模型上下文协议 (MCP) 中的工具有哪些？ 模型上下文协议 (MCP) 中的工具是预定义的接口，使 AI 模型能够与外部系统、服务或数据源进行交互。这些工具充当模型内部能力与外部资源之间的桥梁，允许模型执行其自身无法处理的任务。例如，模型可以使用工具获取实时天气数据、查询数据库或执行数学计算。每个工具都在 MCP 框架中注册，该框架管理模型如何访问和使用它们。工具通常设计有特定的输入和输出格式，以确保模型与外部系统之间交互的可预测性。
模型如何在 MCP 中使用工具？ 当模型遇到需要外部数据或计算的任务时，它会生成一个结构化请求以调用特定工具。MCP 框架将此请求路由到相应的工具，执行请求，并将结果返回给模型。例如，如果用户询问“东京现在温度是多少？”，模型可能会调用天气 API 工具。该工具向外部服务发送请求，检索当前温度，并将其传回模型。然后模型将此数据整合到其响应中。类似地，模型可以使用计算器工具解决复杂方程，或使用数据库工具获取用户特定信息。MCP 确保这些交互无缝进行，并优雅地处理错误或超时，以便模型在工具失败时能够调整其响应。
实现和实际考虑因素 对于开发者而言，将工具与 MCP 集成涉及定义工具的接口，包括输入参数、输出格式和执行逻辑。例如，翻译工具可能接受 text 字符串和 target_language 作为输入，调用翻译 API，并返回翻译后的文本。安全性至关重要：工具必须验证输入以防止滥用，敏感数据（例如 API 密钥）应安全管理。错误处理也很重要——工具应返回明确的错误代码，以便模型可以决定如何继续。通过设计具有清晰契约的工具，开发者使模型能够动态扩展其能力，而无需重新训练。这种方法允许模型保持轻量级，同时利用外部系统执行专门任务，使其在现实应用中更具适应性和实用性。