核心内容:
- go-zero 的 MCP SDK 支持动态 Prompts，允许 AI 应用在运行时生成基于上下文、参数驱动的 Prompts。
- MCP Prompts 具有标准化、可重用性、用户控制、动态参数和上下文感知等优点。
- 通过定义配置、实现 Prompts 处理器，并向 MCP 服务器注册 Prompts，可以实现动态 Prompts 的功能。
源自 | kevwan 微服务实践 2025-05-12 09:36
在当今 AI 应用越来越复杂、需求越来越高的情况下，单纯靠模型本身已经远远不够了。要想让AI 真正成为一个有"行动力"的智能体，它必须能够动态调用外部工具、实时访问最新数据，并与用户持续交互。
这就是 Model Context Protocol（MCP） 想要解决的问题。
理解 MCP 中的 Prompts
MCP Prompts 的优点是标准化和优化LLM交互
标准化和可重用性：
- MCP Prompts 允许开发者创建一致的、可重用的交互模式。这意味着常见的LLM交互（如代码审查、数据分析或内容生成）可以标准化并共享，减少重复开发工作。
用户控制：
动态参数和上下文：
- Prompts 可以接受动态参数，并结合资源上下文（如日志、代码文件）。这使交互更具定制性和上下文感知。
多步骤工作流：
- Prompts 支持多步骤工作流，允许复杂的顺序交互。例如，调试错误时，可以先通过 Prompts 识别问题，然后建议解决方案。
MCP Prompts 的发现、调用和集成
发现：
• 通过 prompts/list 端点获取可用 Prompts 的列表。该端点返回 Prompts 的名称、描述和所需参数。
使用：
• 通过 prompts/get 请求使用 Prompts，用户可以提供参数进行定制。例如，一个名为“create-greeting” 的 Prompts 可能接受name和style参数。
资源集成：
• Prompts 可以与资源（如数据源）结合，增强上下文感知能力。例如，Prompts 可以引用日志或代码文件。
通知：
• 服务器通过 notifications/prompts/list_changed 通知客户端 Prompts 列表的变化。
• 客户端可通过 prompts/list 重新获取更新后的列表，确保同步。
go-zero 的 MCP SDK 最关键的特性之一就是对动态 Prompts 的支持，它允许你的 AI 应用在运行时生成基于上下文、参数驱动的 Prompts。与硬编码的静态 Prompts 不同，MCP 中的动态 Prompts 可以基于用户输入、系统状态或外部数据源生成。
MCP 中的 Prompts 类型
go-zero MCP 框架支持：
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静态 Prompts,固定的 Prompts 模板
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动态 Prompts,基于输入参数在运行时生成的 Prompts
使用 MCP Prompts 的好处
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| 使用 JSON-RPC 的一致 Prompts 结构 |
在 go-zero MCP 中实现动态 Prompts
步骤 1：定义配置
为 MCP 服务器创建配置文件：
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name: prompt-service
port: 8080
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步骤 2：实现 Prompts 处理器
在你的 Go 应用中，注册基于输入参数生成动态 Prompts 的处理器：
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package main
import (
"flag"
"fmt"
"github.com/zeromicro/go-zero/core/conf"
"github.com/zeromicro/go-zero/core/logx"
"github.com/zeromicro/go-zero/mcp"
)
var configFile = flag.String("f", "etc/config.yaml", "配置文件")
func main() {
flag.Parse()
var c mcp.McpConf
conf.MustLoad(*configFile, &c)
// 创建并启动 MCP 服务器
server := mcp.NewMcpServer(c)
// 注册你的 Prompts 处理器
registerMyPrompt(server)
// 启动服务器
logx.Info("正在启动带有 SSE 传输的 MCP 服务器")
server.Start()
}
// registerMyPrompt 注册动态 Prompts 处理器
func registerMyPrompt(server mcp.McpServer) {
server.RegisterPrompt(mcp.Prompt{
Name: "get_custom_prompt",
Description: "基于输入参数生成自定义提示词",
Arguments: []mcp.PromptArgument{
{
Name: "user_query",
Description: "用户的原始查询",
Required: true,
},
{
Name: "context_id",
Description: "可选的上下文标识符",
Required: false,
},
},
Handler: func(ctx context.Context, args map[string]string) ([]mcp.PromptMessage, error) {
// 解析参数
var req struct {
UserQuery string `json:"user_query"`
ContextID string `json:"context_id,optional"`
}
if err := mcp.ParseArguments(args, &req); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("参数解析失败: %w", err)
}
// 基于输入参数生成动态提示词
return []mcp.PromptMessage{
{
Role: mcp.RoleUser,
Content: mcp.TextContent{
Text: fmt.Sprintf(`你是一个有帮助的助手。
请回答以下问题: %s
%s`, req.UserQuery, getContextInstructions(req.ContextID)),
},
},
}, nil
},
})
}
