "get_weather",
              "arguments": "{\"location\":\"成都\",\"extensions\":\"all\"}"
            }
          }
        ]
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "tool_calls"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 275,
    "completion_tokens": 26,
    "total_tokens": 301
  },
  "stats": {},
  "system_fingerprint": "qwen/qwen3-4b-2507"
}

上面的响应体中可以看到 id 为 606046057 的 tool_call 调用，后端读取后，即调用工具，获取天气信息，随后加入到消息历史中，并再次调用 LLM

这里使用的是高德天气查询 API

请求体：

JSON

{
  "model": "qwen/qwen3-4b-2507",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "我明天要在成都上下班通勤，天气怎么样？"
    },
    {
      "content": "",
      "role": "assistant",
      "tool_calls": [
        {
          "id": "606046057",
          "function": {
            "arguments": "{\"location\":\"成都\",\"extensions\":\"all\"}",
            "name": "get_weather"
          },
          "type": "function"
        }
      ]
    },
    {
      "role": "tool",
      "tool_call_id": "606046057",
      "name": "get_weather",
      "content": "{\"status\": \"1\", \"count\": \"1\", \"info\": \"OK\", \"infoc... <Truncated in logs> ... \"nighttemp_float\": \"8.0\"}]}], \"_city_name\": \"成都\"}"
    }
  ]
}

需要注意的是，添加的 ToolExecutionResultMessage 里有一个 tool_call_id 参数需要与 AiMessage 中 tool_calls 中的 id 对应，用来对应调用和结果

2. 结构化输出 Structured Output

2.1 Intro 介绍

通过第一节的工具调用，解决了 LLM 无法获取外部信息的问题，如

MESSAGES

User: 我明天要在成都上下班通勤，天气怎么样？

Assistant: 明天（11月22日）成都的天气情况如下：

- **天气**：白天阴，夜间有小雨（局部可能有零星小雨）。
- **气温**：最高气温16℃，最低气温8℃，体感较凉，早晚温差较大。
- **风力**：北风1-3级，风力较弱，但体感可能偏冷。
- **建议**：由于有小雨，建议你出门携带雨具（如雨伞或雨衣），注意防风保暖，尤其是早晚出行时注意添衣，避免着凉。

另外，11月底成都气温整体偏冷，通勤时注意保暖，特别是早晚时段。如果天气持续阴雨，可能影响出行效率，建议提前规划好路线，注意交通安全。

祝你通勤顺利，明天天气虽冷，但晴雨交替，记得适时增减衣物！🌧️☂️

很明显，LLM 只能输出一段自然语言，文本很难利用，只能在文本框内派上用场
如果能让 LLM 输出一段规范的数据，那使用场景是不是更多了呢

拿最常见的「天气卡片」来说，如果 LLM 输出的是规范化的、结构化的消息，那卡片内容完全可以由 LLM 产出，根据对用户的记忆可以有非常个性化的内容，如：

让 LLM 产出结构化的内容，前端可以直接渲染天气卡片，上面卡片对应的 json 数据如下

JSON

{
  "location": "成都",
  "date": "2025-11-22",
  "weather": {
    "summary": "阴转小雨",
    "temp_high": 16,
    "temp_low": 8,
    "condition": "阴转小雨",
    "rain_probability": 0.3
  },
  "commute_advice": {
    "go_to_work": {
      "need_umbrella": true,
      "suggest_clothing": "携带防风外套和雨具，建议穿深色防雨外套",
      "text": "早晚温差大，建议携带轻便防风外套，通勤途中可能有小雨，务必带伞"
    },
    "back_home": {
      "need_umbrella": true,
      "suggest_clothing": "建议穿保暖、防风的衣物，如厚毛衣或羽绒服",
      "text": "夜间气温较低，体感寒冷，建议穿着保暖衣物，同时携带雨具以防夜间降雨"
    }
  },
  "alerts": [
    {
      "level": "warning",
      "type": "rain",
      "message": "通勤途中可能有小雨，建议携带雨具"
    },
    {
      "level": "warning",
      "type": "cold",
      "message": "夜间气温低至8℃，体感较冷，建议穿着保暖衣物"
    }
  ]
}

