11｜人在环路：通过Sampling机制实现人机互动

1. MCP框架中的采样（Sampling）功能允许服务器向客户端请求语言模型（LLM）的生成结果，实现复杂的代理行为，同时保持安全性和隐私性。 2. 采样请求使用标准化的消息格式，包含消息数组、模型偏好、系统提示、上下文包含和采样参数等关键元素。 3. 通过MCP采样机制实现文件系统助手，可以增强用户与文件系统交互的能力，确保用户对所有操作保持完全控制，防止潜在的数据安全风险。 4. 采样功能设计中包含了人机协作机制，确保用户可以了解AI将如何工作、修改生成参数、审核和调整AI生成的内容。 5. 采样机制通过“人在环路”设计，实现了用户对AI系统的控制，增强了透明度和可信度。 6. 采样功能设计中包含了人机协作机制，确保用户可以了解AI将如何工作、修改生成参数、审核和调整AI生成的内容。 7. 除了上面示例中介绍的温度（temperature）和最大令牌数（maxTokens）参数外，还有多种可能的采样方式可以控制生成内容的特性和行为。 8. MCP采样功能为AI系统提供了强大的扩展能力，让AI能够与外部世界交互，同时保持安全性和用户控制。 9. 采样功能设计中包含了人机协作机制，确保用户可以了解AI将如何工作、修改生成参数、审核和调整AI生成的内容。 10. 采样功能设计中包含了人机协作机制，确保用户可以了解AI将如何工作、修改生成参数、审核和调整AI生成的内容。