增强AI互动：通过MCP提取改善用户体验

增强AI互动：通过MCP提取改善用户体验 - Blockchain.News

GitHub通过实施模型上下文协议（MCP）提取，开创了AI工具与用户之间更无缝的互动。据GitHub的博客，这一方法旨在通过预先收集必要信息来优化用户体验，从而减少摩擦并增强AI驱动应用的功能。

了解MCP提取

MCP提取的核心在于，AI在执行任务之前暂停以请求用户的必要细节，从而防止依赖可能不符合用户偏好的默认假设。这项功能目前适用于Visual Studio Code中的GitHub Copilot，尽管其在不同AI应用中的可用性可能有所不同。

在最近的一次直播中，GitHub的Chris Reddington强调了在为回合制游戏实施MCP服务器异步时遇到的挑战。最初，服务器对不同游戏类型使用了重复的工具，导致AI代理选择错误工具的混淆。解决方案是合并工具并确保明确的命名规范，以清晰定义每个工具的用途。

优化的方法使用户能够以个性化设置而不是默认参数启动游戏。例如，当用户请求一个井字游戏时，系统会识别缺失的细节，如难度级别或玩家姓名，提示用户提供此信息以适当调整游戏设置。

MCP服务器中提取的实施涉及几个关键步骤：检查所需参数、识别缺失的可选参数、启动提取以收集缺失信息、呈现基于模式的提示，并在收集到所有必要数据后完成原始请求。

Reddington的发展会议强调了明确工具命名和迭代开发的重要性。通过完善工具命名和整合功能，团队减少了复杂性并改善了用户体验。此外，解析初始用户请求仅提取缺失信息对于优化提取过程至关重要。

随着AI驱动工具的不断发展，MCP提取的集成为增强用户互动提供了一个有前景的途径。这种方法不仅简化了用户体验，还使AI操作与用户偏好一致，为更直观和响应迅速的应用铺平了道路。

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