本文作者

Jaime Jiménez

愛立信研究院

首席研究員

網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)方向

Paul Ardeleanu

Vonage（屬愛立信）

首席架構(gòu)師

開發(fā)者體驗(yàn)方向

01通過MCP實(shí)現(xiàn)AI智能體對API的自動(dòng)化調(diào)用

AI智能體正在改變我們構(gòu)建和使用軟件的方式。相比逐行編寫集成代碼或反復(fù)查閱API文檔，如今只需要向智能體發(fā)出比如“發(fā)送一條消息”或“查找我的設(shè)備”的指令，它就能在后臺(tái)自動(dòng)調(diào)用合適的API來完成任務(wù)。

要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，智能體需要一種標(biāo)準(zhǔn)化方式來發(fā)現(xiàn)并與API進(jìn)行交互。這正是模型上下文協(xié)議（Model Context Protocol，以下稱MCP）的價(jià)值所在。MCP是一項(xiàng)全新的開放標(biāo)準(zhǔn)，通過AI系統(tǒng)與外部服務(wù)，為其提供一種統(tǒng)一、安全、可動(dòng)態(tài)調(diào)用工具的能力。

在愛立信研究院，我們與Vonage一直在探索MCP如何讓AI智能體調(diào)用網(wǎng)絡(luò)API（如設(shè)備位置、SIM 換卡檢測）以及CPaaS API（如短信、語音和身份驗(yàn)證）。這意味著，智能體可以直接編排通信能力和網(wǎng)絡(luò)功能，為運(yùn)營商打造切實(shí)可行的路徑，實(shí)現(xiàn)5G能力的商業(yè)變現(xiàn)。

02讓API具備“智能體可用性”

智能體本質(zhì)上是一個(gè)與外部工具相連接的大語言模型（LLM）并在一個(gè)可控的循環(huán)中運(yùn)行：模型調(diào)用工具、獲取輸出，并將結(jié)果反饋回模型本身。其目標(biāo)是在循環(huán)中持續(xù)推進(jìn)，直至達(dá)成預(yù)設(shè)目標(biāo)或滿足停止條件。在實(shí)際應(yīng)用中，這意味著模型可以調(diào)用對 API 進(jìn)行封裝的函數(shù)，分析返回結(jié)果，并據(jù)此決定下一步行動(dòng)。

一種常見的方法是ReAct框架，智能體通過多輪推理和行動(dòng)建立循環(huán)來完成任務(wù)。在推理階段，智能體決定應(yīng)調(diào)用哪一種工具，隨后在行動(dòng)階段，執(zhí)行相應(yīng)操作。該循環(huán)不斷重復(fù)，直至任務(wù)完成。

然而，智能體需要訪問種類繁多的工具、數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)以及其他接口，而這些接口最初并非為AI智能體而設(shè)計(jì)。因此，一種用于向LLM開放數(shù)據(jù)并迅速獲得廣泛采用的標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)運(yùn)而生，即模型上下文協(xié)議（MCP）。

可以將MCP視為對現(xiàn)有API的擴(kuò)展，其設(shè)計(jì)初衷就是供LLM使用。借助MCP，工具能夠以一種讓AI智能體動(dòng)態(tài)理解其用途的方式被暴露出來，無需定制化的提示工程、手動(dòng)集成，或硬編碼的函數(shù)schema。

MCP允許將各類能力（例如數(shù)據(jù)庫查詢、文件訪問、函數(shù)調(diào)用以及API調(diào)用）以“工具”的形式進(jìn)行暴露，并為其定義清晰的輸入/輸出schema。在此基礎(chǔ)上，AI智能體幾乎無需任何先驗(yàn)知識(shí)，便可動(dòng)態(tài)選擇合適的工具，調(diào)用工具并獲取結(jié)果，后將結(jié)果納入其持續(xù)的推理循環(huán)之中。

