ai

1. 什么是MCP服务器 #

MCP 服务器 = 通过标准协议向 AI 应用提供能力的程序。

常见例子：文件系统服务器（读文档）、数据库服务器（查数据）、GitHub 服务器（管代码）、Slack 服务器（发消息）、日历服务器（看日程）。

2. 服务器能提供什么？—— 三个核心功能 #

服务器通过三类「能力」与 AI 协作：

功能	通俗理解	谁决定用	举例
工具	AI 可以调用的「函数」	模型自动决定	搜航班、发消息、创建日历事件
资源	AI 可以读取的「数据」	应用/用户选择	读文档、查日历、访问知识库
提示	可复用的「任务模板」	用户主动选择	规划假期、总结会议、起草邮件

记忆口诀：工具 = 做事情，资源 = 读数据，提示 = 套模板。

下面用一个「旅行规划」场景，贯穿三种能力。

3. 工具：让 AI 能「动手做事」 #

3.1 工具是什么？ #

工具是 LLM 可以调用的函数，有明确的输入和输出。模型根据对话内容自动决定何时调用、传什么参数。

3.2 协议怎么用？ #

方法	作用
`tools/list`	列出服务器提供的所有工具
`tools/call`	执行指定工具

3.3 工具定义长什么样？ #

每个工具需要：name（名称）、description（描述）、inputSchema（输入参数格式）。例如：

{
  "name": "searchFlights",
  "description": "搜索可用航班",
  "inputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "origin": { "type": "string", "description": "出发城市" },
      "destination": { "type": "string", "description": "到达城市" },
      "date": { "type": "string", "description": "出行日期" }
    },
    "required": ["origin", "destination", "date"]
  }
}

3.4 旅行场景中的工具示例 #

工具	作用
`searchFlights()`	查航班
`createCalendarEvent()`	在日历里创建行程
`sendEmail()`	发邮件通知同事

3.5 用户如何参与？ #

工具由模型自动调用，但应用可以通过以下方式保证用户知情、可控：

在界面中展示可用工具，让用户选择是否启用
关键操作前弹出确认框
为安全操作设置预批准规则
提供工具调用与结果的活动日志

4. 资源：让 AI 能「读数据」 #

4.1 资源是什么？ #

资源是 AI 可以读取的数据源，只读、不修改。应用决定取哪些资源、怎么用（全量给模型、做检索、做嵌入等）。

4.2 两种资源类型 #

类型	说明	示例
直接资源	固定 URI，指向具体数据	`calendar://events/2024`（2024 年日历）
资源模板	带参数的动态 URI	`weather://forecast/{city}/{date}`（按城市和日期查天气）

4.3 协议怎么用？ #

方法	作用
`resources/list`	列出直接资源
`resources/templates/list`	列出资源模板
`resources/read`	读取资源内容
`resources/subscribe`	订阅资源变化

4.4 旅行场景中的资源示例 #

资源	作用
`calendar://events/2024`	查用户 2024 年空闲时间
`file:///Documents/Travel/passport.pdf`	读护照等旅行文档
`trips://history/barcelona-2023`	参考过去的行程和偏好

4.5 参数补全 #

资源模板支持参数补全。例如输入 "Par" 可提示 "Paris" 或 "Park City"，输入 "JFK" 可提示 "JFK - John F. Kennedy International"，方便用户选对参数。

5. 提示：让 AI 按「模板」工作 #

5.1 提示是什么？ #

提示是 可复用的任务模板，带结构化参数。用户主动选择某个提示，而不是由模型自动触发。

5.2 协议怎么用？ #

方法	作用
`prompts/list`	列出可用提示
`prompts/get`	获取提示详情（含参数定义）

5.3 提示定义示例 #

{
  "name": "plan-vacation",
  "title": "规划假期",
  "description": "引导完成假期规划流程",
  "arguments": [
    { "name": "destination", "type": "string", "required": true },
    { "name": "duration", "type": "number", "description": "天数" },
    { "name": "budget", "type": "number", "required": false },
    { "name": "interests", "type": "array", "items": { "type": "string" } }
  ]
}

5.4 和随便聊天有什么区别？ #

无结构输入	使用提示
用户自由打字，信息可能不完整	按模板填参数，信息更完整
每次说法可能不同	流程统一、可复用
模型要自己推断缺什么	参数定义清晰，便于验证

5.5 常见 UI 形式 #

斜杠命令：输入 / 显示 /plan-vacation 等
命令面板：搜索并选择提示
快捷按钮：常用提示一键触发
上下文菜单：根据当前内容推荐相关提示

6 三者如何配合？—— 多服务器旅行规划 #

当多个 MCP 服务器一起工作时，能力会叠加。例如：

旅行服务器：航班、酒店、行程
天气服务器：气候、预报
日历/邮件服务器：日程、通知

6.1 完整流程示例 #

用户选择提示并填参数
例如选择「规划假期」，填：目的地 Barcelona、7 天、预算 $3000。
用户选择要用的资源
例如：日历、旅行偏好、过去行程等。
AI 读取资源、调用工具
- 先读资源：日历可用日期、偏好、历史行程
- 再调工具：searchFlights()、checkWeather()、bookHotel()、createCalendarEvent()、sendEmail() 等
- 关键操作前可请求用户确认
结果
在几分钟内完成研究、预订和通知，而不是几小时。

7 本章小结 #

能力	谁控制	核心作用
工具	模型	执行操作（搜、订、发等）
资源	应用/用户	提供只读数据
提示	用户	提供结构化任务模板

记忆要点：工具做事、资源读数据、提示套模板；多服务器可组合使用，形成完整工作流。

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