MCP客户端的知识

daidaini 发布于 2025-5-21 15:00 阅读：57 AI

MCP客户端的作用

MCP 客户端的作用：MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种设计用来让大模型与外部工具或数据源交互的协议。而 MCP 客户端作为一个中介，负责管理这种交互。它会根据任务的具体需求，判断大模型是否需要外部资源或工具的支持。
决策过程：例如，当大模型需要访问其自身知识范围之外的数据或功能时，MCP 客户端会识别这种需求，并决定是否需要调用 MCP 服务器来提供支持。这与 MCP 协议的目标一致，即实现大模型与外部系统的无缝集成。

因此:
判断是否需要请求 MCP 服务器的角色是 MCP 客户端。

当系统中存在多个 MCP 服务时，MCP 客户端会根据任务所需的 具体能力类型 来选择合适的 MCP 服务。MCP 服务器通常提供以下几种标准化能力：

选择过程如下：

需求匹配：MCP 客户端首先识别任务所需的能力。例如，如果任务需要从特定数据源获取信息，客户端会选择提供相关“资源”的 MCP 服务器；如果需要执行某项功能，则选择提供对应“工具”的服务器。
服务发现与选择：客户端通常依赖一个 注册表或配置，这个注册表记录了每个 MCP 服务器所能提供的具体能力。通过查询这个注册表，客户端可以将任务需求与可用的 MCP 服务进行匹配。
实际例子：在多个 MCP 服务器并存的情况下，客户端会根据任务需求，从提供不同能力的服务器集合中挑选出最适合的那一个。

总结来说，MCP 客户端通过将任务需求与 MCP 服务器的能力进行匹配，并借助注册表或配置，选择出合适的具体服务。

MCP 客户端作为大模型与外部服务之间的中介，负责将从 MCP 服务获取的数据传递给大模型。交互流程通常如下：

数据获取：MCP 客户端根据任务需求，从选定的 MCP 服务（提供资源、工具或提示）获取相关数据。例如，数据可能是数据库查询结果、API 返回的 JSON 文件，或某个工具执行的结果。
数据格式化：客户端需要将获取的数据转换为大模型能够理解的格式。通常是通过 上下文提示（Prompt） 的形式，将数据嵌入到输入中。例如：

根据以下数据回答问题：
数据: {从MCP服务获取的JSON或文本}
问题: {用户的具体问题}

为了防止大模型忽略输入数据或基于其内部知识“发挥创造”，可以采取以下措施：

仅基于以下数据回答问题，不要使用任何外部知识或假设：
数据: {从MCP服务获取的内容}
问题: {具体问题}

将 MCP 服务返回的数据放在提示的显眼位置（例如提示的开头），并确保数据结构清晰（如 JSON 格式或表格形式）。大模型通常会优先处理提示中结构化的、明确的数据。

例如：

数据：
{
"user_id": 123,
"name": "张三",
"order_date": "2025-04-15"
}
问题：根据以上数据，用户的姓名是什么？

这种格式化输入可以帮助大模型聚焦于数据本身。

使用参数控制大模型的生成行为。例如，在调用大模型 API 时，设置较低的 温度（temperature） 参数（例如 0.2 或 0）以减少生成内容的随机性和创造性，使输出更依赖输入数据。
另外，可以设置 最大 token 数，限制输出长度，避免模型生成冗长或偏离主题的内容。

MCP 客户端可以在收到大模型的输出后，验证其是否与输入数据一致。例如，客户端可以通过正则表达式、关键字匹配或语义分析，检查输出是否引用了 MCP 服务提供的数据。
如果发现大模型的输出偏离了输入数据，客户端可以重新构造提示（例如加强“仅使用提供数据”的指令）并再次调用大模型。

在某些情况下，可以通过隔离上下文的方式，限制大模型访问其内部知识。例如，使用专门的 API 端点或模型模式（如“数据驱动模式”），仅允许模型处理输入数据而非训练数据。这种方式需要模型本身支持此类功能。

假设 MCP 客户端从 MCP 服务获取了以下数据：

{
  "product_id": "P001",
  "name": "手机",
  "price": 4999
}

用户的问题是：“这个产品的价格是多少？”

MCP 客户端构造的提示可能是：

仅基于以下数据回答问题，不要使用任何外部知识：
数据：
{
  "product_id": "P001",
  "name": "手机",
  "price": 4999
}
问题：这个产品的价格是多少？

客户端通过 API 调用大模型（设置温度为 0.2），大模型返回：

这个产品的价格是 4999。

客户端进一步验证输出，确认 “4999” 与输入数据一致，然后将结果返回给用户。