MCP不好用？ 那是因为大多数MCP工具都设计错了！

主要观点总结

本文围绕社区讨论，总结了MCP Server设计中的四个典型问题，并强调了为AI模型设计“可理解的交互单元”的重要性。文章指出，好的MCP Server应该提供简洁的表结构摘要、明确的错误信息、实用的接口和过滤功能。

关键观点总结

关键观点1: 只做API包装，忽略上下文和可用性。

许多MCP服务器只是简单地把现有API包一层就上线，忽略了为LLM设计的“上下文感知”接口的重要性。好的MCP服务器应该只暴露必要的数据，提供过滤、搜索、摘要等功能，让LLM能高效、智能地使用。

关键观点2: 数据库MCP Server缺乏结构和元数据。

许多数据库类MCP Server只暴露了简单的查询接口，没有描述清楚表结构和元数据。建议提供简洁的表结构摘要、字段解释和样例数据。

关键观点3: 返回大块无关数据。

MCP服务器经常返回大量无关的JSON数据或一次性返回过多内容，导致LLM难以处理。建议默认加上分页参数，返回内容尽量控制在“语义单元”，如每条评论、每个订单。

关键观点4: 错误信息缺乏自我修正指引。

很多错误信息对人类有用，但对LLM完全没有用。好的错误信息应具备三点：发生什么、为什么出错、该怎么做。例如，未提供记录 ID的错误应引导LLM先使用 searchRecords()查找后再执行更新。