MCP Academy · 课时

通过 LLM 路由工具调用

Q: 「通过 LLM 路由工具调用」这节课中我会学到什么？

让模型决定调用哪个工具。 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 MCP Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

让模型决定调用哪个工具。

第 4 / 4 课13 个步骤

通过 LLM 路由工具调用 是 CoddyKit 上的免费 MCP Academy 课时。这是第 4 节课，共 4 节。你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。这是 MCP Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 MCP Academy 课程共包含 4 节课。

让模型做决定

到目前为止，都是您选择要调用的工具。真正的强大之处在于将决定交给 LLM，让模型为请求选择合适的工具。

桥接模式

您的客户端变成了一个桥接器：发现 MCP 工具，将工具描述给模型，并运行模型请求的任何工具。

转换架构

您需要将每个 MCP 工具的名称、说明和 inputSchema 转换为模型 API 需要的工具格式，让模型能够看到可用选项。

tools = [
  {"name": t.name, "description": t.description,
   "input_schema": t.inputSchema}
  for t in listed.tools
]

随提示发送工具

调用模型时，您需要将工具列表与用户消息一起传入。这样，模型就准确知道有哪些操作可供选择。

msg = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=messages,
)

模型请求工具

当模型想要执行某项操作时，它的回复会包含一个 tool_use 块，其中有工具名称和它选择的参数。

for block in msg.content:
    if block.type == "tool_use":
        ...

通过 MCP 运行

您需要取得模型请求的名称和输入，并通过 call_tool 将它们转发给服务器；这就是您已经了解的相同调用方式。

result = await session.call_tool(
    block.name, block.input)

返回结果

将工具输出作为 tool_result 发送回模型，让模型读取发生的情况并继续推理。

tool_result = {"type": "tool_result",
  "tool_use_id": block.id,
  "content": result.content[0].text}

循环直到完成

模型可能会连续调用多个工具。您需要持续运行循环，直到它不再请求工具并给出最终答案。

两种协议相遇

您的桥接器使用两种语言：用于推理的模型 API，以及用于工具的 MCP。客户端会在两者之间悄然完成转换。

为什么不硬编码

硬编码工具选择无法扩展。让模型负责路由后，新增 MCP 服务器就能带来新的能力，而无需任何逻辑改动。

保留人工参与环节

对于有风险的操作，请在运行模型选中的工具前暂停，并先请用户批准。负责路由不代表盲目信任。

快速检查

模型想让客户端运行工具时，会发送什么内容？

在交互式课程中回答

回顾：由模型负责

您连接起了完整循环：向 LLM 描述 MCP 工具，通过 call_tool 运行它选中的工具，返回结果，并重复这一过程，直到答案准备就绪。

免费开始

用 AI 导师学习 Python — 免费

在浏览器中编写并运行真实代码，获得全天候 AI 导师的即时帮助，并在网页或应用中继续学习。

课程: 30
课程: 120

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常见问题解答

「通过 LLM 路由工具调用」课时是免费的吗？

是的 — 「通过 LLM 路由工具调用」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 MCP Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 MCP Academy 课程共包含 4 节课。

「通过 LLM 路由工具调用」这节课中我会学到什么？

让模型决定调用哪个工具。你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 MCP Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 MCP Academy 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 MCP Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。这是第 4 节课，共 4 节。

「通过 LLM 路由工具调用」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 MCP Academy 课中编写并运行代码吗？

能。每节 MCP Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

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