采样 – MCP 中文站（Model Context Protocol 中文）

采样

社区译文；来源： MCP 80041ab0

已弃用：采样功能自协议版本 2026-07-28 起已弃用（SEP-2577）。根据功能生命周期策略（英文），该功能在本次修订发布后至少十二个月内仍会保留在规范中，之后才可能被移除。新实现 SHOULD NOT 采用此功能；现有实现 SHOULD 迁移为直接集成 LLM 提供商 API。参见弃用功能登记表。

模型上下文协议（MCP）为服务器通过客户端向语言模型请求 LLM 采样（“补全”或“生成”）提供了一种标准方式。此流程让客户端能够控制模型访问、选择和权限，同时使服务器无需服务器 API 密钥即可利用 AI 能力。服务器可以请求基于文本、音频或图像的交互，并可选择在提示词中包含来自 MCP 服务器的上下文。

用户交互模型

MCP 中的采样允许在其他 MCP 服务器功能内部_嵌套_发起 LLM 调用，从而让服务器实现智能体行为。

实现可以自由采用符合自身需求的任何界面模式来公开采样；协议本身不规定具体的用户交互模型。

出于信任、安全与防护考虑，采样流程始终 SHOULD 有人参与，并能够拒绝采样请求。

应用程序 SHOULD：

提供便于直观审查采样请求的 UI
允许用户在发送前查看和编辑提示词
在交付前展示生成的响应供用户审查

采样中的工具

服务器可以在采样请求中提供 tools 数组以及可选的 toolChoice 配置，请求客户端的 LLM 在采样期间使用工具。tools 数组中的工具定义仅适用于该次采样请求，不必对应已注册的工具。这样，服务器可以实现智能体行为：LLM 调用专门指定的工具、接收结果并继续对话，整个过程都在一次采样请求流程内完成。

客户端要接收启用工具的采样请求，MUST 通过 sampling.tools 能力声明支持工具使用。服务器 MUST NOT 向未通过 sampling.tools 能力声明支持工具使用的客户端发送启用工具的采样请求。

能力

支持采样的客户端 MUST 在每个请求的 _meta.io.modelcontextprotocol/clientCapabilities 中声明 sampling 能力：

基础采样：

{
  "_meta": {
    "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {
      "sampling": {}
    }
  }
}

支持工具使用：

{
  "_meta": {
    "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {
      "sampling": {
        "tools": {}
      }
    }
  }
}

支持包含上下文（已弃用）：

{
  "_meta": {
    "io.modelcontextprotocol/clientCapabilities": {
      "sampling": {
        "context": {}
      }
    }
  }
}

includeContext 参数值 "thisServer" 和 "allServers" 已根据功能生命周期策略（英文）（SEP-2596）弃用；它们最迟会随采样功能一同移除。服务器 SHOULD 避免使用这些值（例如可以直接省略 includeContext，因为其默认值为 "none"），并且除非客户端声明了 sampling.context 能力，否则 SHOULD NOT 使用这些值。参见弃用功能登记表。

协议消息

创建消息

为了在处理客户端请求期间请求语言模型生成，服务器发送一个包含 sampling/createMessage 请求的 InputRequiredResult：

输入请求（在 InputRequiredResult.inputRequests 中传递）：

{
  "method": "sampling/createMessage",
  "params": {
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": {
          "type": "text",
          "text": "What is the capital of France?"
        }
      }
    ],
    "modelPreferences": {
      "hints": [
        {
          "name": "claude-3-sonnet"
        }
      ],
      "costPriority": 0.3,
      "intelligencePriority": 0.8,
      "speedPriority": 0.5
    },
    "temperature": 0.1,
    "systemPrompt": "You are a helpful assistant.",
    "includeContext": "thisServer",
    "maxTokens": 100
  }
}

客户端结果（在重试请求的 inputResponses 中返回）：

{
  "role": "assistant",
  "content": {
    "type": "text",
    "text": "The capital of France is Paris."
  },
  "model": "claude-3-sonnet-20240307",
  "stopReason": "endTurn"
}

使用工具进行采样

下图展示了使用工具进行采样的完整流程，包括多轮工具循环：

  sequenceDiagram
    participant Server
    participant Client
    participant User
    participant LLM

    Client->>Server: tools/call(id:1)
    note right of Server: Server needs more info
    Server->>Client: InputRequiredResult(<br/>sampling/createMessage<br/>(messages + tools))

    Note over Client,User: Human-in-the-loop review
    Client->>User: Present request for approval
    User-->>Client: Approve/modify

