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第18章：MCP在创作领域中的应用

创意过程，无论是写作、绘画、音乐创作还是设计，往往充满了不确定性、迭代和灵感的迸发。传统 AI 在创意领域的应用常常局限于风格迁移、简单内容生成等。MCP 框架通过其对记忆、上下文和规划的整合，为 AI Agent 参与和辅助更深层次的创意活动提供了可能。本章将探讨 MCP 如何应用于创意生成、灵感管理、创作计划等方面，并以一个 MCP 增强的创意助手为例进行分析。

1. 创意生成与发展：超越简单模仿

AI 参与创意生成的核心挑战在于如何产生新颖、连贯且有意义的内容，而不仅仅是模仿训练数据。

1.1 灵感来源的多样化 (Memory)

• 多模态记忆库 (LTM)：存储文本（故事片段、诗歌、概念描述）、图像（风格参考、草图、情绪板）、音频（旋律片段、音效）、甚至代码片段等多种形式的创意素材和灵感。
• 关联性检索 (LTM)：基于语义、风格、情感或用户自定义标签进行检索。例如，用户输入“赛博朋克雨夜”，Agent 可以从 LTM 中检索出相关的文字描述、霓虹灯图像、合成器音乐片段等，作为灵感触发点。
• 随机性与突变 (Memory/Planning)