智能體還可以根據(jù)需要，在不同MCP服務(wù)器所提供的工具之間進(jìn)行切換，從而具備更強(qiáng)的適應(yīng)性。例如，在獲得用戶指令后，智能體可以先通過數(shù)據(jù)庫查找聯(lián)系人信息，然后嘗試發(fā)送短信；如果短信發(fā)送失敗，而相關(guān)工具連接器已就緒，它還能自動(dòng)切換至其他消息服務(wù)提供商，或改用電子郵件進(jìn)行通信。正是這種智能化的能力編排，使MCP不僅僅是對API的簡單封裝，而是一個(gè)用于構(gòu)建自適應(yīng)、面向原生AI的工作流框架。

03將API轉(zhuǎn)化為智能體工具

作為此次合作的一部分，愛立信研究院構(gòu)建了一個(gè)基于MCP服務(wù)器的概念驗(yàn)證（PoC），將 Vonage的API封裝為可以調(diào)用的工具。這些工具包括SMS、Number Insight、Verify 以及設(shè)備位置等能力，同時(shí)還包含聯(lián)系人查詢、網(wǎng)頁搜索等通用工具。

思路非常簡單：無需為每一次交互單獨(dú)編寫代碼，而是將一次API調(diào)用注冊為MCP服務(wù)器中的一個(gè)工具。以Vonage的Python SDK短信能力為例，我們將其封裝為一個(gè)名為send_sms的工具。從智能體的視角來看，它只需“看到”有一個(gè)可用的send_sms工具；當(dāng)它決定調(diào)用該工具時(shí)，MCP服務(wù)器便會(huì)執(zhí)行底層的Vonage API請求，并將執(zhí)行結(jié)果返回給智能體。

實(shí)際效果如下圖所示：

這讓智能體的工作變得更加簡單。它無需了解API的具體schema或內(nèi)部邏輯，只需要知道 “send_sms” 是一種可用于發(fā)送消息的方式即可。

我們也希望展示這一方法的高度靈活性。在其中一個(gè)演示中，當(dāng)用戶詢問設(shè)備位置時(shí)，智能體并未僅返回原始坐標(biāo)數(shù)據(jù)，而是基于位置信息自動(dòng)生成了一段地圖展示，從而呈現(xiàn)出更加豐富的結(jié)果。這預(yù)示著一種全新的交互界面形態(tài)，智能體能夠組合不同工具，并以符合具體使用場景的自然方式呈現(xiàn)結(jié)果。

真正的價(jià)值在于智能體能夠?qū)ぞ哌M(jìn)行鏈?zhǔn)秸{(diào)用。智能體可以根據(jù)上下文動(dòng)態(tài)調(diào)整工作流，在運(yùn)行時(shí)選擇最合適的API組合，而非遵循預(yù)先硬編碼的固定路徑。該演示也暗示著，未來我們在構(gòu)建通信服務(wù)和用戶體驗(yàn)時(shí)，可能會(huì)發(fā)生重要轉(zhuǎn)變。

04立即體驗(yàn) MCP

持續(xù)獲取最新進(jìn)展

Vonage一直致力于讓開發(fā)者能夠在任何需要的場景中，讓通信變得更加容易。隨著 AI 智能體的日益普及，將語音、消息、視頻以及網(wǎng)絡(luò)API等多種API直接集成到智能體環(huán)境中變得更加可行。

對于Vonage來說，MCP降低了開發(fā)者門檻，使CPaaS API無需額外集成工作便可被發(fā)現(xiàn)和使用，對愛立信來說，這展示了如何讓網(wǎng)絡(luò)API被AI系統(tǒng)訪問，為運(yùn)營商以新方式實(shí)現(xiàn)5G變現(xiàn)開辟了道路?？偠灾褪菍⑵髽I(yè)級(jí)API和電信級(jí)API整合到相同的智能體生態(tài)系統(tǒng)。

為了幫助開發(fā)者開始實(shí)驗(yàn)，Vonage 推出了首個(gè)MCP服務(wù)器：Vonage文檔服務(wù)器，允許代理直接從官方文檔中搜索和檢索信息。

隨后將推出工具M(jìn)CP服務(wù)器，進(jìn)一步開放實(shí)時(shí)API功能。在此之前，你可以利用社區(qū)托管的服務(wù)器，如電話MCP服務(wù)器，探索更多可能性，并閱讀Atique Khan的博客文章。