如何使用 MCP 构建自定义 AI 工作流？

1. 明确工作流步骤与所需工具

分析目标工作流的各个环节，确定每个环节需要 AI 执行的动作和需要访问的数据源，并将这些动作和数据源映射为 MCP 原语（Tools 用于执行动作，Resources 用于读取数据，Prompts 用于规范交互格式）。

2. 选择或开发各环节的 MCP 服务端

对于工作流中涉及的每个外部系统，选择社区已有的 MCP 服务端或自行开发。开发自定义服务端时，使用官方 MCP SDK（TypeScript 或 Python），按照协议规范暴露工具、资源或提示词。

3. 在 AI 应用中配置多服务端连接

在 AI 宿主应用中配置到各个 MCP 服务端的连接（每个服务端对应一个 MCP 客户端实例）。宿主应用负责协调多个客户端，并实现工作流的逻辑编排（如顺序执行、条件分支、并行调用）。

4. 设计提示词模板规范 AI 行为

利用 MCP 的 Prompts 原语，为工作流中的每个环节设计可复用的提示词模板，确保 AI 在每个环节的输入输出格式一致，减少随机性，提高工作流的可预测性和可靠性。

5. 测试、监控与迭代优化

在工作流投入使用前，通过 MCP Inspector 等开发工具测试各服务端的能力暴露和工具调用是否正常。在生产环境中开启日志记录，监控 AI 工作流的执行情况，并根据实际效果持续优化服务端实现和提示词设计。