Sammensette verktøy på tvers av servere

Du hardkoder sjelden disse flytene. Modellen leser resultatet fra ett verktøy, bestemmer neste trinn og kaller selv riktig verktøy på riktig server.

Sammensetning fungerer bare når resultatene er ryddige. Ved å returnere strukturert output i stedet for løs tekst får neste verktøy nøyaktig feltet det forventer.

Ved kjeding henter modellen ut en verdi, for eksempel en id, fra trinn én og sender den som et argument til trinn to. Forutsigbare skjemaer gjør denne overføringen pålitelig.

Flere kjedede kall danner en agent-løkke: utfør en handling, observer resultatet, og utfør en ny handling. Verten kjører hvert trinn og sender resultatet tilbake til modellen.

Fordi verktøyene deler samme utvalg, bryr modellen seg ikke om at søk og lesing kjører på forskjellige servere. For modellen er arbeidsflyten bare én jevn sekvens.

Hvert trinn legger resultatet sitt til konteksten. Begrens store resultater, slik at en lang kjede ikke overskrider modellens budsjett før den når målet.

Hvis et trinn i midten mislykkes, returnerer du en tydelig feil som modellen kan lese. Da kan den prøve på nytt, velge et annet verktøy eller stoppe i stedet for å bygge videre på søppeldata.

Verktøy som gjør én ting godt og returnerer ryddige data, er enklest å komponere. Små, presise verktøy kan kombineres til kraftige arbeidsflyter. 🧩

Det er ved komposisjon MCP virkelig utmerker seg: Uavhengige servere kan kjedes sammen til innholdsrike arbeidsflyter med flere trinn, som oppleves som én kompetent assistent. ✨

Modellen kjeder verktøy på tvers av servere og sender ryddige, strukturerte utdata fra ett verktøy til det neste. Små, presise verktøy kan settes sammen til innholdsrike arbeidsflyter. 🎉