    Client->>LLM: Forward request with tools
    LLM-->>Client: Response with tool_use<br/>(stopReason: "toolUse")

    Client->>User: Present tool calls for review
    User-->>Client: Approve tool calls
    Client-->>Server: tools/call(id:2, Return tool_use response)

    Note over Server: Execute tool(s)
    Server->>Server: Run get_weather("Paris")<br/>Run get_weather("London")

    Note over Server,Client: Continue with tool results
    Server->>Client: InputRequiredResult(<br/>sampling/createMessage<br/>(history + tool_results + tools))

    Client->>User: Present continuation
    User-->>Client: Approve

    Client->>LLM: Forward with tool results
    LLM-->>Client: Final text response<br/>(stopReason: "endTurn")

    Client->>User: Present response
    User-->>Client: Approve
    Client-->>Server: tools/call(id:3, Return final response)

    Note over Server: Server processes result<br/>(may continue conversation...)

要请求具备工具使用能力的 LLM 生成，服务器在请求中包含 tools，并可选择包含 toolChoice：

输入请求（服务器 -> 客户端，在 InputRequiredResult.inputRequests 中传递）：

{
  "method": "sampling/createMessage",
  "params": {
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": {
          "type": "text",
          "text": "What's the weather like in Paris and London?"
        }
      }
    ],
    "tools": [
      {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get current weather for a city",
        "inputSchema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "city": {
              "type": "string",
              "description": "City name"
            }
          },
          "required": ["city"]
        }
      }
    ],
    "toolChoice": {
      "mode": "auto"
    },
    "maxTokens": 1000
  }
}

客户端结果（客户端 -> 服务器，在重试请求的 inputResponses 中返回）：

{
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "tool_use",
      "id": "call_abc123",
      "name": "get_weather",
      "input": {
        "city": "Paris"
      }
    },
    {
      "type": "tool_use",
      "id": "call_def456",
      "name": "get_weather",
      "input": {
        "city": "London"
      }
    }
  ],
  "model": "claude-3-sonnet-20240307",
  "stopReason": "toolUse"
}

多轮工具循环

收到 LLM 的工具使用请求后，服务器通常会：

执行请求的工具调用。
将工具结果追加到消息中，发送新的采样请求
接收 LLM 的响应（其中可能包含新的工具调用）
根据需要重复以上步骤（服务器可以限制最大迭代次数，例如在最后一次迭代中传入 toolChoice: {mode: "none"} 以强制获得最终结果）

包含工具结果的后续输入请求（服务器 -> 客户端，在 InputRequiredResult.inputRequests 中传递）：

{
  "method": "sampling/createMessage",
  "params": {
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": {
          "type": "text",
          "text": "What's the weather like in Paris and London?"
        }
      },
      {
        "role": "assistant",
        "content": [
          {
            "type": "tool_use",
            "id": "call_abc123",
            "name": "get_weather",
            "input": { "city": "Paris" }
          },
          {
            "type": "tool_use",
            "id": "call_def456",
            "name": "get_weather",
            "input": { "city": "London" }
          }
        ]
      },
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "tool_result",
            "toolUseId": "call_abc123",
            "content": [
              {
                "type": "text",
                "text": "Weather in Paris: 18°C, partly cloudy"
              }
            ]
          },
          {
            "type": "tool_result",
            "toolUseId": "call_def456",
            "content": [
              {
                "type": "text",
                "text": "Weather in London: 15°C, rainy"
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ],
    "tools": [
      {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get current weather for a city",
        "inputSchema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "city": { "type": "string" }
          },
          "required": ["city"]
        }
      }
    ],
    "maxTokens": 1000
  }
}

最终客户端结果（客户端 -> 服务器，在重试请求的 inputResponses 中返回）：

{
  "role": "assistant",
  "content": {
    "type": "text",
    "text": "Based on the current weather data:\n\n- **Paris**: 18°C and partly cloudy - quite pleasant!\n- **London**: 15°C and rainy - you'll want an umbrella.\n\nParis has slightly warmer and drier conditions today."
  },
  "model": "claude-3-sonnet-20240307",
  "stopReason": "endTurn"
}

消息内容约束

工具结果消息

当用户消息包含工具结果（类型为 "tool_result"）时，该消息 MUST 仅包含工具结果。不允许在同一消息中混合工具结果与其他内容类型（文本、图像、音频）。

此约束确保与使用专用角色承载工具结果的提供商 API 兼容（例如 OpenAI 的 "tool" 角色、Gemini 的 "function" 角色）。

有效 - 单个工具结果：

{
  "role": "user",
  "content": {
    "type": "tool_result",
    "toolUseId": "call_123",
    "content": [{ "type": "text", "text": "Result data" }]
  }
}

