Caroline Bishop
2025年9月5日 00:23 (UTC +8)
根據 GitHub 的最新見解，瞭解 MCP 引導如何通過預先收集缺失資訊來增強 AI 工具互動，透過直覺且無縫的流程改善用戶體驗。
GitHub 正透過實施模型上下文協議（Model Context Protocol，MCP）引導來開創 AI 工具與用戶之間更加無縫的互動。根據 GitHub 的部落格，這種方法旨在通過預先收集必要資訊來改進用戶體驗，從而減少摩擦並增強 AI 驅動應用程式的功能。
理解 MCP 引導
MCP 引導的核心是讓 AI 在執行任務前暫停並向用戶請求必要的詳細資訊，從而避免依賴可能與用戶偏好不符的預設假設。這項功能目前由 Visual Studio Code 中的 GitHub Copilot 支援，但在不同的 AI 應用程式中可用性可能有所不同。
實施挑戰
在最近的一次直播中，GitHub 的 Chris Reddington 強調了在為回合制遊戲的 MCP 伺服器實施引導時遇到的挑戰。最初，伺服器為不同的遊戲類型提供了重複的工具，導致 AI 代理混淆並選擇了錯誤的工具。解決方案包括整合工具並確保明確的命名慣例，以清晰定義每個工具的用途。
簡化用戶互動
這種改進的方法允許用戶使用個人化設置而非預設參數來啟動遊戲。例如，當用戶請求玩井字遊戲時，系統會識別缺失的詳細資訊，如難度級別或玩家名稱，提示用戶提供這些資訊以適當地定制遊戲設置。
技術見解
在 MCP 伺服器中實施引導涉及幾個關鍵步驟：檢查必要參數、識別缺失的可選參數、啟動引導以收集缺失資訊、呈現基於架構的提示，以及在收集所有必要數據後完成原始請求。
經驗教訓
Reddington 的開發會議強調了清晰工具命名和迭代開發的重要性。通過改進工具名稱和整合功能，團隊降低了複雜性並改善了用戶體驗。此外，解析初始用戶請求以僅引導缺失資訊對於改進引導過程至關重要。
未來展望
隨著 AI 驅動工具的不斷發展，MCP 引導的整合為增強用戶互動提供了一條有前途的途徑。這種方法不僅簡化了用戶體驗，還使 AI 操作與用戶偏好保持一致，為更直覺和響應迅速的應用程式鋪平了道路。
圖片來源：Shutterstock
來源：https://blockchain.news/news/enhancing-ai-interactions-mcp-elicitation
