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在RubyMine中构建适合LLM的MCP工具：分页、过滤和错误设计
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
RubyMine 2025.3引入MCP工具，提升AI助手在Rails项目中的效率。通过分页和过滤，模型能更有效地处理数据，减少上下文空间的使用。工具设计需考虑模型和客户端的限制，以优化AI工作流程。
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关键要点
- RubyMine 2025.3引入MCP工具，提升AI助手在Rails项目中的效率。
- MCP（模型上下文协议）是一个开源标准，允许AI应用与外部客户端无缝通信。
- RubyMine的内置MCP服务器支持多种工具，增强AI模型对Rails特定数据的访问。
- 大语言模型的上下文窗口限制影响信息处理能力，需有效管理上下文空间。
- 分页策略分为基于偏移和基于游标的分页，后者适用于频繁变化的数据集。
- 工具调用限制可能导致模型无法获取所需数据，需高效利用可用空间。
- 服务器端过滤设计可以显著减少模型需要探索的搜索空间。
- 错误消息应明确告知模型如何恢复，以减少不必要的工具调用。
- 为每个工具提供清晰的描述和示例，帮助模型理解如何使用工具。
- Rails工具集已通过JetBrains AI助手可用，旨在优化数据检索过程。
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