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从人工智能到大型语言模型与模型上下文协议的旅程 - 10 - MCP中的采样与提示 — 让代理工作流程更智能、更安全
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
MCP（模型上下文协议）使大型语言模型（LLM）能够读取资源并调用工具。通过采样功能，服务器可以请求LLM生成响应，从而促进决策和工作流程。提示作为可重用的结构化模板，帮助用户与LLM高效协作。结合采样和提示，可以实现动态工作流，增强AI代理的灵活性和交互性。
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关键要点
- MCP（模型上下文协议）使大型语言模型（LLM）能够读取资源并调用工具。
- 采样功能允许服务器请求LLM生成响应，促进决策和工作流程。
- 提示作为可重用的结构化模板，帮助用户与LLM高效协作。
- 采样允许服务器请求LLM完成任务，生成中间推理步骤。
- 最佳实践包括使用清晰的系统提示、限制令牌数量和结构化响应。
- 提示是可重用的结构化模板，帮助标准化常见工作流程。
- 动态工作流结合了采样、提示和工具，增强了AI代理的灵活性和交互性。
- 安全性和控制措施包括提示可见性、采样审核和输入验证。
- MCP提供了创建AI代理的标准化模块化构建块，便于跨环境使用。
❓
延伸问答
什么是模型上下文协议（MCP）？
模型上下文协议（MCP）使大型语言模型（LLM）能够读取资源并调用工具，从而增强其决策能力和工作流程。
采样在MCP中有什么作用？
采样允许MCP服务器请求LLM生成响应，促进决策和工作流程，能够生成中间推理步骤。
提示在MCP中如何帮助用户？
提示是可重用的结构化模板，帮助用户与LLM高效协作，标准化常见工作流程。
如何结合采样和提示实现动态工作流？
结合采样、提示和工具，可以创建动态工作流，增强AI代理的灵活性和交互性。
在使用MCP时有哪些最佳实践？
最佳实践包括使用清晰的系统提示、限制令牌数量和结构化响应，以提高效率和控制。
MCP如何确保安全性和控制措施？
MCP通过提示可见性、采样审核和输入验证等措施来确保安全性和控制。
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