模型上下文协议

⚙️ 什么是MCP？

模型上下文协议（MCP） 是一种开放标准，用于以一致且结构化的方式将人工智能模型与工具、数据和外部系统集成。
它使人工智能模型能够 与环境互动， 获取数据，或 执行任务 通过明确定义的接口。

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🛠️ 工具

🔹 定义

A. 工具 让大型语言模型（LLM）或模型（MODELS）通过您的服务器采取行动。
工具可以执行计算、获取数据并产生副作用。工具的设计应遵循模型控制原则，即人工智能模型将决定调用哪些工具以及相应的参数。

🔹 示例

• 创建一个虚假用户
• 获取天气信息
• 发送一封电子邮件

这个模型并不会直接执行这些操作——它 调用该工具 你已经注册了。

🔹 目的

工具使人工智能模型能够：

• 执行操作（例如，创建用户、发送电子邮件、查询数据库）。
• 扩展模型的功能，超越文本生成。
• 与外部系统进行安全通信。

🛠️ 资源

🔹 定义

资源 也可以将数据暴露给大型语言模型（LLMs），但与工具不同的是，不应进行大量计算或产生副作用。 A. 资源 是指人工智能模型可以读取或访问的数据。

可能是：

• 一个文件
• 数据库条目
• 用户资料

🛠️ 采样

🔹 定义

采样 意思是询问 用于生成文本或内容的AI模型。 这被称为“采样”，因为模型会从所有可能的选项中逐个“采样”（选择）单词。