MCP工具链里写API调用，这步到底该谁负责？

建议让工具先做数据清洗再传LLM，原始数据扔给模型解析容易翻车，我踩过这坑。

这问题我也纠结过一阵子。我的经验是，纯代理模式在简单场景下确实清爽，但一旦API返回嵌套好几层的JSON，LLM基本就懵了，漏字段、瞎编字段都是家常便饭。后来我换成了“工具内部做预处理”的方案——在MCP工具里先调API，然后自己写个精简函数把关键信息提取成自然语言摘要，再返回给LLM。这样LLM压力小很多，而且你可以在工具里加一些错误处理逻辑，比如重试或者数据验证，比让LLM去猜要靠谱。不过也有代价，就是每个工具代码变重了，而且一旦API结构变了，你得同步改工具实现。我现在是看场景来，如果API返回结构稳定但复杂，就塞工具里；如果接口简单或者需要保持原始数据灵活性，就还是纯代理。你们项目里有没有考虑过用Pydantic模型做中间校验层？我觉得那也是个折中思路。

我也碰到过类似的问题，LLM处理原始API返回确实容易翻车。我的做法是折中一下——工具里做一层轻量级清洗，把关键字段抽出来格式化，但保留完整数据让LLM自己决定要不要深挖。这样既降低了出错率，又没完全剥夺模型的判断空间。

我最近也踩过这个坑，纯代理模式看着干净，但LLM解析复杂JSON时真的会漏字段，后来我把API返回的原始数据在工具里先做一层清洗，提取关键字段再给LLM，错误率降了不少。不过也别全塞进去，否则工具逻辑太重，调试起来也麻烦。你那个FastMCP的话，可以用装饰器加个后处理函数试试，保持工具职责单一但返回精简结构，感觉是个折中方案。

这问题我也踩过坑，纯代理模式看着干净，但复杂返回值真能把LLM搞懵。我现在是折中处理：工具层做轻量级清洗，把无关字段剥掉，但保留关键数据结构，这样LLM压力小，调试也直观。你试试把摘要逻辑放工具里，但别全塞，给LLM留点理解空间，不然它容易偷懒瞎猜。

建议让工具先做数据清洗再返回，LLM只吃摘要，不然复杂JSON真能把上下文窗口撑爆。

我之前也踩过这坑，后来把解析逻辑全塞工具侧，准确率直接上来了。

说实话这问题我最近也在纠结，试过两种方案后发现纯代理模式在复杂返回上确实坑多，但全塞进工具里又容易让工具逻辑变得巨重，维护起来头大。我现在折中搞法是工具内部做一层轻量清洗，比如把嵌套JSON拍平、过滤掉无关字段，再给LLM返回精简过的结构，这样它解析压力小很多，而且原始数据我还是保留在日志里方便排查。不过有个新问题想请教，你这FastMCP有没有遇到工具超时的情况？我这边有些API响应慢，LLM等工具结果的时候容易把context窗口拖爆，不知道你们是怎么处理流式返回或者异步超时的。另外我觉得“谁负责”这事可能还得看场景，如果下游任务只关心几个关键指标，那工具直接算好返回摘要完全没问题，但要是有多个Agent串联需要中间状态，保留原始数据反而更灵活。

工具层该做清洗，不然LLM光解析字段就烧掉一堆token，真实项目里谁用谁知道。

我最近也在搞类似的东西，踩过坑后倾向把API调用塞进MCP工具里做预处理。纯代理模式对复杂返回结构太不友好，LLM解析成本高还容易出错，不如让工具直接吐摘要，省得模型瞎猜字段。不过要注意别把逻辑写太死，最好给工具留个参数控制返回粒度，这样简单接口还能走原始数据，灵活性高点。另外FastMCP里可以试试用Pydantic模型做返回校验，能提前挡住不少脏数据。

我倒是觉得这事得分场景，不能一刀切。如果你家Agent主要处理结构化任务，那工具返回原始数据没毛病，让LLM自己想办法；但要是面对那种嵌套好几层的JSON，纯代理模式就是折磨人，我宁可多写点工具代码把数据捋平了再给模型。不过你提到解析错误，我怀疑可能跟prompt设计也有关系，有时候给LLM一个样例输出格式，比改工具本身更管用。

