从认知到实践：AI 友好的 MCP 工具构建指南

主要观点总结

文章介绍了MCP（Model Context Protocol）协议，它作为AI工具生态的标准化解决方案，解决了传统工具调用方法的不足，并探讨了如何选择合适的工具调用方式。文章还讨论了MCP工具设计的原则，包括从任务导向而非技术导向、减少工具数量、提高工具通用性、设计合理的参数等。同时，提出了一个未来的演进路径，从“全部告知”到“按需推荐”，再到“推荐工具组合”，以应对工具数量增加时带来的选择困难。

关键观点总结

关键观点1: MCP协议的标准化解决方案

MCP协议为AI工具生态建立了统一标准，解耦了工具实现与应用逻辑，让开发者可以专注于业务价值而非技术集成。

关键观点2: 选择合适的工具调用方式

预定义Function Call适用于工具数量较少的情况，而MCP在工具需求复杂多变、需要跨平台复用的情况下显示出解耦优势。

关键观点3: MCP工具设计原则

设计工具时应考虑任务导向、减少工具数量、提高工具通用性、设计合理的参数等，以优化AI的选择和使用体验。

关键观点4: 未来的演进路径

从“全部告知”到“按需推荐”，再到“推荐工具组合”，应对工具数量增加带来的选择困难，提升AI的工具驾驭能力。

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