MCP 與 Tool 系統深度比較：何時該用哪一個？
當我們談論 AI Agent 的能力延伸時，「工具调用」是不可繞過的核心議題。2024 年底，Anthropic 發布了 **Model Context Protocol（MCP）**，一個試圖標準化 AI 與外部工具溝通的開放協定。與此同時，Claude Code、Cursor、Copilot 等主流 Agent 產品仍採用各自原生的 Tool 系統。
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當我們談論 AI Agent 的能力延伸時，「工具调用」是不可繞過的核心議題。2024 年底，Anthropic 發布了 **Model Context Protocol（MCP）**，一個試圖標準化 AI 與外部工具溝通的開放協定。與此同時，Claude Code、Cursor、Copilot 等主流 Agent 產品仍採用各自原生的 Tool 系統。
讓 AI 不只會「說」，還能真正「做事」——透過 Tool 機制，LLM 從一個會聊天的脑袋，變成能操控世界的智能代理。
`stream: true` 是 LLM API 的一個參數，決定 AI 回覆是**一次性全部傳回**，還是**逐塊（chunk）即時傳回**。
> 一句話摘要：LLM 呼叫工具後要不要再 call 一次 LLM，是延遲與能力的取捨。這份筆記解釋這個專案是怎麼決定的。
當 AI Agent 需要與外部世界互動時，該讓它敲指令，還是講協議？
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