Documentation Index
Fetch the complete documentation index at: https://mcp.zhcndoc.com/llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
模型上下文协议 (MCP) 提供了一种标准化方式，允许服务器通过客户端请求语言模型的采样（“补全”或“生成”）。此流程允许客户端保持对模型访问、选择和权限的控制，同时使服务器能够利用 AI 能力——无需服务器 API 密钥。服务器可以请求文本、音频或基于图像的交互，并可选择在其提示中包含来自 MCP 服务器的上下文。
用户交互模型
MCP 中的采样允许服务器实现代理行为，通过使 LLM 调用能够 嵌套 发生在其他 MCP 服务器功能内部。
实现可以自由地通过任何适合其需求的接口模式来暴露采样——协议本身不强制任何特定的用户交互模型。
为了信任、安全和安保，应该始终有人类在环中，并拥有拒绝采样请求的能力。应用程序 应该：
- 提供易于直观审查采样请求的 UI
- 允许用户在发送前查看和编辑提示
- 在交付前展示生成的响应以供审查
sampling 能力：
{
"capabilities": {
"sampling": {}
}
}
协议消息
创建消息
要请求语言模型生成，服务器发送一个 sampling/createMessage 请求：
请求：
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "sampling/createMessage",
"params": {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": {
"type": "text",
"text": "What is the capital of France?"
}
}
],
"modelPreferences": {
"hints": [
{
"name": "claude-3-sonnet"
}
],
"intelligencePriority": 0.8,
"speedPriority": 0.5
},
"systemPrompt": "You are a helpful assistant.",
"maxTokens": 100
}
}
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"result": {
"role": "assistant",
"content": {
"type": "text",
"text": "The capital of France is Paris."
},
"model": "claude-3-sonnet-20240307",
"stopReason": "endTurn"
}
}
消息流程
数据类型
采样消息可以包含：
文本内容
{
"type": "text",
"text": "The message content"
}
图像内容
{
"type": "image",
"data": "base64-encoded-image-data",
"mimeType": "image/jpeg"
}
音频内容
{
"type": "audio",
"data": "base64-encoded-audio-data",
"mimeType": "audio/wav"
}
模型偏好
MCP 中的模型选择需要仔细抽象，因为服务器和客户端可能使用具有不同模型产品的不同 AI 提供商。服务器不能简单地按名称请求特定模型，因为客户端可能无法访问该确切模型，或者可能更喜欢使用不同提供商的等效模型。
为了解决这个问题，MCP 实现了一个偏好系统，结合了抽象能力优先级和可选模型提示：
能力优先级
服务器通过三个归一化的优先级值 (0-1) 表达其需求：
costPriority：最小化成本有多重要？较高的值偏好更便宜的模型。speedPriority：低延迟有多重要？较高的值偏好更快的模型。intelligencePriority：高级能力有多重要？较高的值偏好能力更强的模型。
模型提示
虽然优先级有助于根据特征选择模型，但 hints 允许服务器建议特定模型或模型系列：
- 提示被视为子字符串，可以灵活匹配模型名称
- 多个提示按偏好顺序评估
- 客户端 可以 将提示映射到不同提供商的等效模型
- 提示是建议性的——客户端进行最终模型选择
例如：
{
"hints": [
{ "name": "claude-3-sonnet" }, // 偏好 Sonnet 类别模型
{ "name": "claude" } // 回退到任何 Claude 模型
],
"costPriority": 0.3, // 成本不太重要
"speedPriority": 0.8, // 速度非常重要
"intelligencePriority": 0.5 // 中等能力需求
}
gemini-1.5-pro。
错误处理
客户端 应该 为常见失败情况返回错误：
错误示例：
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"error": {
"code": -1,
"message": "User rejected sampling request"
}
}
安全考量
- 客户端 应该 实现用户审批控制
- 双方 应该 验证消息内容
- 客户端 应该 尊重模型偏好提示
- 客户端 应该 实现速率限制
- 双方 必须 妥善处理敏感数据
