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【翻译、转载】MCP 提示 (Prompts)

news 来源：原创 2025/7/13 8:59:13

原文地址：https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/prompts#python

提示 (Prompts)

创建可重用的提示模板和工作流

提示 (Prompts) 使服务器能够定义可重用的提示模板和工作流，客户端可以轻松地将其呈现给用户和 LLM。它们提供了一种强大的方式来标准化和共享常见的 LLM 交互。

提示被设计为用户控制 (user-controlled)，这意味着它们从服务器暴露给客户端，目的是让用户能够显式选择它们来使用。

在这里插入图片描述

概述

MCP 中的提示是预定义的模板，可以：

接受动态参数 (arguments)
包含来自资源 (resources) 的上下文
链接多个交互
指导特定的工作流
作为 UI 元素呈现（例如斜杠命令）

在这里插入图片描述

提示结构

每个提示都通过以下结构定义：

{name: string;              // 提示的唯一标识符description?: string;      // 人类可读的描述arguments?: [              // 可选的参数列表{name: string;          // 参数标识符description?: string;  // 参数描述required?: boolean;    // 参数是否必需}]
}

发现提示

客户端可以通过 prompts/list 端点发现可用的提示：

// 请求
{method: "prompts/list"
}// 响应
{prompts: [{name: "analyze-code",description: "分析代码以寻找潜在改进", // Analyze code for potential improvementsarguments: [{name: "language",description: "编程语言", // Programming languagerequired: true}]}// ... 其他提示]
}

使用提示

要使用一个提示，客户端发出 prompts/get 请求：

// 请求
{method: "prompts/get",params: {name: "analyze-code", // 要使用的提示名称arguments: {         // 提供的参数language: "python"}}
}// 响应
{description: "分析 Python 代码以寻找潜在改进", // Analyze Python code for potential improvementsmessages: [ // 生成的、准备发送给 LLM 的消息列表{role: "user", // 角色通常是 "user" 或 "assistant"content: {type: "text", // 内容类型，可以是 "text" 或 "resource"text: "请分析以下 Python 代码以寻找潜在改进：\n\n```python\ndef calculate_sum(numbers):\n    total = 0\n    for num in numbers:\n        total = total + num\n    return total\n\nresult = calculate_sum([1, 2, 3, 4, 5])\nprint(result)\n```" // 提示的文本内容}}// ... 可能有更多消息]
}

动态提示

提示可以是动态的，并包含：

嵌入式资源上下文

// 提示定义
{"name": "analyze-project","description": "分析项目日志和代码", // Analyze project logs and code"arguments": [{"name": "timeframe","description": "要分析日志的时间段", // Time period to analyze logs"required": true},{"name": "fileUri","description": "要审查的代码文件的 URI", // URI of code file to review"required": true}]
}

当处理 prompts/get 请求时，服务器可以动态获取资源内容并将其嵌入到消息中：

// prompts/get 的响应
{"messages": [{"role": "user","content": {"type": "text","text": "请分析这些系统日志和代码文件是否存在任何问题：" // Analyze these system logs and the code file for any issues:}},{"role": "user","content": {"type": "resource", // 内容类型为资源"resource": {      // 包含资源详情"uri": "logs://recent?timeframe=1h", // 资源的 URI (可能是动态生成的)// 服务器动态获取的资源内容"text": "[2024-03-14 15:32:11] ERROR: Connection timeout in network.py:127\n[2024-03-14 15:32:15] WARN: Retrying connection (attempt 2/3)\n[2024-03-14 15:32:20] ERROR: Max retries exceeded","mimeType": "text/plain"}}},{"role": "user","content": {"type": "resource","resource": {"uri": "file:///path/to/code.py", // 另一个资源的 URI// 该资源的内容"text": "def connect_to_service(timeout=30):\n    retries = 3\n    for attempt in range(retries):\n        try:\n            return establish_connection(timeout)\n        except TimeoutError:\n            if attempt == retries - 1:\n                raise\n            time.sleep(5)\n\ndef establish_connection(timeout):\n    # Connection implementation\n    pass","mimeType": "text/x-python"}}}]
}

多步骤工作流

提示可以定义包含多个交互轮次的工作流：

// 服务器端的逻辑示例
const debugWorkflow = {name: "debug-error",async getMessages(error: string) {// 返回一个预设的对话流程return [{role: "user",content: {type: "text",text: `我遇到了这个错误：${error}` // Here's an error I'm seeing: ${error}}},{role: "assistant", // 预设的助手回应content: {type: "text",text: "我来帮你分析这个错误。你目前尝试了哪些方法？" // I'll help analyze this error. What have you tried so far?}},{role: "user", // 预设的用户后续输入提示content: {type: "text",text: "我尝试重启了服务，但错误依旧存在。" // I've tried restarting the service, but the error persists.}}// ... 后续可以由 LLM 或用户继续];}
};

实现示例

这是一个在 MCP 服务器中实现提示的完整示例：

from mcp.server import Server
import mcp.types as types# Define available prompts
PROMPTS = {"git-commit": types.Prompt(name="git-commit",description="Generate a Git commit message",arguments=[types.PromptArgument(name="changes",description="Git diff or description of changes",required=True)],),"explain-code": types.Prompt(name="explain-code",description="Explain how code works",arguments=[types.PromptArgument(name="code",description="Code to explain",required=True),types.PromptArgument(name="language",description="Programming language",required=False)],)
}# Initialize server
app = Server("example-prompts-server")@app.list_prompts()
async def list_prompts() -> list[types.Prompt]:return list(PROMPTS.values())@app.get_prompt()
async def get_prompt(name: str, arguments: dict[str, str] | None = None
) -> types.GetPromptResult:if name not in PROMPTS:raise ValueError(f"Prompt not found: {name}")if name == "git-commit":changes = arguments.get("changes") if arguments else ""return types.GetPromptResult(messages=[types.PromptMessage(role="user",content=types.TextContent(type="text",text=f"Generate a concise but descriptive commit message "f"for these changes:\n\n{changes}"))])if name == "explain-code":code = arguments.get("code") if arguments else ""language = arguments.get("language", "Unknown") if arguments else "Unknown"return types.GetPromptResult(messages=[types.PromptMessage(role="user",content=types.TextContent(type="text",text=f"Explain how this {language} code works:\n\n{code}"))])raise ValueError("Prompt implementation not found")

最佳实践

在实现提示时：

使用清晰、描述性的提示名称
为提示和参数提供详细的描述
验证所有必需的参数
优雅地处理缺失的参数
考虑对提示模板进行版本控制
在适当时缓存动态内容
实现错误处理
记录预期的参数格式
考虑提示的可组合性
使用各种输入测试提示

UI 集成

提示可以在客户端 UI 中呈现为：

斜杠命令 (Slash commands)
快捷操作 (Quick actions)
上下文菜单项 (Context menu items)
命令面板条目 (Command palette entries)
引导式工作流 (Guided workflows)
交互式表单 (Interactive forms)

更新与变更

服务器可以通知客户端关于提示的变更：

服务器能力声明：prompts.listChanged（表明服务器支持此通知）
通知消息：notifications/prompts/list_changed
客户端收到通知后重新获取提示列表

安全注意事项

在实现提示时：

验证所有参数
净化用户输入
考虑速率限制
实施访问控制
审计提示使用情况
适当地处理敏感数据
验证生成的内容（如果适用）
实现超时机制
考虑提示注入 (prompt injection) 风险
记录安全要求

【翻译、转载】MCP 提示 (Prompts)

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