文章目录
- 1. 开始啦！
- 2. 第一部分：设计高效且安全的工具
- 3. 第二部分：定义工具蓝图——参数、输出与约束条件
- 4. 第三部分：弥合差距：LLM 兼容性（函数调用）
- 5. 第四部分：实施与测试的最佳实践
1. 开始啦！
在前几章中，我们将工具介绍为 AI 模型在 MCP 客户端引导下向 MCP 服务器请求操作的机制。它们是 MCP 语句中的动词，使 AI 能够超越被动观察，主动参与工作流程、与系统交互并实现具体成果。但仅仅创建一个工具是不够的；设计高效工具需要深思熟虑和精心规划。
本章深入探讨使用工具的细节。我们将探索如何设计工具以实现最大效用和安全性，如何精确定义其能力和限制，这些定义如何与现代大语言模型（LLMs）衔接，以及实现和测试底层逻辑的最佳实践。掌握工具设计是解锁可靠且强大 AI 驱动行动的关键。
让我们深化对这些关键构件的理解：
- 设计高效安全的工具： 打造实用、清晰且安全的工具。
- 定义工具蓝图： 明确参数、输出、约束与限制条件。
- 弥合差距，LLM 兼容性： 将 MCP 工具与 AI 模型函数调用连接。
- 最佳实践： 实施并测试工具逻辑以确保稳健性。
2. 第一部分：设计高效且安全的工具
并非所有工具生而平等。一个设计精良的工具应具备直观易用的特性，能执行有价值的功能，并在安全边界内运