看起来似乎直接在提示词中约束模型让其这么回复也行，没错，现在的 LLM 的指令遵循能力很强，上面的 json 就是我直接在系统提示词中约束的，并没有使用 Structured Output

System Prompt 系统提示词

你是一个“通勤天气卡片生成器”。

输入中会包含：
- user_profile：用户画像
- commute：通勤信息
- weather：真实天气数据

请根据这些信息，生成一份通勤天气卡片的 JSON，字段为：

{
  "location": string,
  "date": string,                 // YYYY-MM-DD
  "weather": {
    "summary": string,
    "temp_high": number,
    "temp_low": number,
    "condition": string,
    "rain_probability": number    // 0~1
  },
  "commute_advice": {
    "go_to_work": {
      "need_umbrella": boolean,
      "suggest_clothing": string,
      "text": string
    },
    "back_home": {
      "need_umbrella": boolean,
      "suggest_clothing": string,
      "text": string
    }
  },
  "alerts": [
    {
      "level": "info" | "warning" | "danger",
      "type": "rain" | "cold" | "heat" | "wind",
      "message": string
    }
  ]
}

要求：
1. 只输出一个 JSON 对象，不要输出任何说明文字或 Markdown。
2. 字段名必须和上面保持一致。

但是最大的问题是不可靠，需要对输出校验、解析、重试，很有可能突然来个「原因如下：」什么的，成功率无法保证，而且上下文一多，就容易混乱

Structured Output 就保证了输出结构的可靠性，用 JSON Schema 将返回结构规范化

2.2 Use 使用

使用 Structured Output 输出 JSON 需要在请求时带上 JSON Schema，上面的案例如果使用 Structured Output 的话，其 JSON Schema 为

JSON

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "location": { "type": "string" },
    "date": { "type": "string", "format": "date" },
    "weather": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "summary": { "type": "string" },
        "temp_high": { "type": "number" },
        "temp_low": { "type": "number" },
        "condition": { "type": "string" },
        "rain_probability": { "type": "number" }
      },
      "required": ["summary", "temp_high", "temp_low", "condition"]
    },
    "commute_advice": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "go_to_work": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "need_umbrella": { "type": "boolean" },
            "suggest_clothing": { "type": "string" },
            "text": { "type": "string" }
          },
          "required": ["need_umbrella", "text"]
        },
        "back_home": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "need_umbrella": { "type": "boolean" },
            "suggest_clothing": { "type": "string" },
            "text": { "type": "string" }
          },
          "required": ["need_umbrella", "text"]
        }
      },
      "required": ["go_to_work", "back_home"]
    },
    "alerts": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "level": { "type": "string", "enum": ["info", "warning", "danger"] },
          "type": { "type": "string", "enum": ["rain", "cold", "heat", "wind"] },
          "message": { "type": "string" }
        },
        "required": ["level", "type", "message"]
      }
    }
  },
  "required": ["location", "date", "weather", "commute_advice"]
}

