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MCP 提示模板 (Prompts)

Prompts 是 MCP 服务器提供的一组预定义的交互模板。它们帮助用户或宿主快速、结构化地向 LLM 提供上下文，类似于“快捷指令”或“智能模板”。

1. 核心作用​

提示模板解决了两个问题：

  1. 引导 LLM 进入角色：例如“你是一个资深代码审计员”。
  2. 结构化上下文注入：自动将文件内容、系统状态与用户的输入结合。

2. 提示词定义与参数​

Prompt 通过参数化的方式提供灵活性。

{
  "name": "audit_code",
  "description": "对指定的代码文件进行安全审计",
  "arguments": [
    {
      "name": "filename",
      "description": "待审计的文件路径",
      "required": true
    },
    {
      "name": "language",
      "description": "编程语言类型（如 rust, ts）",
      "required": false
    }
  ]
}

参数的作用​

  • 动态填充：宿主（Host）会根据用户输入或上下文填充这些变量。
  • 自动搜索：如果参数是 required: true，宿主会自动引导用户提供或自动填充该值。

3. 生成多消息结果​

Prompt 调用 prompts/get 后返回一个消息列表 (Message List)，而不是单段文本。

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": {
        "type": "text",
        "text": "你是一个资深审计专家。请审计以下文件："
      }
    },
    {
      "role": "user",
      "content": {
        "type": "resource",
        "resource": {
          "uri": "file:///src/main.rs",
          "text": "fn main() { ... }" // 自动拉取的资源内容
        }
      }
    }
  ]
}

多轮对话能力​

Prompt 还可以返回 assistant 角色的消息，用于设置 Few-shot（少样本提升） 示例：

  1. user: 这是一个示例 bug。
  2. assistant: 这是一个对应的修复建议。
  3. user: 这里是我的实际代码，请参照修复。

4. 与资源的联动 (Prompt-Resource Binding)​

这是 MCP 最强大的特性之一。Prompt 返回的结果可以直接包含 resource 类型的片段。

  1. 服务器收到 prompts/get 请求。
  2. 服务器读取相关数据库或本地文件。
  3. 服务器将内容动态装载进 resource 片段返回给宿主。

这使得 LLM 可以获得最新的、带有源元数据的实时上下文。

5. 开发建议：动态提示列表​

服务器可以根据开发进度动态增加或修改 Prompt。当检测到 Prompt 定义变化时，应当发送更新通知：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "notifications/prompts/list_changed"
}

小结​

  • ✅ 预设工作流：Prompt 是业务逻辑的“快捷入口”。
  • ✅ 支持多角色消息：可以注入 user, assistant 的消息。
  • ✅ 自动整合资源：Prompt 是资源展现的最直接形式。

练习​

  1. 设计一个 explain_concept 提示词模板，包含一个 concept（概念）参数和一个 detail_level（详细程度）可选参数。
  2. 试着编写一个返回包含 Few-shot 示例的消息列表。