微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
MCP协议如何让LLM从"空谈家"变"实干派",以及为何现实项目中Tool成为主角。 核心内容: 1. MCP三大核心概念:Resources、Tools和Prompts的详细拆解 2. Tool在现实项目中的优势和局限性分析 3. Prompts和Resources的潜力与生态成熟度探讨
核心作用:
典型场景:
"Resources让LLM不再依赖训练数据,而是随时调用最新信息。"
略过但关键:
# MCP协议定义的Tool(YAML格式)
- name: "send_email"
endpoint: "http://api.example.com/mail"
params: ["recipient", "subject", "content"]
"Tools是LLM的'双手',把'我想发邮件'变成实际动作。"
特殊之处:
"你是一名客服,请用友好语气回答关于{product}的问题,参考{resources},最后询问用户是否需要进一步帮助。"
prompt = get_prompt("客服模板", product="iPhone15", resources="最新产品手册")
为什么归入MCP协议
{{call tool=search_docs}}
,直接触发工具调用。"Prompts是LLM的'台词本',把自由发挥变成可控的工业化生产。"
核心结论:
理论:预定义交互模板,让 LLM 按剧本走。 ? 现实:
✅ Tool 替代方案:
def generate_response(prompt_template, **kwargs):
return llm.run(prompt_template.format(**kwargs))
理论:动态数据源,让 LLM 实时获取最新信息。 ? 现实:
def query_knowledge_base(question):
docs = vector_db.search(question)
return format_docs(docs)
customer_service_prompt
)。query_latest_news
)。客服话术模板
、代码审查模板
等,直接调用,不用重复写。总结:
(所以,别纠结,先用 Tool 莽穿一切! ?)
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-07-30
优化 AI 问答准确率:知识库实践与避坑指南
2025-07-30
RAG召回优化完全指南:从理论到实践的三大核心策略!
2025-07-30
RAG 检索四件套全解析:模型、向量库、检索方式、排序器,一文选型不踩坑
2025-07-30
从0到1,彻底搞懂 RAG 分块的艺术(附开源代码)
2025-07-30
大规模RAG实施蓝图
2025-07-29
一小时内构建基于Gemma与Bright Data的生产级RAG应用
2025-07-28
做RAG系统到底是选MaxKB还是FastGPT
2025-07-28
企业RAG之构建 FastMCP 服务:基于模型上下文协议的智能服务体系搭建实践
2025-06-06
2025-05-30
2025-06-05
2025-05-19
2025-05-08
2025-05-10
2025-06-05
2025-05-20
2025-06-05
2025-05-09
2025-07-28
2025-07-09
2025-07-04
2025-07-01
2025-07-01
2025-07-01
2025-07-01
2025-06-30