大模型系列——模型上下文提供者（MCP）如何赋能AI智能体

大模型系列——模型上下文提供者（MCP）如何赋能AI智能体

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

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