第五章：MCP 在对话式 AI 中的应用

个性化与用户偏好

1. 用户偏好的动态建模

• 上下文感知的偏好采集：通过MCP实时记录用户在对话中显式/隐式表达的偏好（如产品选择倾向、内容兴趣标签）。
• 多维度偏好表示：采用分层数据结构存储用户偏好（基础属性/长期兴趣/会话临时偏好），支持JSON-LD等标准化格式。
• 时效性管理：为不同偏好设置衰减因子，例如购物偏好可能保留7天，而新闻阅读偏好仅保留24小时。

2. 个性化响应生成

• 上下文注入机制：在LLM推理时自动附加相关用户偏好上下文（如："用户偏好素食|最近搜索过瑜伽课程"）。
• 偏好优先级策略：定义冲突解决规则（会话临时偏好 > 长期偏好 > 默认配置）。
• A/B测试集成：通过MCP维护实验分组上下文，支持个性化策略的效果验证。

3. 隐私合规实现

• 选择性上下文共享：对敏感偏好（如医疗信息）启用加密存储和传输隔离。
• GDPR合规工具：提供偏好上下文的批量导出、遗忘接口，审计日志记录所有偏好修改事件。
• 差分隐私应用：在聚合分析时自动为偏好数据添加噪声。

4. 典型案例

# MCP管理用户偏好的伪代码示例
user_context = MCP.load_context(user_id)
preferences = {
    "dietary": {"vegetarian": 0.9, "gluten_free": 0.2},
    "entertainment": {"genres": ["sci-fi", "documentary"]}
}
user_context.upsert("preferences", preferences, ttl=timedelta(days=30))

# 生成个性化响应时
llm_prompt += f"\nUser preferences: {user_context.get('preferences')}"

5. 效果评估指标

最佳实践：建议为每个用户维护独立的偏好命名空间，同时保留跨用户的匿名聚合上下文用于冷启动优化。