工具
Model Context Protocol (MCP) 允许服务器暴露可供语言模型调用的工具。工具使模型能够与外部系统交互,例如查询数据库、调用 API 或执行计算。每个工具都由一个唯一的名称标识,并包含描述其模式的元数据。
用户交互模型
MCP 中的工具被设计为模型控制的,这意味着语言模型可以根据其上下文理解和用户的提示自动发现和调用工具。
然而,实现方式可以根据其需求通过任何接口模式来暴露工具——协议本身并不强制要求任何特定的用户交互模型。
Warning
出于信任、安全和安全性考虑,应该始终有一个人在循环中,能够拒绝工具调用。
应用程序应该:
- 提供清晰显示哪些工具正在暴露给 AI 模型的 UI
- 在调用工具时插入清晰的视觉指示器
- 向用户呈现操作确认提示,以确保有人在循环中 {{< /callout >}}
功能
支持工具的服务器必须声明 tools
功能:
listChanged
表示服务器是否会在可用工具列表发生变化时发出通知。
协议消息
列出工具
要发现可用的工具,客户端发送 tools/list
请求。此操作支持分页。
请求:
响应:
调用工具
要调用工具,客户端发送 tools/call
请求:
请求:
响应:
列表变更通知
当可用工具列表发生变化时,声明了 listChanged
功能的服务器应该发送通知:
消息流
数据类型
工具
工具定义包括:
name
:工具的唯一标识符description
:功能的人类可读描述inputSchema
:定义预期参数的 JSON Schema
工具结果
工具结果可以包含不同类型的多个内容项:
文本内容
图像内容
嵌入资源
可以嵌入资源,以提供额外的上下文或数据,通过一个 URI,客户端稍后可以订阅或再次获取:
错误处理
工具使用两种错误报告机制:
-
协议错误:用于以下情况的标准 JSON-RPC 错误:
- 未知工具
- 无效参数
- 服务器错误
-
工具执行错误:在工具结果中报告,带有
isError: true
:- API 失败
- 无效输入数据
- 业务逻辑错误
协议错误示例:
工具执行错误示例:
安全考虑
-
服务器必须:
- 验证所有工具输入
- 实现适当的访问控制
- 限制工具调用速率
- 净化工具输出
-
客户端应该:
- 对敏感操作提示用户确认
- 在调用服务器之前向用户显示工具输入,以避免恶意或意外的数据泄露
- 在传递给 LLM 之前验证工具结果
- 为工具调用实现超时
- 记录工具使用情况以供审计