摘要
在AI助手使用工具的过程中，如何让模型只关注当前任务相关的工具，而不被众多不相关工具干扰？本文深入探讨了"模型上下文提供者"（Model Context Provider，MCP）的工作原理，它作为AI与工具之间的智能调度层，能够根据用户需求动态选择相关工具，大幅提升AI助手的效率和准确性。
引言
想象一下，如果你问AI助手"巴黎今天的天气怎么样？"，而系统却给它提供了几十种工具的描述，包括搜索餐厅、预订航班、查看股票等等。这不仅会浪费计算资源，还可能导致AI做出错误的工具选择。
这就是为什么我们需要一个智能的"模型上下文提供者"（MCP）。它就像AI的私人助理，在用户提出请求后，先分析需求，只挑选出可能用到的工具，然后再把这些精选工具和用户请求一起发送给大语言模型（LLM）。
MCP的工作流程
MCP的核心工作流程可以分为以下几个步骤：
-
1. 接收用户请求：用户提出问题，如"巴黎的天气怎么样？" -
2. 分析用户意图：MCP分析请求内容，理解用户想要了解什么 -
3. 选择相关工具：基于分析结果，从所有可用工具中选出相关的子集（如天气查询工具） -
4. 构建动态提示词：将系统指令、工具使用说明、仅选定的工具描述和用户请求组合成提示词 -
5. 发送给LLM：将构建好的提示词发送给大语言模型 -
6. 处理LLM输出：
-
• 如果LLM决定使用工具，MCP执行该工具并获取结果 -
• 如果不需要工具，LLM直接生成自然语言回复
-
7. 返回最终结果：将工具执行结果或直接回复返回给用户
动态提示词的构建
MCP构建的动态提示词通常包含以下几个部分：
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1. 系统指令：定义LLM的角色和总体目标 你是一个有帮助的助手。请使用可用工具回答用户的问题。始终优先提供准确信息。
-
2. 工具使用说明：指定LLM调用工具时必须使用的格式 当调用工具时，你必须使用以下JSON格式：{"tool_name": "工具名称", "parameters": {"参数1": "值1", "参数2": "值2", ...}}
不要在JSON前后添加任何其他文本。如果不需要使用工具，请直接用自然语言回复。 -
3. 动态选择的工具定义：这是MCP的核心部分，只包含与当前请求相关的工具 可用工具：
{
"name": "get_weather",
"description": "获取特定位置的当前天气。",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "城市和州/国家，例如：北京，中国"
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "温度单位。默认为摄氏度。"
}
},
"required": ["location"]
}
} -
4. 对话历史（如适用）：之前的对话内容 -
5. 用户当前请求： 用户：巴黎的天气怎么样？
一个完整的示例
用户请求
巴黎的天气怎么样？
MCP构建的提示词
系统：你是一个有帮助的助手。请使用可用工具回答用户的问题。始终优先提供准确信息。当调用工具时，你必须使用以下JSON格式：{"tool_name": "工具名称", "parameters": {"参数1": "值1", "参数2": "值2", ...}}。不要在JSON前后添加任何其他文本。如果不需要使用工具，请直接用自然语言回复。
可用工具：
{
"name": "get_weather",
"description": "获取特定位置的当前天气。",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "城市和州/国家，例如：北京，中国"
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "温度单位。默认为摄氏度。"
}
},
"required": ["location"]
}
}
用户：巴黎的天气怎么样？LLM的可能输出
{
"tool_name": "get_weather",
"parameters": {
"location": "巴黎，法国",
"unit": "celsius"
}
}MCP执行工具后的处理
MCP接收到这个工具调用请求后，会执行get_weather工具获取巴黎的天气信息，然后将结果再次发送给LLM，让它生成最终的自然语言回复。
E2E Workflow 图示
MCP如何选择相关工具
MCP可以通过多种方法来确定哪些工具与用户请求相关：
-
1. 关键词匹配：简单的正则表达式或字符串匹配，检查用户请求中是否包含工具名称或描述中的关键词 -
2. 语义搜索/嵌入：将用户请求和所有可用工具的描述转换为向量，找出与请求语义相似度最高的工具 -
3. 规则系统：定义明确的规则（例如，"如果查询包含'天气'和城市名，则包含'天气查询工具'"） -
4. 分类模型：使用专门的模型或小型LLM来分类用户意图并映射到相关工具 -
MCP的优势
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1. 减少提示词大小：只包含相关工具可以节省token数量，降低延迟和成本 -
2. 提高可靠性：LLM不太可能被大量不相关的工具混淆，或尝试使用不适合当前请求的工具 -
3. 加快决策速度：选项更少，LLM可能更快做出工具调用决策 -
4. 增强控制：MCP可以精细控制对任何给定请求或用户状态向LLM公开哪些功能
实际应用场景
MCP在多种场景下都能发挥重要作用：
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1. 多功能AI助手：拥有数十种甚至上百种工具的AI助手可以通过MCP智能选择工具，避免混淆 -
2. 个性化服务：根据用户偏好或权限动态调整可用工具 -
3. 资源受限环境：在计算资源有限的情况下，减少不必要的工具描述可以显著提高效率 -
4. 专业领域应用：在医疗、法律等专业领域，可以根据具体问题类型选择专业工具
实现MCP的技术考虑
实现一个高效的MCP系统需要考虑以下几个方面：
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1. 工具分类系统：建立一个良好的工具分类体系，便于快速筛选 -
2. 嵌入向量数据库：为工具描述创建嵌入向量并存储，以支持语义搜索 -
3. 缓存机制：缓存常见请求类型的工具选择结果，减少重复分析 -
4. 监控和反馈：跟踪工具选择的准确性，并根据实际使用情况不断优化算法
个人见解
MCP代表了AI系统设计中的一个重要趋势：不是简单地增加模型规模或添加更多工具，而是优化模型与工具之间的交互方式。这种"少即是多"的理念在提高AI系统效率方面非常关键。
随着AI助手能力的不断扩展，工具数量可能会呈指数级增长，这使得MCP这样的智能调度层变得越来越重要。未来，我们可能会看到更加复杂的MCP系统，它们不仅能根据用户请求选择工具，还能预测用户可能的后续需求，提前准备相关工具。
此外，MCP的思想不仅适用于工具选择，还可以扩展到其他方面，如动态调整系统指令、选择合适的模型等。这代表了AI系统架构的一个重要发展方向。
总结
模型上下文提供者（MCP）作为AI系统中的智能调度层，通过动态选择与用户请求相关的工具，显著提高了AI助手的效率和准确性。它不仅减少了提示词大小，还提高了模型响应速度和决策质量。随着AI工具生态系统的不断扩大，MCP的重要性将越来越突出，成为构建高效AI系统的关键组件。
