在 MCP 出现之前,我也会用外部工具增强 AI 的能力。比如我开发了一个助手 bot ,开发和使用流程如下:
这套流程只能说在我的场景勉强够用,问题主要有两个:
虽然 MCP 出来有一段时间了,但昨天才真正开始上手使用,用的公司内部工具。首次使用时 MCP 给我的愿景还挺好的:我只需要维护工具函数的代码,就可以在各种客户端( cluade desktop/cusor 等)中复用,甚至共享给其他人,看起来很好解决了我上面的两个问题。
今晚和昨天我重点关注 MCP 服务器的开发、MCP 客户端的体验,也在过程中碰到了不少槽点,在此记录一下。
MCP 协议主要定义了 client 和 server 的交互。client 在获取到工具函数后如何传递给 AI ,这各软件各显神通了。
另外,cline/roo code 和 AI 交互用的是 xml 格式 prompt ,OpenWebUI 用的是 json 格式 prompt ,反正都不是大模型标准的 tools 格式哈哈。
这一部分槽点也较少。不过点名批评 OpenWebUI ,由于工具的调用判断是单独的链路,所以就会出现很多奇特现象:
相比之下,cline/root code 都是将全量信息记录在上下文里,使用起来顺畅很多。
MCP (或者说用通用协议来增强 AI 对真实世界的感知和操作能力)确实是一个非常有潜力的技术。但它太新了、协议覆盖的范围也太小了,业界还没有一个如何用好 MCP 的最佳实践。当然也有可能是我太穷了,说不定直接用 cursor 就没啥问题了(
希望不久的将来,有完善的 MCP 客户端和成熟的 MCP 生态,能让每个人都能用上便捷好用的 AI 和工具。
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akira 108 天前
这个是工具的问题了啦, 还需要时间的
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YsHaNg 108 天前 via iPhone
open webui 是不是支持 langgraph 来着
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kaiveyoung 108 天前 via Android
将字典放到 resources 里,Cherry studio 压根就不请求
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