文章目錄
- 1. 開始啦！
- 2. 第一部分：設計高效且安全的工具
- 3. 第二部分：定義工具藍圖——參數、輸出與約束條件
- 4. 第三部分：彌合差距：LLM 兼容性（函數調用）
- 5. 第四部分：實施與測試的最佳實踐
1. 開始啦！
在前幾章中，我們將工具介紹為 AI 模型在 MCP 客戶端引導下向 MCP 服務器請求操作的機制。它們是 MCP 語句中的動詞，使 AI 能夠超越被動觀察，主動參與工作流程、與系統交互并實現具體成果。但僅僅創建一個工具是不夠的；設計高效工具需要深思熟慮和精心規劃。
本章深入探討使用工具的細節。我們將探索如何設計工具以實現最大效用和安全性，如何精確定義其能力和限制，這些定義如何與現代大語言模型（LLMs）銜接，以及實現和測試底層邏輯的最佳實踐。掌握工具設計是解鎖可靠且強大 AI 驅動行動的關鍵。
讓我們深化對這些關鍵構件的理解：
- 設計高效安全的工具： 打造實用、清晰且安全的工具。
- 定義工具藍圖： 明確參數、輸出、約束與限制條件。
- 彌合差距，LLM 兼容性： 將 MCP 工具與 AI 模型函數調用連接。
- 最佳實踐： 實施并測試工具邏輯以確保穩健性。
2. 第一部分：設計高效且安全的工具
并非所有工具生而平等。一個設計精良的工具應具備直觀易用的特性，能執行有價值的功能，并在安全邊界內運
