第三部分：MCP 应用场景 (重点)

第五章：MCP 在对话式 AI 中的应用

维护对话历史与状态

1. 对话上下文的核心价值

在对话式 AI 系统中，上下文是维持对话连贯性和智能响应的关键要素。MCP 通过标准化协议解决了以下问题：

• 状态丢失问题：传统系统在多轮对话中难以跟踪用户意图
• 碎片化存储：对话历史可能分散在日志、数据库或临时缓存中
• 跨渠道一致性：用户在不同终端切换时的体验断层

2. MCP 的实现机制

采用三层结构管理对话状态：

graph TD
    A[原始对话数据] --> B[上下文提取层]
    B --> C[标准化上下文模型]
    C --> D[持久化存储]
    C --> E[实时状态缓存]

关键组件：

• 对话快照：记录完整对话树结构（包括分支路径）
• 状态标记：使用<intent,entity,confidence>三元组标注关键节点
• 时效控制：自动衰减过时上下文（TTL机制）

3. 典型应用模式

场景示例：订餐机器人

# 通过MCP API获取上下文
context = mcp.get_context(
    session_id="user123",
    required_fields=["current_order", "dietary_restrictions"]
)

# 上下文感知响应生成
if context.current_order.status == "PAYMENT_PENDING":
    return "请确认支付您的订单：{context.current_order.summary}"

4. 性能优化策略

• 增量更新：仅同步变化的上下文片段
• 分层加载：按需加载近期/历史上下文
• 压缩算法：对重复实体进行指纹编码

5. 异常处理

建立上下文恢复机制：

1. 校验点机制：每3轮对话生成校验快照
2. 冲突解决：当版本不一致时采用last-write-win策略
3. 降级方案：丢失上下文时启动澄清对话

行业实践数据

最佳实践建议：对于客服场景，建议保留至少30天的对话上下文，并建立情感分析标签与上下文的关联规则。