本文以企业级 AI 工程实践为背景,深入分析了 MCP Server 中 Prompt 与 Schema 的设计方法与核心价值。文章从 MCP Server 在整体系统中的职责出发,系统讲解了如何通过 Prompt 约束模型行为、通过 Schema 控制输出结构,从而将大模型的不确定性转化为可控、可维护的工程能力。结合 RAG、Issue 整理等真实场景,文章总结了一套适用于企业级 AI 系统的 Prompt / Schema 协同设计原则,为构建稳定、可演进的 AI 中枢提供了实践参考。
本文以企业级 AI 工程实践为背景,深入分析了 MCP Server 中 Prompt 与 Schema 的设计方法与核心价值。文章从 MCP Server 在整体系统中的职责出发,系统讲解了如何通过 Prompt 约束模型行为、通过 Schema 控制输出结构,从而将大模型的不确定性转化为可控、可维护的工程能力。结合 RAG、Issue 整理等真实场景,文章总结了一套适用于企业级 AI 系统的 Prompt / Schema 协同设计原则,为构建稳定、可演进的 AI 中枢提供了实践参考。