MCP 面试题（20 问，含答案）

工具调用

1. Q1

   Function Calling 是什么？模型是怎么学会调工具的？

   把工具的名字、用途、参数 Schema 写进提示词，模型输出结构化的调用意图（工具名 + JSON 参数），由应用侧执行后把结果喂回——模型只「点菜」，执行在你的代码里。

   完整速答 →Function Calling工具调用
2. Q2

   MCP 协议是什么？和 Function Calling 有什么区别？

   Function Calling 是模型「选工具、填参数」的能力，MCP 是把工具标准化接入的开放协议——一个管能力，一个管接入层，MCP 服务器暴露的工具最终还是要靠 Function Calling 来调。

   完整速答 →MCPFunction Calling
3. Q3

   Function Calling 准确率上不去怎么优化？

   按错误类型对症下药——选错工具改描述和工具筛选，参数填错改 Schema 设计和校验回路，时机错误改流程约束；先建错误分类账，再逐类治理。

   完整速答 →Function Calling准确率
4. Q4

   工具有上百个的时候，Agent 怎么选对工具？

   别让模型直面几百个工具——加一层工具检索：按语义把工具索引起来，每个场景先召回最相关的一小撮，再让模型在里面选；工具多本身是设计问题，先合并同类再上检索。

   完整速答 →工具路由工具检索
5. Q5

   工具调用失败怎么办？重试和兜底怎么设计？

   先把错误分类：参数错就回传让模型改，瞬时故障做退避重试，确定性失败立刻换路线；重试要有上限和预算，最后一级兜底是降级输出或转人工，绝不静默吞错。

   完整速答 →重试容错
6. Q6

   A2A 协议是什么？它和 MCP 是什么关系？

   MCP 解决「Agent 怎么接工具」，A2A 解决「Agent 和 Agent 怎么协作」。前者是纵向的能力接入，后者是横向的智能体互操作，两个协议互补而不是竞争。

   完整速答 →A2AMCP
7. Q7

   怎么防止 Agent 调工具时越权？权限怎么控？

   三道闸：Agent 只拿到当前任务需要的最小工具集，写操作和高危操作强制人工确认，执行层用独立凭据按资源级鉴权。权限控制在代码里，不在提示词里。

   完整速答 →安全权限
8. Q8

   Agent Skills（技能包）是什么？它和 MCP、提示词是什么关系

   Skills 把完成一类任务的说明文档、脚本和资源打包成一个文件夹，模型按需读取里面的说明来加载做法。MCP 管工具怎么接进来，Skills 管流程和知识怎么按需装载。

   完整速答 →AgentSkills
9. Q9

   工具的 description 怎么写？为什么模型总调错工具？

   把工具的用途、适用和禁用场景、参数格式与限制写清楚，再用不重叠的职责和工具路由减少模型猜错与误调用。

   完整速答 →工具调用Agent
10. Q10

    工具返回的结果太长怎么办？怎么处理才能塞进上下文？

    别把几十 KB 的原始结果整段塞回上下文，先在工具层按任务裁剪或摘要；必须保留的大结果放到外部存储，只传引用，按需再取。

    完整速答 →工具调用上下文管理
11. Q11

    大模型和小模型怎么分级路由？什么请求该给谁？

    核心思路是在成本和质量间找平衡，工程上分路由和级联两种形态，通过规则、分类器或偏好数据训练的判断器，把简单高频请求给小模型，复杂低频请求给大模型。

    完整速答 →模型路由性能优化
12. Q12

    工具的 Schema 和描述怎么写？模型才不容易调错参数

    模型看不见工具实现，只看见注册时给的名称、描述和参数 Schema，调用质量首先由这三样文本决定。名称直说动作、描述写清用途和边界、参数少而必填明确、枚举代替自由填写，调不准先改 Schema 再改提示词。

    完整速答 →工具调用Schema 设计
13. Q13

    接入第三方 MCP server 有哪些安全风险？怎么防？

    第三方 MCP server 等于「你请进来的内部服务」：工具描述可能被投毒诱导误调用、返回内容可能藏提示注入、打包权限往往大于实际所需。要按供应链对待：来源白名单、最小权限、返回内容当数据处理、高危动作人工确认。

    完整速答 →MCP安全
14. Q14

    MCP 的 stdio 和 Streamable HTTP 传输是怎么回事？让你实现一个 MCP server 要做什么？

    stdio 用于本地零网络开销的子进程通信，Streamable HTTP 负责远程服务并支持 SSE 流式返回；实现服务端需处理握手，用协议原语暴露工具，实际开发多用 FastMCP 完成注册。

    完整速答 →MCPAgent通信
15. Q15

    Agent 的流式输出怎么设计？SSE 和 WebSocket 怎么选？

    Agent 流式输出需要同时处理大模型的字级 Token 流和工具调用的结构化事件流。传输协议默认选择单向推送的 SSE，需要语音等双向持续通信时才改用 WebSocket。

    完整速答 →Agent工程通信协议
16. Q16

    LangGraph 的 checkpoint 和人工介入是怎么实现的？

    LangGraph 通过状态图和线程 ID 机制实现检查点，每步执行后快照落盘；人工介入则是在节点前声明中断，挂起并持久化状态，等待人工审批后以新决策更新状态并恢复执行。

    完整速答 →LangGraphAgent
17. Q17

    LlamaIndex 的高级检索有哪些玩法？索引结构怎么选？

    回答分两部分，高级检索主要依靠递归、自动合并、句子窗口和多路复用等机制解决上下文割裂问题；索引结构选型遵循普通问答用向量、全局汇总用树图、复杂文档用路由的原则。

    完整速答 →LlamaIndex检索增强
18. Q18

    工具返回的结构化结果（表格/卡片/链接）怎么在对话里渲染？

    核心是前后端的数据视图分离。后端工具返回带类型标记的 JSON，前端根据类型渲染表格或卡片；同时大模型上下文中只输入结果摘要，以此控制 token 消耗，实现同一次调用两种视图。

    完整速答 →Agent工具调用
19. Q19

    Dify 这类低代码平台和自己写代码，怎么选？

    核心看业务逻辑标准化程度与迭代速度需求。低代码平台适合快速搭建原型、内部工具及标准问答场景，自己写代码则适合定制核心产品链路、处理复杂状态以及需要深度评测驱动迭代的场景，实际业务中常将两者组合使用。

    完整速答 →Agent框架工程实践
20. Q20

    LangChain 的核心组件有哪些？LCEL 是什么？

    LangChain 核心组件包括模型接口、提示模板、输出解析器、检索器、工具与记忆；LCEL 是一种管道式的声明语言，用于将组件组合成链并统一流式与异步执行接口。

    完整速答 →LangChain框架