Caroline Bishop
05 wrz 2025 00:23
Odkryj, jak pozyskiwanie informacji MCP usprawnia interakcje z narzędziami AI poprzez zbieranie brakujących informacji z wyprzedzeniem, poprawiając doświadczenie użytkownika dzięki intuicyjnym i płynnym procesom, zgodnie z najnowszymi spostrzeżeniami GitHub.
GitHub jest pionierem w tworzeniu bardziej płynnej interakcji między narzędziami AI a użytkownikami poprzez wdrożenie pozyskiwania informacji w ramach Model Context Protocol (MCP). Podejście to ma na celu udoskonalenie doświadczeń użytkowników poprzez gromadzenie niezbędnych informacji z wyprzedzeniem, zmniejszając tym samym tarcia i zwiększając funkcjonalność aplikacji opartych na AI, jak podaje blog GitHub.
Zrozumienie pozyskiwania informacji MCP
W swojej istocie, pozyskiwanie informacji MCP polega na tym, że AI wstrzymuje się, aby poprosić użytkowników o niezbędne szczegóły przed przystąpieniem do zadania, zapobiegając tym samym poleganiu na domyślnych założeniach, które mogą nie być zgodne z preferencjami użytkownika. Ta funkcjonalność jest obecnie obsługiwana przez GitHub Copilot w Visual Studio Code, choć jej dostępność może się różnić w zależności od różnych aplikacji AI.
Wyzwania implementacyjne
Podczas niedawnej transmisji, Chris Reddington z GitHub podkreślił wyzwania napotkane podczas implementacji pozyskiwania informacji w serwerze MCP dla gry turowej. Początkowo serwer miał zduplikowane narzędzia dla różnych typów gier, co prowadziło do zamieszania i nieprawidłowego wyboru narzędzi przez agentów AI. Rozwiązanie polegało na konsolidacji narzędzi i zapewnieniu wyraźnych konwencji nazewnictwa, aby jasno określić cel każdego narzędzia.
Usprawnianie interakcji z użytkownikiem
Udoskonalone podejście pozwala użytkownikom rozpocząć grę z spersonalizowanymi ustawieniami zamiast domyślnych parametrów. Na przykład, gdy użytkownik prosi o grę w kółko i krzyżyk, system identyfikuje brakujące szczegóły, takie jak poziom trudności czy nazwa gracza, prosząc użytkownika o te informacje, aby odpowiednio dostosować konfigurację gry.
Spostrzeżenia techniczne
Implementacja pozyskiwania informacji w serwerze MCP obejmuje kilka kluczowych kroków: sprawdzanie wymaganych parametrów, identyfikowanie brakujących opcjonalnych argumentów, inicjowanie pozyskiwania w celu zebrania brakujących informacji, prezentowanie podpowiedzi opartych na schematach oraz ukończenie pierwotnego żądania po zebraniu wszystkich niezbędnych danych.
Wyciągnięte wnioski
Sesja rozwojowa Reddingtona podkreśliła znaczenie jasnego nazewnictwa narzędzi i iteracyjnego rozwoju. Poprzez udoskonalenie nazw narzędzi i konsolidację funkcjonalności, zespół zmniejszył złożoność i poprawił doświadczenie użytkownika. Dodatkowo, analizowanie początkowych żądań użytkowników w celu pozyskania tylko brakujących informacji było kluczowe w udoskonalaniu procesu pozyskiwania informacji.
Perspektywy na przyszłość
W miarę ewolucji narzędzi opartych na AI, integracja pozyskiwania informacji MCP oferuje obiecującą drogę do usprawnienia interakcji z użytkownikiem. To podejście nie tylko upraszcza doświadczenie użytkownika, ale także dostosowuje operacje AI do preferencji użytkownika, torując drogę do bardziej intuicyjnych i responsywnych aplikacji.
Źródło obrazu: Shutterstock
Źródło: https://blockchain.news/news/enhancing-ai-interactions-mcp-elicitation
