时光奶茶店游戏
42.98MB · 2025-09-14
在现代大语言模型（LLM）应用架构中，Model-Client-Protocol (MCP) 设计模式因其清晰的职责分离（服务器暴露工具、数据和提示，客户端使用 LLM 调用）而广受欢迎。然而，一个关键问题随之浮现：当服务器自身逻辑也需要利用 LLM 的智能（如文本理解、生成、摘要、决策）来完成其功能时，传统的 MCP 模式就显得力不从心了。 服务器通常需要自行集成昂贵的 LLM API 或在本地运行计算密集型模型，这带来了成本、扩展性和灵活性的巨大挑战。今天我们就来探讨使用FastMCP框架进行采样的概念、实现和应用。
LLM 采样（Sampling） 正是为解决这一矛盾而设计的创新机制。它颠覆了传统的单向 MCP 交互，创造了一个“双向”或“反转”的架构：
简单来说，MCP 采样允许服务器说：“嘿，客户端，请用你的 LLM 帮我完成这个任务（比如总结这段文本、分析这个数据点、生成一条回复），然后把结果告诉我。”
ps：如果你对MCP相关技术不是很熟悉，我这边还整理了一个详细的技术文档，粉丝朋友自行领取《MCP 技术详解》
采样机制为 MCP 架构带来了革命性的优势：
强大的可扩展性：
显著的成本效率：
LLM 选择的终极灵活性：
有效避免性能瓶颈：
痛点： 集中式 LLM 处理容易在服务器端形成队列，导致请求延迟增加。
采样方案： LLM 任务由用户各自的本地环境并行处理。
效果： 消除了服务器端的单一 LLM 处理瓶颈，显著降低延迟，提升整体系统响应速度和用户体验。
理解采样如何融入 MCP 的客户端-服务器模型至关重要：
MCP 服务器（蓝色）
MCP客户端（绿色）
完成之后，我们返回MCP服务器（蓝色），并继续执行LLM的结果。服务器从客户端接收结果，并使用LLM生成的输出恢复工具函数的执行。
关键技术点：
# 服务器端 (FastMCP Server - Blue)
from fastmcp import tool, Context
@tool
async def analyze_data(ctx: Context, input_data: dict) -> dict:
"""
一个需要LLM协助分析数据的工具函数。
"""
# ... 一些预处理逻辑 ...
# 关键采样调用：请求客户端LLM分析数据
# 提示词由服务器定义，但执行在客户端
analysis_prompt = f"基于以下数据生成关键洞察报告：n{input_data}n报告要求：..."
llm_analysis = await ctx.sample(
prompt=analysis_prompt,
model="gpt-4-turbo", # 可选：服务器建议的模型偏好
temperature=0.7,
max_tokens=500
) # 此处异步等待客户端返回
# ... 使用 llm_analysis 结果进行后续处理 ...
final_result = process_analysis(llm_analysis, input_data)
return final_result
# 客户端 (FastMCP Client - Green)
from fastmcp import FastMCPClient
def my_sampling_handler(request: SamplingRequest) -> SamplingResponse:
"""
用户定义的采样处理器。
request 包含 prompt, model(建议), temperature 等参数。
"""
# 1. (可选) 根据 request.model 或客户端配置决定最终使用的模型
chosen_model = select_model(request.model) # 客户端有最终选择权
# 2. (可选) 对提示进行最终处理或添加指令
final_prompt = f"你是一个数据分析专家。{request.prompt}"
# 3. 调用实际LLM (示例: 使用OpenAI API, 也可以是本地模型)
import openai
response = openai.chat.completions.create(
model=chosen_model,
messages=[{"role": "user", "content": final_prompt}],
temperature=request.temperature,
max_tokens=request.max_tokens
)
# 4. 提取生成的文本
llm_output = response.choices[0].message.content.strip()
# 5. 构建并返回采样响应
return SamplingResponse(content=llm_output)
# 创建客户端并注册采样处理器
client = FastMCPClient(server_url="...")
client.register_sampling_handler(my_sampling_handler)
client.connect() # 开始连接服务器并监听请求
MCP 采样的应用场景极其广泛，尤其适用于需要服务器端引入智能但希望保持轻量和成本效益的场景：
智能文档处理服务器： 服务器接收文件，委托客户端 LLM 进行摘要、翻译、关键信息提取、问答，然后整合结果提供高级服务。
个性化内容生成服务： 服务器管理内容和规则，将具体的、高度个性化的文本生成（如邮件草稿、营销文案、故事延续）委托给用户选择的 LLM。
数据分析与洞察平台： 服务器处理原始数据，将需要自然语言理解和推理的数据解释、报告生成任务卸载到客户端 LLM。
AI 驱动的决策支持系统： 服务器提供决策框架和上下文，将基于复杂信息的建议生成或风险评估委托给客户端 LLM。
交互式代理（Agents）工作流： 在复杂的多步骤 Agent 工作流中，服务器协调的 Agent 可以将特定的 LLM 思考、规划或生成子任务分发给客户端执行。
结语：总结来说，MCP中的采样允许分布式AI计算。MCP服务器可以在不嵌入模型或调用外部API的情况下，整合强大的LLM功能。这是一座在通常确定性的服务器逻辑和动态文本生成之间的桥梁，通过标准化的协议调用来实现。好了，本次分享就到这里，如果对你有所帮助，记得告诉身边有需要的人，我们下期见。
