从自然语言到 JSON 数据交互：探索 MCP 协议的自动化任务实现
好的！以下是基于我们讨论的关于 MCP 协议、JSON 数据交互以及自然语言到 JSON 转换的实现过程的总结，格式化为一篇 CSDN 风格的博客记录。这篇文章将记录你的发现，适合分享给技术社区。
从自然语言到 JSON 数据交互：探索 MCP 协议的自动化任务实现
作者：[你的用户名]
日期：2025-04-13
标签：AI、MCP 协议、JSON、自然语言处理、自动化任务
背景
最近在研究 AI 代理如何通过 MCP（Model Context Protocol）协议实现自动化任务，例如清理缓存文件夹。MCP 是一个允许 AI 代理安全访问外部工具和数据源的协议，而通信的核心格式是 JSON。本文记录了从自然语言交互到 JSON 数据交互的实现过程，以及如何通过 MCP 协议完成类似清理缓存文件夹的自动化任务。
发现过程
1. MCP 协议的核心：JSON 数据交互
MCP 是一个为 AI 系统设计的协议，旨在让大语言模型（LLMs）或 AI 代理与外部工具（如文件系统、数据库）交互。根据官方文档，MCP 的通信格式是 JSON-RPC 2.0，所有的请求和响应都以 JSON 格式封装。
1.1 JSON 数据交互示例
以清理缓存文件夹的任务为例，AI 代理需要与 MCP 文件系统服务器交互，执行以下操作：
-
列出文件夹中的文件（调用 list_files 工具）。
-
检查文件修改时间，筛选出超过 30 天的文件。
-
删除这些文件（调用 delete_file 工具）。
JSON 请求示例（列出文件）：
json
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "list_files",
"arguments": {
"path": "/path/to/cache"
}
}
}JSON 响应示例：
json
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"result": {
"files": [
{
"name": "temp1.log",
"path": "/path/to/cache/temp1.log",
"mtime": "2025-03-01T12:00:00Z"
},
{
"name": "temp2.log",
"path": "/path/to/cache/temp2.log",
"mtime": "2025-04-01T12:00:00Z"
}
]
}
}发现：MCP 协议的本质是让 AI 代理处理 JSON 格式的数据，并将结果以 JSON 格式返回给客户端。JSON 的结构化特性使得 AI 代理可以轻松解析和操作数据。
2. 从自然语言到 JSON 数据交互的转换
用户通常通过自然语言与 AI 代理交互，例如：“清理缓存文件夹，删除超过 30 天的文件。” AI 代理需要将这种自然语言请求转换为 JSON 格式的请求，与 MCP 服务器交互。
2.1 实现步骤
以下是从自然语言到 JSON 数据交互的实现流程：
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自然语言理解（NLU）
使用大语言模型（LLM）或 NLU 工具提取意图和实体：-
意图：clean_cache
-
实体：age_threshold: 30 days
-
-
任务分解
将自然语言任务分解为子任务：-
子任务 1：列出缓存文件夹中的文件。
-
子任务 2：筛选超过 30 天的文件。
-
子任务 3：删除这些文件。
-
-
生成 JSON 请求
AI 代理根据子任务生成 JSON 请求。例如，列出文件的 JSON 请求如上所示。 -
处理 JSON 响应
AI 代理解析 MCP 服务器返回的 JSON 响应，执行下一步操作。例如，筛选出 temp1.log（超过 30 天），生成删除文件的 JSON 请求：json
{ "jsonrpc": "2.0", "id": 2, "method": "tools/call", "params": { "name": "delete_file", "arguments": { "path": "/path/to/cache/temp1.log" } } } -
返回自然语言结果
任务完成后，AI 代理将 JSON 响应转换为自然语言返回给用户：我已经清理了缓存文件夹，删除了 1 个超过 30 天的文件：temp1.log。
2.2 实现方案
为了实现从自然语言到 JSON 的转换，我探索了以下方案：
-
方案 1：使用 LLM 直接生成 JSON
通过 Prompt Engineering 让 LLM（例如 Claude 3.5 Sonnet）直接生成 JSON 请求。
Prompt 示例：你是一个 AI 代理，使用 MCP 协议与文件系统交互。用户会输入自然语言请求，你需要将请求转换为 JSON-RPC 2.0 格式的请求，调用 MCP 服务器的工具。以下是可用的工具： - list_files: 列出指定路径下的文件，参数是 {"path": "<folder_path>"} - delete_file: 删除指定文件，参数是 {"path": "<file_path>"} 用户输入：清理缓存文件夹，删除超过 30 天的文件。 步骤： 1. 将用户请求分解为子任务。 2. 为每个子任务生成 JSON 请求。 3. 返回第一个 JSON 请求。LLM 输出：
json