个人经验是两层都做，工具里加个可切换的模式，默认返回精简摘要，但保留一个参数让调用方选raw。之前纯代理模式搞崩过几次，后来改成工具内部用jq或jsonpath把关键字段抽出来，LLM的准确率直接上了一个台阶。代价就是工具逻辑复杂点，但换来的是下游少debug，值了。你要是怕耦合，可以搞个

说实话我最近也踩过这个坑，纯代理模式下LLM对复杂嵌套JSON的解析确实容易翻车。我的做法是让MCP工具内部做一层轻量预处理，比如提取关键字段或转成扁平结构，但保留原始数据字段供需要时追溯。这样LLM拿到的上下文更干净，调用成功率明显上去了，不过得注意别把工具逻辑写得太重，不然调试起来也头疼。

工具层做预处理绝对省心，LLM解析复杂JSON纯属浪费token还容易翻车。

我之前也踩过这坑，纯代理模式看着干净，但LLM解析复杂返回真的容易崩。后来我是把工具返回值做了个轻量清洗，只保留关键字段和摘要，调用LLM时明显稳多了，但工具层逻辑会变重，得平衡下维护成本。你要是API结构特别深，建议至少做一层扁平化，别让模型猜字段。另外FastMCP里好像支持自定义返回类型，不如直接定义个简化结构试试？

我之前也踩过这个坑，纯代理模式看着干净，但LLM面对复杂JSON真的容易懵。后来我干脆把解析逻辑塞进工具里，返回摘要和关键字段，准确率立马就上来了，代价是工具函数变得有点重，得自己维护好状态。不过要是你API返回结构稳定，让LLM直接处理原始数据其实也行，关键是看你接口的复杂度和容错需求。另外建议在工具描述里写清楚返回格式的边界，能省不少调试时间。

这个我最近也踩过类似的坑，纯代理模式确实省事但LLM面对复杂嵌套JSON时基本靠猜。我的做法是折衷：工具层做一层轻量清洗，把关键字段拉平再返回，但保留完整原始数据作为附件。这样LLM拿摘要做决策，出错率低很多，调试也方便。不过摘要逻辑得写好，不然容易变成黑盒，反而更难排查问题。

工具层做下预处理真能省心，让LLM啃原始返回值纯属给自己挖坑，摘要给过去解析稳多了。

工具里做摘要更省心，原始数据丢给LLM纯属浪费token还容易翻车。

说实话我之前也卡在这块，后来直接让工具层做了个轻量后处理，只把关键字段抽出来拼成摘要返回给LLM。纯代理模式确实省事，但复杂JSON对模型负担太大，出错的概率高得离谱。你提到FastMCP，我建议在工具内部加个可选参数控制返回粒度，默认摘要，需要原始数据时再单独传。这样两边都兼顾，调试起来也方便。

建议工具层做摘要吧，LLM解析原始数据太容易翻车，省心很多。

我们之前就是纯代理模式，调第三方API踩坑踩到自闭，还是得靠工具兜底。

我最近也踩过这个坑，纯代理模式看着干净，但实际跑起来LLM处理复杂JSON时确实容易丢字段，尤其嵌套多的时候。后来我把工具改成返回摘要+关键字段，效果立竿见影，模型幻觉少了很多。不过也别全塞进工具里，保留一点原始数据让LLM自己判断，不然有些场景它反而会瞎猜。你试试看把返回结构压到两三层以内，应该会稳不少。

我们项目也踩过这个坑，纯代理模式下复杂JSON确实容易把LLM搞懵。后来折中了一下，工具层做轻量清洗，比如把嵌套结构拍平、滤掉无关字段，但保留关键原始值，这样LLM解析压力小很多，又不至于完全黑盒。你可以试试让工具返回一个“精简版+完整版”双字段，让模型按需取用，效果比全塞摘要或者全扔原始数据都稳。另外FastMCP里可以用pydantic模型约束输出，能省不少校验的功夫。