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Model Context Protocol (MCP) 提供了一种标准化方式，让服务器能够为提示词和资源模板的参数提供自动补全建议。当用户为特定提示词（通过名称识别）或资源模板（通过 URI 识别）填写参数值时，服务器可以提供上下文建议。

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用户交互模型

MCP 中的补全功能旨在支持类似 IDE 代码补全的交互式用户体验。 例如，应用程序可以在用户输入时在下拉菜单或弹出菜单中显示补全建议，并能够过滤和选择可用选项。 然而，实现方可以通过任何适合其需求的界面模式来暴露补全功能——协议本身并不强制要求任何特定的用户交互模型。

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能力

支持补全功能的服务器 必须 声明 completions 能力： 
{
  "capabilities": {
    "completions": {}
  }
}

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协议消息

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请求补全

为了获取补全建议，客户端发送 completion/complete 请求，通过引用类型指定正在补全的内容： 请求： 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "completion/complete",
  "params": {
    "ref": {
      "type": "ref/prompt",
      "name": "code_review"
    },
    "argument": {
      "name": "language",
      "value": "py"
    }
  }
}
响应： 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "completion": {
      "values": ["python", "pytorch", "pyside"],
      "total": 10,
      "hasMore": true
    }
  }
}
对于具有多个参数的提示词或 URI 模板，客户端应在 context.arguments 对象中包含之前的补全内容，以便为后续请求提供上下文。 请求： 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "completion/complete",
  "params": {
    "ref": {
      "type": "ref/prompt",
      "name": "code_review"
    },
    "argument": {
      "name": "framework",
      "value": "fla"
    },
    "context": {
      "arguments": {
        "language": "python"
      }
    }
  }
}
响应： 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "completion": {
      "values": ["flask"],
      "total": 1,
      "hasMore": false
    }
  }
}

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引用类型

协议支持两种类型的补全引用：
类型描述示例
ref/prompt通过名称引用提示词{"type": "ref/prompt", "name": "code_review"}
ref/resource引用资源 URI{"type": "ref/resource", "uri": "file:///{path}"}

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补全结果

服务器返回按相关性排序的补全值数组，包括：
  • 每个响应最多 100 项
  • 可选的可用匹配总数
  • 布尔值，指示是否存在更多结果

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消息流

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数据类型

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补全请求

  • ref: 一个 PromptReference 或 ResourceReference
  • argument: 对象，包含：
    • name: 参数名称
    • value: 当前值
  • context: 对象，包含：
    • arguments: 已解析的参数名称到其值的映射。

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补全结果

  • completion: 对象，包含：
    • values: 建议数组（最多 100 个）
    • total: 可选的总匹配数
    • hasMore: 更多结果标志

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错误处理

服务器 应该 为常见失败情况返回标准 JSON-RPC 错误：
  • 方法未找到：-32601（不支持的能力）
  • 无效的提示词名称：-32602（无效的参数）
  • 缺少必需参数：-32602（无效的参数）
  • 内部错误：-32603（内部错误）

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实现注意事项

  1. 服务器 应该：
    • 返回按相关性排序的建议
    • 在适当的情况下实现模糊匹配
    • 对补全请求进行速率限制
    • 验证所有输入
  2. 客户端 应该：
    • 对快速的补全请求进行防抖处理
    • 在适当的情况下缓存补全结果
    • 优雅地处理缺失或部分结果

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安全性

实现方 必须：
  • 验证所有补全输入
  • 实施适当的速率限制
  • 控制对敏感建议的访问
  • 防止基于补全的信息泄露