有效 - 多个工具结果：

{
  "role": "user",
  "content": [
    {
      "type": "tool_result",
      "toolUseId": "call_123",
      "content": [{ "type": "text", "text": "Result 1" }]
    },
    {
      "type": "tool_result",
      "toolUseId": "call_456",
      "content": [{ "type": "text", "text": "Result 2" }]
    }
  ]
}

无效 - 混合内容：

{
  "role": "user",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Here are the results:"
    },
    {
      "type": "tool_result",
      "toolUseId": "call_123",
      "content": [{ "type": "text", "text": "Result data" }]
    }
  ]
}

工具使用与结果的平衡

在采样中使用工具时，每条包含 ToolUseContent 块的 assistant 消息 MUST 紧接一条完全由 ToolResultContent 块组成的 user 消息，并且每次工具使用（例如 id: $id）都要有对应的工具结果（toolUseId: $id），之后才能出现任何其他消息。

此要求确保：

对话继续前，所有工具使用都已得到处理
提供商 API 可以并发处理多次工具使用，并行获取结果
对话保持一致的请求-响应模式

有效序列示例：

用户消息：“What’s the weather like in Paris and London?”
Assistant 消息：ToolUseContent（id: "call_abc123", name: "get_weather", input: {city: "Paris"}）+ ToolUseContent（id: "call_def456", name: "get_weather", input: {city: "London"}）
用户消息：ToolResultContent（toolUseId: "call_abc123", content: "18°C, partly cloudy"）+ ToolResultContent（toolUseId: "call_def456", content: "15°C, rainy"）
Assistant 消息：比较两个城市天气的文本响应

无效序列 - 缺少工具结果：

用户消息：“What’s the weather like in Paris and London?”
Assistant 消息：ToolUseContent（id: "call_abc123", name: "get_weather", input: {city: "Paris"}）+ ToolUseContent（id: "call_def456", name: "get_weather", input: {city: "London"}）
用户消息：ToolResultContent（toolUseId: "call_abc123", content: "18°C, partly cloudy"）← 缺少 call_def456 的结果
Assistant 消息：文本响应（无效，因为并非所有工具使用都已得到处理）

跨 API 兼容性

采样规范旨在兼容多个 LLM 提供商 API（Claude、OpenAI、Gemini 等）。主要兼容性设计决策如下：

消息角色

MCP 使用两个角色："user" 和 "assistant"。

工具使用请求通过 CreateMessageResult 以 "assistant" 角色发送。工具结果在消息中以 "user" 角色发回。包含工具结果的消息不能包含其他类型的内容。

工具选择模式

CreateMessageRequest.params.toolChoice 控制模型的工具使用能力：

{mode: "auto"}：由模型决定是否使用工具（默认）
{mode: "required"}：模型完成前 MUST 至少使用一个工具
{mode: "none"}：模型 MUST NOT 使用任何工具

并行工具使用

MCP 允许模型并行发出多个工具使用请求（返回 ToolUseContent 数组）。所有主要提供商 API 都支持此功能：

Claude：原生支持并行工具使用
OpenAI：支持并行工具调用（可通过 parallel_tool_calls: false 禁用）
Gemini：原生支持并行函数调用

封装了支持禁用并行工具使用的提供商的实现 MAY 将其作为扩展公开，但这不属于 MCP 核心规范。

消息流

  sequenceDiagram
    participant Server
    participant Client
    participant User
    participant LLM

    Client->>Server: tools/call(id:1)
    note right of Server: Server needs more info
    Server->>Client: InputRequiredResult(<br/>sampling/createMessage<br/>(messages + tools))

    Note over Client,User: Human-in-the-loop review
    Client->>User: Present request for approval
    User-->>Client: Review and approve/modify

    Note over Client,LLM: Model interaction
    Client->>LLM: Forward approved request
    LLM-->>Client: Return generation

    Note over Client,User: Response review
    Client->>User: Present response for approval
    User-->>Client: Review and approve/modify

    Note over Server,Client: Replay Request with approved response
    Client-->>Server: tools/call(id:3, Return approved response)

数据类型

消息

采样消息 MUST 包含值为 "user" 或 "assistant" 的 role 字段，以及表示消息数据的 content 字段。

单独的采样请求之间 SHOULD NOT 保留消息列表。

content 字段可以包含：

文本内容

{
  "type": "text",
  "text": "The message content"
}

图像内容

{
  "type": "image",
  "data": "base64-encoded-image-data",
  "mimeType": "image/jpeg"
}

