场景:智能生成药品检测报告
# MCP工具链协同示例
def generate_drug_report():
# 步骤1:从LIMS获取原始数据
lims_data = client.call("lims/query", {"sample_id": "DRUG-001"})
# 步骤2:查询最新药典标准(GB 31658-2025)
pharmacopoeia = client.call("db/query", {"standard": "GB31658-2025"})
# 步骤3:调用计算工具分析合规性
analysis = client.call("math/calculate_rsd",
{"data": lims_data, "threshold": pharmacopoeia["rsd_threshold"]})
# 步骤4:自动生成Word报告
report = client.call("docx/generate",
{"template": "drug_report", "data": analysis})
return report
传统需200+行代码,MCP仅需20行,且支持实时更新标准。
2.优化方向
# 使用gRPC替代WebSocket提升性能
server.start(protocol="grpc", port=8321) # 延迟<10ms[6](@ref)
3.未来趋势
【小结】
MCP通过协议标准化解决了AI落地的“最后一公里”问题,其价值不仅在于技术实现(如Python中的简洁工具调用),更在于构建了开放协同的AI生态。随着三维天地SunwayLink等平台推动行业适配,MCP正成为AI Agent时代的水电煤基础设施,最终实现“一个协议连接万物”的智能未来。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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