func getContextInstructions(contextID string) string {
if contextID == "" {
return ""
}
// 在实际应用中，你可能会基于 contextID 从数据库或外部服务
// 获取特定上下文的指令
return fmt.Sprintf("\n回答时，请考虑 ID 为 %s 的上下文", contextID)
}
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实际案例：Golang 代码审查助手
让我们看一个使用 go-zero MCP Prompts 的实际案例 - 一个帮助进行 Golang 代码审查的智能助手。
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package main
import (
"context"
"flag"
"fmt"
"github.com/zeromicro/go-zero/core/conf"
"github.com/zeromicro/go-zero/core/logx"
"github.com/zeromicro/go-zero/mcp"
)
var configFile = flag.String("f", "etc/config.yaml", "配置文件")
func main() {
flag.Parse()
var c mcp.McpConf
conf.MustLoad(*configFile, &c)
// 创建并启动 MCP 服务器
server := mcp.NewMcpServer(c)
// 注册你的提示词处理器
registerCodeReviewPrompt(server)
// 启动服务器
logx.Info("正在启动带有 SSE 传输的 MCP 服务器")
server.Start()
}
// registerCodeReviewPrompt 注册代码审查提示词处理器
func registerCodeReviewPrompt(server mcp.McpServer) {
server.RegisterPrompt(mcp.Prompt{
Name: "get_code_review_prompt",
Description: "获取一个用于审查 Go 代码的提示词，提供最佳实践和改进建议",
Arguments: []mcp.PromptArgument{
{
Name: "code_snippet",
Description: "要审查的代码片段",
Required: true,
},
{
Name: "focus_areas",
Description: "审查重点领域，如性能、并发、安全等",
Required: false,
},
},
Handler: func(ctx context.Context, args map[string]string) ([]mcp.PromptMessage, error) {
var req struct {
CodeSnippet string `json:"code_snippet"`
FocusAreas string `json:"focus_areas,optional"`
}
if err := mcp.ParseArguments(args, &req); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("参数解析失败: %w", err)
}
// 创建并返回带有详细指令的提示词消息
return []mcp.PromptMessage{
{
Role: mcp.RoleUser,
Content: mcp.TextContent{
Text: `你是一位经验丰富的 Go 语言专家，精通代码审查和最佳实践。`,
},
},
{
Role: mcp.RoleUser,
Content: mcp.TextContent{
Text: fmt.Sprintf(`请审查以下 Go 代码，并提供改进建议：
<go-code>
%s
</go-code>
请按以下方面进行评估：
1. 代码质量和可读性
2. Go 语言最佳实践的遵循情况
3. 潜在的错误或边缘情况
4. 性能优化机会
5. 并发安全性考虑
%s
请提供具体、可行的改进建议，并解释每个建议的理由。如果有必要，提供修改后的代码示例。`,
req.CodeSnippet,
getFocusAreasInstructions(req.FocusAreas)),
},
},
}, nil
},
})
}
func getFocusAreasInstructions(focusAreas string) string {
if focusAreas == "" {
return "6. 如有额外需要关注的方面，也请列出"
}
return fmt.Sprintf("6. 特别关注以下方面：%s", focusAreas)
}
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交互流程如下图：
高级 Prompts 技术
1. 多消息 Prompts
你可以返回多个 Prompts 消息来创建更复杂的对话：
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return []mcp.PromptMessage{
{
Role: mcp.RoleSystem,
Content: mcp.TextContent{
Type: mcp.ContentTypeText,
Text: "你是一个专注于代码审查的 AI 助手。",
},
},
{
Role: mcp.RoleUser,
Content: mcp.TextContent{
Type: mcp.ContentTypeText,
Text: fmt.Sprintf("请审查这段代码: %s", codeSnippet),
},
},
}, nil
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MCP Prompts 的最佳实践
- 具体明确：在 Prompts 中提供清晰、详细的指令
- 包含上下文：添加相关上下文以帮助模型理解任务
- 使用参数：利用动态参数使 Prompts 具有适应性
- 保持安全：注意不要在 Prompts 中包含敏感信息
- 全面测试：使用各种输入测试你的 Prompts，确保它们按预期工作
开始使用
要开始使用 go-zero MCP Prompts：
下一篇我们将介绍 go-zero MCP Resources，敬请关注。有关更多信息和高级用法，请访问 go-zero 官方文档。
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https://github.com/zeromicro/go-zero
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