Caroline Bishop
05/09/2025 00:23
Khám phá cách thu thập MCP nâng cao tương tác công cụ AI bằng cách thu thập thông tin còn thiếu từ đầu, cải thiện trải nghiệm người dùng thông qua quy trình trực quan và liền mạch, theo những hiểu biết mới nhất từ GitHub.
GitHub đang tiên phong trong việc tạo ra tương tác liền mạch hơn giữa công cụ AI và người dùng thông qua việc triển khai thu thập Model Context Protocol (MCP). Phương pháp này nhằm tinh chỉnh trải nghiệm người dùng bằng cách thu thập thông tin thiết yếu từ đầu, từ đó giảm ma sát và nâng cao chức năng của các ứng dụng được Hỗ trợ bởi AI, theo blog của GitHub.
Hiểu về Thu thập MCP
Về cốt lõi, thu thập MCP liên quan đến việc AI tạm dừng để yêu cầu chi tiết cần thiết từ người dùng trước khi tiếp tục với một nhiệm vụ, do đó ngăn chặn sự phụ thuộc vào các giả định mặc định có thể không phù hợp với sở thích của người dùng. Chức năng này hiện được hỗ trợ bởi GitHub Copilot trong Visual Studio Code, mặc dù tính khả dụng của nó có thể khác nhau giữa các ứng dụng AI khác nhau.
Thách thức Triển khai
Trong một buổi phát trực tiếp gần đây, Chris Reddington của GitHub đã nhấn mạnh những thách thức gặp phải khi triển khai thu thập trong máy chủ MCP cho một trò chơi theo lượt. Ban đầu, máy chủ có các công cụ trùng lặp cho các loại trò chơi khác nhau, dẫn đến nhầm lẫn và lựa chọn công cụ không chính xác bởi AI Agent. Giải pháp liên quan đến việc hợp nhất các công cụ và đảm bảo quy ước đặt tên riêng biệt để xác định rõ mục đích của từng công cụ.
Hợp lý hóa Tương tác Người dùng
Phương pháp tinh chỉnh cho phép người dùng bắt đầu trò chơi với cài đặt cá nhân hóa thay vì tham số mặc định. Ví dụ, khi người dùng yêu cầu một trò chơi tic-tac-toe, hệ thống xác định các chi tiết còn thiếu như mức độ khó hoặc tên người chơi, nhắc người dùng cung cấp thông tin này để điều chỉnh thiết lập trò chơi một cách phù hợp.
Hiểu biết Kỹ thuật
Việc triển khai thu thập trong máy chủ MCP liên quan đến một số bước quan trọng: kiểm tra các tham số bắt buộc, xác định các đối số tùy chọn còn thiếu, bắt đầu thu thập để thu thập thông tin còn thiếu, trình bày lời nhắc dựa trên lược đồ, và hoàn thành yêu cầu ban đầu sau khi tất cả dữ liệu cần thiết được thu thập.
Bài học Kinh nghiệm
Phiên phát triển của Reddington nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đặt tên công cụ rõ ràng và phát triển lặp đi lặp lại. Bằng cách tinh chỉnh tên công cụ và hợp nhất chức năng, nhóm đã giảm độ phức tạp và cải thiện trải nghiệm người dùng. Ngoài ra, phân tích các yêu cầu ban đầu của người dùng để chỉ thu thập thông tin còn thiếu là rất quan trọng trong việc tinh chỉnh quy trình thu thập.
Triển vọng Tương lai
Khi các công cụ được Hỗ trợ bởi AI tiếp tục phát triển, việc tích hợp thu thập MCP mang đến một hướng đi đầy hứa hẹn để nâng cao tương tác người dùng. Phương pháp này không chỉ đơn giản hóa trải nghiệm người dùng mà còn điều chỉnh hoạt động AI với sở thích của người dùng, mở đường cho các ứng dụng trực quan và phản hồi nhanh hơn.
Nguồn hình ảnh: Shutterstock
Source: https://blockchain.news/news/enhancing-ai-interactions-mcp-elicitation