在请求体中添加 JSON Schema 约束

JSON

{
  "model": "qwen3-4b-2507",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "你是一个通勤天气卡片生成器。请根据输入，生成一份通勤天气卡片的 JSON。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "目标用户画像：\n- 不太耐冷，气温低于 20℃ 就会觉得手脚冰凉。\n- 作息为大小周，本周是工作周，需要正常通勤。\n- 工作日一般 10:00 出门上班，22:00 下班，通勤方式为地铁 + 步行。\n\n今天需要生成的通勤天气卡片为：\n- 城市：成都\n- 日期：2025-11-22\n\n下面是已经查询到的天气数据（不要再次查询天气，只使用这份数据）：\n\n{\n  \"date\": \"2025-11-22\",\n  \"location\": \"成都\",\n  \"week\": \"6\",\n  \"dayweather\": \"阴\",\n  \"nightweather\": \"小雨\",\n  \"daytemp\": \"16\",\n  \"nighttemp\": \"8\",\n  \"daywind\": \"北\",\n  \"nightwind\": \"北\",\n  \"daypower\": \"1-3\",\n  \"nightpower\": \"1-3\",\n  \"daytemp_float\": \"16.0\",\n  \"nighttemp_float\": \"8.0\"\n}"
    }
  ],
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {
      "name": "WeatherAdviceResponse",
      "schema": 「上面的 JSON Schema」,
      "strict": true
    }
  }
}

responseformat 其实有三种类型一种是 text，也就是默认的形式，会返回文本一种是 `jsonobject，保证返回合法的 JSON 一种是json_schema` 保证根据提供的 JSON Schema 返回不同模型支持能力也不一样，比如 OpenAI 的模型基本都是支持的

即可得到对应格式的回复

3. MCP

3.0 Step 引入

在第一节 Function Calling 中，提到了传统方法的局限性：

需要后端提前预设好场景：提前考虑了天气场景，实现了解析、获取才能支持
场景解析的不可靠：漏判或者判错场景，缺失外部信息或者增添无用信息

而现在，LLM 已经拥有了两种能力：

Function Calling：可以主动调用提供好的工具，与外部世界交互
Structured Output：能够以给定的 JSON Schema 格式输出，这点体现在了 Function Calling 上

实际上是 OpenAI 推出了 Structured Outputs 这个概念，统一了 response_format: { type: "json_schema", json_schema: {...} } 以及 tools: [{"type": "function", "function": {}, "strict": true}]，让模型能够完全受 JSON Schema 的约束输出

看起来似乎已经很强大了，我们提供 get_weather、search_news、write_memory、read_memory 工具，就可以让 LLM 记录对我们的记忆，产出个性化的、结构化的内容

但是传统方法局限性中还是有一点没有解决，那就是「需要后端提前预设好场景」，需要程序想到这个场景，并专门编写相应代码去实现一些工具

当用户想让 LLM 与第三方服务交互时，比如搜索 GitHub 上的某个 repo、读取 Notion 上的一篇文章、在小红书上发布一篇笔记，就需要提前写好这些工具封装，并提供给 LLM
想要在另一个 AI 应用中使用这些相同的工具，又要复制一遍代码，或许还要做些调整
如果想分享这些工具，但是又不想暴露实现细节，就有些难办

MCP 就是解决这些问题的，将提供工具和使用工具分离开，统一了工具的定义和描述，供模型与外部世界交互

3.1 What & Why

MCP 是一个开放协议，基于 JSON-RPC 2.0，暴露三类能力：Tools、Resources、Prompts，最为常见的无疑就是 Tools

为什么需要 MCP？

Function Calling 解决了模型如何告诉程序“我要调用工具”，而 MCP 解决了共享、发现、管理、复用工具

有三个概念：
MCP Server：提供方，实现工具，并根据 MCP 协议定义向外暴露工具定义
MCP Client：使用方，发现工具，并根据 MCP 协议定义调用工具
Host：程序，把 MCP Client 获取到的的工具列表转换成 tools，接收 tool_calls 并通过 MCP Client 调用 MCP Server 得到 ToolExecutionResultMessage

好处：

方便接入，不用在程序内部添加 Tools 的逻辑，直接通过添加 MCP Server 即可，比如在 Cursor 或者 Claude Code 中添加 MCP
隐藏了实现细节，对外提供只是一个黑盒，接收请求，返回结果，内部细节不暴露
动态管理能力，MCP Client 可以根据 tools/list 动态发现工具，也可以手动禁用某些工具

3.2 MCP 运行流程

流程图如下

CodeBlock Loading...

案例：
高德 MCP：