模型上下文协议 (MCP) 中的提示表面 MCP 中的提示表面是指应用程序中用户输入、系统指令或上下文数据被格式化并传递给语言模型的特定点。这些表面充当接口，塑造模型解释请求的方式，确保其输出的一致性和控制。例如，聊天机器人可能具有不同的表面来处理用户查询、注入系统级规则和合并对话历史记录。每个表面定义信息的结构方式（例如，文本模板、JSON 有效负载）以及应用的约束（例如，输入长度、允许的主题）。目标是减少模型输入中的歧义，同时保持不同用例的灵活性。
实施指南 要在 MCP 中实施提示表面，首先要识别模型接收输入的所有交互点。对于客户支持机器人，这可能包括用户的消息、知识库代码段以及诸如“礼貌地回复并避免使用技术术语”之类的系统提示。使用模板或模式来构建每个表面。例如，使用具有字段（如 user_query、context 和 system_instruction）的 JSON 对象，每个字段都带有验证规则（例如，字符限制、允许的关键字）。诸如 JSON Schema 或自定义验证器之类的工具可确保输入在到达模型之前符合这些规则。此外，用于不同任务（例如，摘要与问答）的单独表面通过隔离上下文和指令来防止意外行为。
示例和最佳实践 一个实际的例子是一个代码生成工具，其中一个表面处理用户的代码请求，另一个表面注入安全指南（例如，“避免使用 eval()”），第三个表面附加最近的错误日志作为上下文。使用版本化的模板来迭代提示，而不会破坏现有的集成。对于测试，模拟边缘情况，例如过于模糊的输入或对抗性提示，以确保表面能够优雅地处理它们。诸如 A/B 测试框架或监控仪表板之类的工具可帮助跟踪跨表面的性能。避免硬编码值；而是使用配置文件或环境变量来管理模板，从而更轻松地进行更新。通过隔离和验证每个表面，您可以在扩展到复杂工作流程的同时保持对模型行为的控制。