MCP的采样功能：如何优化LLM的调用

已于 2025-05-05 18:01:03 修改
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分类专栏： MCP+A2A 文章标签： python 人工智能 机器学习 MCP
于 2025-03-29 21:20:53 首次发布
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前言

一、采样功能的作用

（一）提高调用效率

（二）降低成本

（三）优化响应时间

二、MCP采样功能的核心概念

（一）采样策略

（二）采样比例

（三）动态采样

三、代码示例

（一）环境准备

（二）定义采样工具

（三）注册工具到MCP服务器

（四）客户端调用工具

（五）结合LLM调用

四、应用场景

（一）实时聊天机器人

（二）数据处理

（三）内容生成

五、注意事项

（一）采样策略选择

（二）采样比例调整

（三）数据代表性

（四）动态调整

六、总结

前言

在使用LLM（大型语言模型）时，调用效率和成本是开发者需要重点关注的问题。LLM的调用通常需要消耗大量的计算资源和时间，尤其是在处理大规模数据或高并发请求时。MCP（Model Context Protocol）提供了一种采样功能，可以帮助开发者优化LLM的调用，提高效率并降低成本。本文将详细介绍MCP的采样功能，并通过代码示例展示如何实现这些功能。

一、采样功能的作用

（一）提高调用效率

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5、通过 MCP host 进行测试，这里采用的是官方文档中构建 LLM client 的方法（也可以选择 Clauder for Desktop，只需要将之前的服务器添加到 key 中，相当于告诉 host 这里有一个用于 PoE2 补丁版本查询的 MCP 服务器）。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 推出的开源协议，旨在实现大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的无缝集成，用来在大模型和数据源之间建立安全双向的链接。
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