音频内容

{
  "type": "audio",
  "data": "base64-encoded-audio-data",
  "mimeType": "audio/wav"
}

模型偏好

MCP 中的模型选择需要谨慎抽象，因为服务器和客户端可能使用不同的 AI 提供商，而各提供商提供的模型也不相同。服务器不能简单地按名称请求特定模型，因为客户端可能无法访问该模型，或者更倾向于使用其他提供商的同等模型。

为解决此问题，MCP 实现了一套偏好系统，将抽象能力优先级与可选的模型提示结合起来：

能力优先级

服务器通过三个归一化优先级值（0-1）表达需求：

costPriority：降低成本有多重要？值越高，越偏向较便宜的模型。
speedPriority：低延迟有多重要？值越高，越偏向较快的模型。
intelligencePriority：高级能力有多重要？值越高，越偏向能力更强的模型。

模型提示

优先级有助于根据特征选择模型，而 hints 允许服务器建议特定模型或模型系列：

提示被视为子字符串，可以灵活匹配模型名称
多个提示按偏好顺序依次评估
客户端 MAY 将提示映射到不同提供商的同等模型
提示仅供参考，最终模型选择由客户端决定

例如：

{
  "hints": [
    { "name": "claude-3-sonnet" }, // Prefer Sonnet-class models
    { "name": "claude" } // Fall back to any Claude model
  ],
  "costPriority": 0.3, // Cost is less important
  "speedPriority": 0.8, // Speed is very important
  "intelligencePriority": 0.5 // Moderate capability needs
}

客户端处理这些偏好，从其可用选项中选择适当的模型。例如，如果客户端无法访问 Claude 模型但可以访问 Gemini，它可能根据相近能力将 sonnet 提示映射到 gemini-1.5-pro。

系统提示词

可选的 systemPrompt 字段允许服务器请求特定的系统提示词。客户端 MAY 修改或忽略此字段，而不必告知服务器。

包含上下文

includeContext 参数指定客户端预期在响应中包含哪些上下文信息：

"none"：不包含额外上下文。
"thisServer"：包含来自发起请求的服务器的上下文。
"allServers"：包含来自所有已连接 MCP 服务器的上下文。

"thisServer" 和 "allServers" 值已弃用；参见能力。

客户端 MAY 修改或忽略此字段，而不必告知服务器。例如，客户端可能判断在特定请求中遵从此字段会导致向服务器共享敏感信息，并据此限制其响应。

采样参数

可以使用以下参数微调 LLM 采样：

temperature：控制模型响应的随机性。值越高，随机性越强；值越低，输出越稳定。有效范围取决于模型提供商。
maxTokens：要生成的最大 token 数；必填。
stopSequences：停止生成的序列数组。
metadata：其他提供商专用参数。

客户端 MUST 遵守 maxTokens 参数。

客户端 MAY 修改或忽略 temperature、stopSequences 和 metadata。例如，客户端可能使用不支持其中一个或多个参数的模型，因此无法利用这些参数。

结果字段

采样结果包含以下字段：

role：消息角色；参见消息。
content：消息内容。它可以是：
- 当响应仅包含一个内容块时，为单个内容块，例如单个文本响应。
- 当响应包含一个或多个内容块时，为内容块数组，例如多个工具使用或混合内容。
有关内容块类型，参见消息。
model：生成消息的模型名称。
stopReason：采样停止的原因（如果已知）。规范定义了以下非穷举的停止原因，不过实现 MAY 提供任意自定义值：
- "endTurn"：参与方将对话交给另一方。
- "stopSequence"：消息生成遇到请求的某个 stopSequences。
- "maxTokens"：已达到 token 限制。
- "toolUse"：模型希望使用一个或多个工具。

错误处理

如果发生错误或用户拒绝采样请求，客户端无需携带错误消息重放初始调用，因为采用 InputRequiredResult 模式时，服务器并未等待响应。

安全注意事项

客户端 SHOULD 实施用户审批控制
双方 SHOULD 验证消息内容
客户端 SHOULD 尊重模型偏好提示
客户端 SHOULD 实施速率限制
双方 MUST 妥善处理敏感数据

在采样中使用工具时，还需考虑以下安全事项：

服务器 MUST 确保在回复 stopReason: "toolUse" 时，每个 ToolUseContent 项都由一个具有匹配 toolUseId 的 ToolResultContent 项响应，并且用户消息仅包含工具结果（不含其他内容类型）
双方 SHOULD 为工具循环实施迭代次数限制

Schema 参考根目录