第14章：MCP服务端项目开发实战：多模态信息处理

第14章：MCP服务端项目开发实战：多模态信息处理

随着 AI 技术的发展，我们越来越多地需要处理来自不同模态（Modality）的信息，如文本、图像、音频、视频等。传统的 AI Agent 主要关注单一模态（通常是文本），而未来的智能体需要具备理解和融合多模态信息的能力，才能更全面地感知世界并与用户进行更自然的交互。本章将探讨 MCP 框架如何扩展以支持多模态信息处理，包括数据的统一表示、多模态上下文的融合、多模态记忆的存储与检索，以及相应的规划策略。

1. 文本、图像、音频数据的统一表示 (Unified Representation)

处理多模态信息的第一步是如何将来自不同来源、格式各异的数据表示为机器可以理解和处理的统一格式。向量嵌入是实现这一目标的关键技术。

1.1 嵌入空间 (Embedding Space)

核心思想是将不同模态的数据映射到同一个共享的向量空间 (Shared Embedding Space) 中。在这个空间里：

• 语义相关的不同模态数据（例如，一张猫的图片和文本描述“一只猫坐在垫子上”）的向量表示在空间中是邻近的。
• 可以基于向量表示计算不同模态数据之间的相似度。