MCP从入门到精通

MCP（Multi-Component Prompting）技术概述与示例

什么是 MCP？

MCP（Multi-Component Prompting，多组件提示） 是一种为大模型设计的提示工程技术，
通过将复杂任务拆分成多个独立的小提示组件（Components），各自解决子任务，
然后组合它们的输出，提升模型在复杂推理、生成、决策类任务上的表现。

MCP的核心理念是：

• 模块化思维：将复杂任务分解成若干简单任务。
• 组合推理：各组件的输出共同决定最终答案。
• 并行与串行灵活结合：子任务既可以并行执行，也可以顺序依赖。

MCP 应用场景

• 多步推理（Multi-Step Reasoning）
• 复杂问题求解（Complex Problem Solving）
• 多标准内容生成（Multi-Criteria Content Generation）
• 信息抽取与聚合（Information Extraction and Aggregation）

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MCP 技术流程

1. 任务分解
   将一个复杂任务分成多个子任务。

2. 组件提示编写
   为每个子任务设计专属Prompt模板。

3. 组件执行
   依次或并行执行每个Prompt。

4. 结果整合
   汇总各组件输出，得出最终答案。

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示例代码（基于OpenAI API）

下面以一个简单的写文章任务为例，分解为：

• 确定主题
• 列出提纲
• 根据提纲写正文

# 导入库
import openai

# 设置你的API密钥
openai.api_key = "你的-OpenAI-API-密钥"

# 定义各个子任务的Prompt
def generate_topic():
    prompt = "请帮我随机生成一个有趣的科技主题，要求适合大众阅读。"
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response['choices'][0]['message']['content'].strip()

def generate_outline(topic):
    prompt = f"请根据主题《{topic}》，列出一篇文章的详细提纲。要求条理清晰，层次分明。"
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response['choices'][0]['message']['content'].strip()

def generate_article(topic, outline):
    prompt = f"根据以下主题和提纲，撰写一篇详细的文章。\n\n主题：《{topic}》\n\n提纲：\n{outline}\n\n要求内容丰富，语言通顺。"
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response['choices'][0]['message']['content'].strip()

# MCP执行流程
if __name__ == "__main__":
    # 组件一：确定主题
    topic = generate_topic()
    print(f"主题: {topic}\n")

    # 组件二：列出提纲
    outline = generate_outline(topic)
    print(f"提纲:\n{outline}\n")

    # 组件三：撰写正文
    article = generate_article(topic, outline)
    print(f"文章内容:\n{article}")