MCP工具链里写API调用，这步到底该谁负责？

工具里做层摘要挺实用的，LLM对复杂返回解析太费劲，原始数据给出去反而拖累下游。

试过纯代理模式，字段一多就崩，现在都让工具先清洗好再喂给模型，省心多了。

我之前搞FastMCP也踩过这坑，纯代理模式看着干净，但复杂返回真的会把LLM逼疯。后来我把工具拆成两层：一个原始数据接口，一个专门做摘要和字段校验的包装器，让LLM只碰处理后的结果。这样虽然多写点代码，但解析错误率直接降了一个数量级。不过也得看场景，如果API返回结构简单，纯代理反而省事。你那边是固定几个API还是动态扩展的？

工具还是得做预处理，直接甩原始数据给LLM，解析迟早崩到你怀疑人生。

工具层做摘要更稳，LLM直接啃原始返回就是给自己挖坑，解析错误够你调半天。

纯代理模式看着干净，但复杂API真能把你模型智商按在地上摩擦，能加工就加工。

建议把API调用封装进工具里，返回摘要给LLM，能大幅减少解析错误，牺牲点原始数据换取稳定性很值。

个人建议把API调用塞进工具里，返回摘要给LLM，纯代理模式太吃token还容易出错。

我觉得你的直觉是对的，纯代理模式听着干净，但实际用起来LLM解析复杂返回值太容易翻车了。我们之前也是这么干的，后来把API调用和字段提取全封装进MCP工具里，只返回精简后的结构化摘要，成功率直接上来了。不过得注意别把工具逻辑写得太重，不然调试和复用都头疼。另外，如果有些场景必须返回原始数据，建议在参数里加个开关，让Agent自己选要不要原始版。

我之前也踩过这个坑，纯代理模式看着干净，但实际LLM面对复杂JSON真的会瞎。后来我改成工具内部做一层清洗，只把关键字段或摘要返回给模型，错误率一下就降下来了。不过也别全塞进去，工具里逻辑太重反而难调试，建议根据API复杂度动态取舍，简单接口保持原样，复杂响应就预处理下。你试过给LLM加个固定的JSON Schema提示吗？可能比改工具更省事。

我之前也踩过这个坑，纯代理模式看着干净，但LLM处理复杂返回真的会崩。后来我把数据清洗和摘要塞进工具里，让工具返回精简后的结构化结果，准确率明显上来了，代价是工具逻辑变重，但调试起来反而更直观。
不过得留个心眼，别把业务规则全写死在工具里，不然换模型或改场景时工具复用性很差。你FastMCP里试过给工具加个“精简模式”参数吗？按需切换原始和摘要返回，感觉能兼顾两种场景。

说实话你这个问题我踩过一模一样的坑，后来我直接放弃纯代理模式了。LLM对复杂JSON的容错率真的比想象中低，尤其是嵌套深、字段多的响应，它经常自作聪明地补默认值或者直接忽略某些key，调试起来能疯掉。我现在做法是让MCP工具内部做一层“结构化裁剪”，比如只提取关键字段拼成简短的文本摘要，或者把分页数据先聚合好，再返回给模型。这样LLM只需要处理它真正需要决策的信息，解析错误率直线下降。但有个前提，工具得保留一个“原始数据”参数开关，比如debug=True时返回完整响应，方便你排查问题。纯代理模式看着干净，实际是在把复杂度转嫁给模型，属于偷懒式设计。另外，如果你有多个工具都返回类似结构的数据，建议在工具描述里明确标注“此响应已被精简，完整数据请调用xxx”，这样模型不会误以为丢失了信息。

我最近也在搞类似的东西，我的经验是纯代理模式真不行，特别碰到嵌套深的响应，LLM直接懵。我现在是把API调用封装进MCP工具里，工具内部把数据压平再返回，LLM解析起来舒服多了。不过这样工具逻辑会变重，调试时候最好把原始响应也塞到某个字段里，出问题能回溯。你那边FastMCP有没有遇到工具超时的问题？

我之前也踩过这个坑，纯代理模式碰上复杂返回真的会把人逼疯。我的做法是折中：工具层做轻量整理，把关键字段抽出来给LLM，但保留原始数据的访问入口，这样既省token又不会丢失信息。另外，你可以在工具描述里写清楚返回结构，或者用Pydantic定义好response model，让LLM更容易对齐格式，但别全指望它自己解析，该上手处理还是得上手。

我之前也踩过这个坑，纯代理模式看着干净，但实际LLM解析复杂JSON真的很费token还容易漏。后来我把数据清洗和摘要逻辑塞进工具里，返回精简后的结构化结果，效果立竿见影，LLM调用成功率明显上去了。不过也别全包，工具里只做必要转换，保留关键原始字段，不然调试的时候反而难定位问题。你用的FastMCP的话，可以在工具函数里直接加个post-processing步骤，挺灵活的。

