是的，您可以使用模型上下文协议 (MCP) 为开发者构建 AI 助手。 MCP 是一个框架，旨在帮助将多个 AI 模型、数据源和工具集成到一个有凝聚力的系统中。 它专注于管理不同组件之间的上下文（例如代码、文档或用户交互），使它们能够有效地协同工作。 对于开发人员来说，这意味着您可以创建一个助手，该助手结合了代码生成模型、调试工具和项目特定数据，所有这些都通过 MCP 的上下文共享机制进行协调。 例如，MCP 可以让代码完成模型访问实时错误日志或文档数据库，以提供更相关的建议。
要构建这样的助手，您首先需要定义它需要处理的核心任务，例如代码生成、错误诊断或 API 集成。 MCP 将充当主干，在专用模型或服务之间路由上下文（例如，代码片段、用户查询或系统日志）。 例如，如果开发人员问“为什么这个 API 调用失败？”，MCP 可以将代码、错误消息和 API 文档传递给推理模型。 该模型可能会识别出不匹配的参数，并触发来自另一个模型的代码修复建议。 MCP 的优势在于它能够在这些步骤中维护和更新上下文，确保每个组件都拥有所需的信息，而无需手动干预。
但是，实际实施需要仔细设计。 您需要将 MCP 与现有工具（例如 IDE 或 CI/CD 管道）集成，并确保实时用例的低延迟。 例如，如果您的助手使用像 CodeLlama 这样的代码 LLM 以及文档搜索工具，MCP 将管理这些服务如何共享数据，例如将函数的上下文传递给文档系统以检索相关示例。 测试将包括验证上下文是否正确流动以及系统是否可以随复杂项目进行扩展。 虽然 MCP 简化了协调，但您仍然需要微调各个模型并定义清晰的错误处理协议，例如模型失败时的回退机制。 总的来说，MCP 提供了一个灵活的框架，但成功取决于您如何围绕开发人员的工作流程构建模型和数据的集成。