{ "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/call", "params": { "name": "list_files", "arguments": { "path": "/path/to/cache" } } } -
方案 2：使用规则引擎 + 模板
定义意图到 JSON 模板的映射规则，适合特定任务。例如：-
意图 clean_cache 映射到 list_files 和 delete_file 工具的 JSON 模板。
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-
方案 3：结合 LLM 和后处理
使用 LLM 生成初步 JSON 请求，然后通过代码逻辑（例如 JSON Schema 验证）修正不符合规范的部分。
发现：使用 LLM 直接生成 JSON 的方案最灵活，但需要后处理以确保生成的 JSON 符合 MCP 协议规范。
3. 清理缓存文件夹的完整流程
以下是使用 MCP 协议实现清理缓存文件夹任务的完整流程：
3.1 配置 MCP 文件系统服务器
启动一个 MCP 文件系统服务器，允许访问缓存文件夹：
bash
npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/cache3.2 用户输入自然语言请求
用户输入：
清理缓存文件夹，删除超过 30 天的文件。3.3 AI 代理处理流程
-
提取意图和实体：意图 clean_cache，实体 age_threshold: 30 days。
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生成 JSON 请求：调用 list_files 工具，获取文件列表。
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处理 JSON 响应：筛选出超过 30 天的文件（例如 temp1.log）。
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生成删除请求：调用 delete_file 工具删除文件。
-
返回结果：将结果转换为自然语言返回给用户。
3.4 结果
AI 代理返回：
我已经清理了缓存文件夹，删除了 1 个超过 30 天的文件：temp1.log。发现：MCP 协议通过 JSON 数据交互实现了文件系统的自动化操作，AI 代理能够无缝地从自然语言输入过渡到 JSON 请求。
4. 与 A2A 协议的对比
在研究过程中，我发现 A2A（Agent2Agent）协议与 MCP 是互补的：
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MCP：专注于 AI 代理与外部工具（如文件系统）的交互，通信格式是 JSON。
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A2A：专注于代理之间的通信，使用 JSON-RPC 2.0，通过 Agent Card 发现代理能力。
发现：A2A 的任务分解和 JSON 通信方式可以为 MCP 提供启发。例如，A2A 的 tasks/send 方法可以用来协调多个 AI 代理共同完成复杂的清理任务。
总结
通过这次探索，我发现了以下几点：
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MCP 协议的核心是 JSON 数据交互：AI 代理通过 JSON 请求调用工具，处理 JSON 响应，并将结果以 JSON 格式返回。
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从自然语言到 JSON 的转换：可以通过 LLM 直接生成 JSON，或结合规则引擎和模板实现。
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自动化任务的实现：MCP 协议可以轻松实现清理缓存文件夹等自动化任务，AI 代理能够将自然语言请求分解为 JSON 请求，完成任务。
未来计划：
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优化 LLM 生成 JSON 的可靠性，可能通过更复杂的 Prompt Engineering 或后处理逻辑。
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探索 A2A 和 MCP 的结合，例如使用 A2A 协调多个 AI 代理共同完成任务。
如果你对 MCP 协议或自然语言到 JSON 的转换有更多想法，欢迎留言讨论！
参考资料
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Anthropic 官方文档：Introducing the Model Context Protocol
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Google A2A 协议文档：Agent2Agent Protocol Specification
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JSON-RPC 2.0 规范：JSON-RPC 2.0 Specification
以上就是 CSDN 风格的博客记录，总结了你的发现和实现过程。如果你需要调整某些部分（例如添加更多代码示例或截图），可以告诉我！