我最近也踩过这个坑，纯代理模式下LLM面对复杂返回真的容易懵。后来我把工具改成返回前先做一层清洗和摘要，效果立竿见影，但代价是工具逻辑变重了。感觉关键得看API的稳定性，要是返回结构老变，还是让工具多处理点靠谱。

我最近也踩过这个坑，纯代理模式在API返回简单时还行，一遇到嵌套JSON或者分页字段基本就崩。后来我折中了一下，工具里加了层轻量清洗，把关键字段抽出来拼成扁平结构再返给LLM，但保留原始数据存个字段兜底，这样解析成功率上去了，调试也方便。你或许可以试试，别全塞也别全裸着，看具体场景调粗细粒度。

这问题我踩过类似的坑，纯代理模式看着干净，但LLM面对复杂嵌套JSON真的容易瞎。我现在基本是让工具层做轻量清洗，比如只提取关键字段或生成摘要，LLM再拿处理后的数据去规划下一步，调用逻辑和返回解析解耦，省心不少。不过也别把逻辑全塞工具里，不然工具变成黑盒，调试时你会想骂人。

我们项目也踩过这坑，纯代理模式遇到复杂返回真的会崩，LLM解析吃力不说，还容易漏字段。后来我们折中了下，工具层做轻量预处理，比如抽关键字段或转成简洁的JSON结构，但保留原始数据作为附注，这样LLM既好理解，出问题也还能回溯。不过也别全塞进去，不然工具逻辑太重，调试起来更头疼。

我倒是觉得得看场景，像那种返回几十个字段的API，不处理直接丢给LLM等于让它猜谜。但现在FastMCP支持自定义输出格式化，我一般就在工具里加个summary字段，原始数据单独放，让模型自己选着用。不过这样会多一层维护成本，得看你们对响应速度要求高不高。

问题是LLM解析失败到底是因为参数结构复杂还是返回数据太杂？如果是后者，那确实该让工具做点转化。我见过有人直接用pydantic定义输出模型，工具返回时就强制校验和过滤字段，这样Agent拿到的永远是干净数据，但代价是工具代码会膨胀不少。

我们试过全塞进去，结果工具里塞了太多业务逻辑，改个API字段都得动工具代码，维护起来特别烦。现在就是纯代理，但让LLM按schema去取数，返回前用jsonpath抽一层，效果还行。关键是别让工具做理解的事，但可以帮

这个我最近刚好踩过类似的坑，强烈建议你把API返回处理逻辑塞进MCP工具里。我之前就是纯代理模式，结果LLM面对那种嵌套很深的JSON，不仅解析慢，还经常自作聪明地补全缺失字段，最后数据都对不上。后来改成工具内部先做一层清洗和摘要，把关键字段提取成扁平结构，再返回给LLM，准确率直接上了一个台阶。不过你也要注意别把摘要做得太狠，比如某些场景下LLM需要原始值做计算或比较，你提前聚合了反而误导它。另外，我觉得这事的本质是“工具边界”问题，不是一成不变的——像那种返回体量小、结构稳定的API，纯代理没问题；但一旦涉及分页、多实体关联或者二进制内容，工具就必须承担“翻译官”的职责。你用的FastMCP其实对这种定制化挺友好的，可以在工具函数里直接写response model，让LLM只看到schema。还有个疑问想探讨下：你这些API是内部服务还是第三方？如果是第三方，响应格式不稳定的话，是不是还该加个重试或降级逻辑在工具层？毕竟LLM对超时和5xx的容错能力太差了。

我最近也在搞FastMCP，你说的这个痛点太真实了。我的做法是折中：工具返回原始数据，但加一层轻量后处理，把关键字段提取出来再丢给LLM，不然复杂JSON确实容易把模型搞懵。不过也别全塞进工具里，不然调试API逻辑和Agent行为会搅在一起，后期贼难受。你试过让工具返回schema提示吗，或者用pydantic强约束输出结构？

我最近也踩过这个坑，纯代理模式看着干净，但实际用起来LLM真的会被复杂JSON带偏。后来我改成在工具里做一层轻量处理，把关键字段抽出来拼成简单文本，解析错误率明显降下来了。不过也别全塞进去，那样工具就太笨重了，最好保留原始数据的同时加个摘要字段，让LLM自己选着看。

我们这边是让工具返回结构化数据加一个“人类可读摘要”，Agent默认用摘要，需要细节再翻原始字段。这样既保住了灵活性，又不会让LLM在无关细节上浪费token。你试试把返回的schema精简一下，很多字段其实根本用不上。

我倒是觉得职责划分得看你的下游任务，如果只是让LLM做决策，那返回摘要就够了；但要是需要它生成代码或者数据分析，原始数据必须保留。当前项目里我用了两个工具入口，一个精简版一个完整版，让LLM根据场景自己选，效果比硬套一种模式好。