mcp server Prompts client 具体怎么使用呢

在MCP（Model Context Protocol）架构中，Prompts（提示）是通过MCP Client与MCP Server交互来使用的。Prompts主要用于引导LLM（大型语言模型）生成特定类型的内容或回答。以下是具体使用Prompts的步骤和流程：

1. 配置MCP Client

• 安装MCP Client：确保你的MCP Host（如一个桌面应用程序或IDE插件）已经集成了MCP Client。MCP Client通常是一个库或模块，用于与MCP Server进行通信。
• 连接到MCP Server：通过MCP Client与MCP Server建立连接。这通常涉及配置MCP Server的地址、端口和认证信息（如API密钥）。
  Python

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  from mcp_client import MCPClient
  
  client = MCPClient(server_url="http://your-mcp-server.com", api_key="your_api_key")
  client.connect()

   

2. 获取可用的Prompts

• 查询Prompts：通过MCP Client查询MCP Server提供的可用Prompts。这些Prompts通常以元数据的形式返回，包括名称、描述和使用示例。
  Python

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  available_prompts = client.get_prompts()
  print(available_prompts)

   
• 示例返回：
  JSON

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  [
      {
          "name": "explain",
          "description": "Generates a detailed explanation of a given topic.",
          "example": "Explain quantum computing."
      },
      {
          "name": "summarize",
          "description": "Summarizes a given text.",
          "example": "Summarize the benefits of renewable energy."
      }
  ]

   

3. 选择并使用Prompt

• 选择Prompt：根据你的需求选择一个合适的Prompt。例如，如果你想让LLM生成一个详细的解释，可以选择explain Prompt。
• 构造请求：将用户输入和选定的Prompt一起发送给MCP Server。这通常通过调用MCP Client的特定方法完成。
  Python

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  user_input = "Explain quantum computing."
  prompt_name = "explain"
  
  response = client.execute_prompt(prompt_name, user_input)
  print(response)

   

4. 接收和处理响应

• 接收响应：MCP Server会根据选定的Prompt和用户输入，调用LLM生成相应的回答，并将结果返回给MCP Client。
• 处理响应：在MCP Host中处理返回的结果，并将其展示给用户。
  Python

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  # 假设返回的响应是一个JSON对象
  response_data = response.json()
  generated_text = response_data.get("text", "No response received.")
  print(generated_text)

   

5. 示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示如何使用MCP Client与MCP Server交互并使用Prompts：

Python

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from mcp_client import MCPClient

# 初始化MCP Client并连接到MCP Server
client = MCPClient(server_url="http://your-mcp-server.com", api_key="your_api_key")
client.connect()

# 获取可用的Prompts
available_prompts = client.get_prompts()
print("Available Prompts:", available_prompts)

# 选择一个Prompt并构造请求
user_input = "Explain quantum computing."
prompt_name = "explain"

# 执行Prompt并接收响应
response = client.execute_prompt(prompt_name, user_input)

# 处理响应并展示结果
response_data = response.json()
generated_text = response_data.get("text", "No response received.")
print("Generated Text:", generated_text)

 

6. 注意事项

• Prompt的参数：某些Prompts可能需要额外的参数。在调用之前，请仔细阅读MCP Server提供的Prompt元数据，了解所需的参数。
• 错误处理：在实际应用中，需要处理可能的错误，如网络问题、认证失败、Prompt不存在等。
• 性能优化：根据实际需求，可以对MCP Client进行性能优化，例如通过缓存常用的Prompts或结果。

通过以上步骤，你可以利用MCP Server提供的Prompts来引导LLM生成特定类型的内容，从而更好地满足用户的需求。