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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! ?)
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