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 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？
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：
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
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：
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：
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。
