提示詞
提示詞是使用者挑選的訊息範本。
工具是給模型用的。提示詞正好相反:使用者從用戶端的選單(斜線指令、按鈕)裡選一個,填好引數,算繪出來的訊息就會進入對話,就像是使用者自己打的一樣。
宣告的方式是在回傳文字的函式上加 @mcp.prompt()。
第一個提示詞
from mcp.server import MCPServer
mcp = MCPServer("Code Helper")
@mcp.prompt()
def review_code(code: str) -> str:
"""Review a piece of code."""
return f"Please review this code:\n\n{code}"
SDK 讀取的三樣東西和工具一樣:
- 名稱是函式名稱:
review_code。 - 用戶端顯示的描述是 docstring:
Review a piece of code. - 引數來自參數。
code沒有預設值,所以是必填。
這就是用戶端從 prompts/list 拿回來的內容:
{
"name": "review_code",
"description": "Review a piece of code.",
"arguments": [
{"name": "code", "required": true}
]
}
這裡沒有 JSON Schema。提示詞的引數是一串扁平的具名字串值:是給人填的表單,不是給模型組出來的 payload。
算繪
用戶端用 prompts/get 算繪範本,並傳入引數。函式會執行,回傳的 str 變成一則使用者訊息:
{
"description": "Review a piece of code.",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": {
"type": "text",
"text": "Please review this code:\n\ndef add(a, b): return a + b"
}
}
],
"resultType": "complete"
}
提示詞的一生就這樣:依名稱列出、需要時算繪、丟進聊天裡。
Check
required 會在函式執行前就強制檢查。算繪 review_code 時不給 code,請求本身就會以 JSON-RPC 錯誤(錯誤碼 -32603)失敗:
mcp.shared.exceptions.MCPError: Internal server error
這裡沒有工具那種可以交回給模型的錯誤結果,因為根本沒有模型參與:呼叫會直接引發例外。原因(Missing required arguments: {'code'})會記在伺服器記錄裡。
試試看
用 MCP Inspector 執行伺服器:
uv run mcp dev server.py
打開 Prompts 分頁並選擇 review_code。Inspector 會畫出一個表單,裡面有一個必填的 code 欄位。填好、算繪,拿回來的就是上面那則使用者訊息。
不只一則訊息
程式碼審查是一則訊息。偵錯則是一段對話,而提示詞可以替整段對話起頭。
改成回傳訊息清單,而不是 str:
from mcp.server import MCPServer
from mcp.server.mcpserver.prompts.base import AssistantMessage, Message, UserMessage
mcp = MCPServer("Code Helper")
@mcp.prompt()
def review_code(code: str) -> str:
"""Review a piece of code."""
return f"Please review this code:\n\n{code}"
@mcp.prompt()
def debug_error(error: str) -> list[Message]:
"""Start a debugging conversation."""
return [
UserMessage("I'm seeing this error:"),
UserMessage(error),
AssistantMessage("I'll help debug that. What have you tried so far?"),
]
UserMessage和AssistantMessage來自mcp.server.mcpserver.prompts.base。交給它們一個str,它們會幫你包成TextContent。角色就是類別名稱。Message是它們共同的基底類別,用它當作回傳型別註記。
現在算繪 debug_error 會依序產生三則訊息:
{
"description": "Start a debugging conversation.",
"messages": [
{"role": "user", "content": {"type": "text", "text": "I'm seeing this error:"}},
{"role": "user", "content": {"type": "text", "text": "TypeError: 'int' object is not iterable"}},
{
"role": "assistant",
"content": {"type": "text", "text": "I'll help debug that. What have you tried so far?"}
}
],
"resultType": "complete"
}
注意最後一則。預先填好一輪 assistant 的回合,就是引導模型下一個回覆的方法,不必讓使用者自己打出引導的話。
標題與引數描述
review_code 是函式名稱,不是標籤。給用戶端更適合放在按鈕上的文字,並描述每個引數,讓表單自己說明清楚:
from typing import Annotated
from pydantic import Field
from mcp.server import MCPServer
mcp = MCPServer("Code Helper")
@mcp.prompt(title="Code review")
def review_code(
code: Annotated[str, Field(description="The code to review.")],
language: Annotated[str, Field(description="The language the code is written in.")] = "python",
) -> str:
"""Review a piece of code."""
return f"Please review this {language} code:\n\n{code}"
title="Code review"是給人看的名稱,和工具的title完全一樣。Annotated[str, Field(description=...)]和 工具 用來描述工具參數的寫法相同。在這裡描述會落在引數上,而不是 schema 裡。language有預設值,所以不再是必填。
prompts/list 的項目現在帶齊了用戶端畫出好表單所需的一切:
{
"name": "review_code",
"title": "Code review",
"description": "Review a piece of code.",
"arguments": [
{"name": "code", "description": "The code to review.", "required": true},
{"name": "language", "description": "The language the code is written in.", "required": false}
]
}
Info
如果讀過 工具,這一頁的內容你都已經會了。同樣的裝飾器、同樣以 docstring 當描述、同樣的 Annotated/Field。唯一不同的是由誰觸發(使用者),以及結果去哪裡(進入對話)。
重點回顧
- 在函式上加
@mcp.prompt(),它就成為提示詞。名稱取自函式,描述取自 docstring。 - 提示詞由使用者控制:用戶端列出來,使用者挑一個並填入引數。
- 引數是一串扁平的具名字串(沒有 schema)。有預設值的參數就是選填。
- 回傳
str會變成一則使用者訊息。回傳UserMessage/AssistantMessage的清單,可以替多輪對話起頭。 title=和Field(description=...)是用戶端放在 UI 上的內容。- 缺少必填引數會讓整個請求失敗,沒有個別提示詞的錯誤結果。
伺服器端替提示詞(或資源範本)引數做自動完成,請見 自動完成。