是的，模型可以使用模型上下文协议 (MCP) 将工具链式调用。MCP 是一个框架，旨在通过在 AI 模型之间传递结构化上下文来实现协作，从而允许任务的顺序或并行执行。它充当一个通信层，让模型能够共享输入、输出和中间数据，从而可以构建工作流，其中每个模型或工具处理更大问题的一部分。例如，一个文本生成模型可以将其输出传递给一个翻译模型，然后翻译模型将结果发送到一个验证工具，而 MCP 管理每个步骤之间的数据流。
MCP 在实际应用中的一个例子是构建客户支持管道。假设用户提交了一个法语句子。第一个模型检测语言，第二个模型将其翻译成英文，第三个模型生成响应。MCP 确保每个工具接收到必要的上下文（例如，原始查询、中间翻译）并将输出路由到下一步。开发人员使用 MCP 的标准化数据格式定义这些工作流，该格式包含时间戳、工具标识符和错误标记等元数据。这种结构允许工具访问先前的输出、修改它们并附加新结果，而无需人工干预。
从技术角度来看，MCP 要求开发人员实现上下文摄入和输出格式化的处理程序。例如，链中的每个工具都可以暴露一个 API 端点，该端点接受符合 MCP 标准的 JSON 有效载荷。该有效载荷包括 task_id、input_data 和 previous_steps 等字段，确保可追溯性。MCP 的内置机制简化了错误处理：如果翻译工具失败，协议可以将上下文路由到备用服务或标记问题以供审查。这种模块化使得扩展工作流变得更容易——例如，向客户支持管道添加一个情感分析步骤，只需插入一个新工具，而不会扰乱现有步骤。通过抽象通信逻辑，MCP 让开发人员能够专注于各个工具的功能，同时确保互操作性。