随着人工智能和自动化技术的飞速发展，企业面对的业务流程日益复杂，单一系统已无法满足多样化、多环节的协同需求。在这一背景下，Model Context Protocol（简称MCP）作为连接多智能体系统和工具的重要协议，成为推动跨系统编排的关键技术。特别是最近提出的Richer MCP“提示”概念，将传统的简单文本提示扩展为具备全流程编排能力的高阶“配方”，为构建跨服务器、跨系统的复杂自动化工作流开辟了新的可能。MCP的核心优势在于标准化的交互模型，使得不同服务器上的工具能够被统一调用，实现协同操作。传统的MCP“提示”仅限于单服务器内的简单请求调用，虽然降低了使用门槛，但在实际应用中常常受限于跨系统集成的复杂性。企业级应用往往需要协调内外部多个系统的数据和事件，例如IT运维中的事件管理、客户关系管理（CRM）系统的数据调用、协作平台的消息推送等。
传统方式依赖于开发人员在客户端编写复杂脚本，管理多系统间的调用状态，既费时费力，还容易导致维护困难和运行不稳定。Richer MCP“提示”应运而生，它将提示的定义从单一模板转变为能够描述多步骤、多服务器操作的“配方”。这种配方不仅包含明确顺序的任务步骤，每一步还指明目标服务器、具体调用的工具名称以及所需参数，参数可以灵活引用初始提示内容或前一步骤的输出结果。这样的设计使得复杂工作流成为一个可复用、可共享的高阶对象，赋予了智能代理更强的决策和执行能力。在实际应用场景中，例如一个典型的企业事件响应流程，可以通过Richer MCP“提示”来实现端到端自动化：当用户提出对某个高优先级PagerDuty事件的关注时，系统自动搜索相关事件详情，随后在Jira中创建高优先级的任务，再将总结发布到特定Slack频道，最后调取Salesforce中的客户信息附加到任务中。这一过程传统上需多款工具和多个API接口同时调用，并由客户端程序维护复杂的状态管理逻辑，而通过Richer MCP“提示”，整个流程可定义为一份结构化配方，由智能代理在运行时识别并逐步执行，无需人工干预，极大地提高了自动化的可靠性与效率。
更为重要的是，这种跨系统的提示支持不仅使企业能固化和规范关键业务流程，避免依赖于动态生成的临时脚本，更为社区打造了共享高价值提示模板的土壤。未来，围绕Richer MCP“提示”的生态系统有望形成丰富的“配方”市场，用户可以自由选择、复用适合自己场景的预设工作流，大幅降低开发成本，加快智能自动化的落地速度。技术上，这一构想的演进涉及几个关键维度的变革。首先是提示的定义不再是单纯的文本模板，而是具备结构化步骤和执行逻辑的配方。其次是提示的适用范围从单服务器扩展到跨服务器，这意味着提示可以跨越不同MCP服务实例，实现更大范围的工具调用。第三是提示的选取机制不只依赖用户手动选择，更支持智能模型根据用户意图自动匹配最合适的高级配方执行，从而实现高度智能化的自动化响应。
MCP Host作为执行环境，将负责调用指定服务器上的工具，按照配方的顺序完成任务，确保数据传递和流程控制的准确无误。这种模式本质上是将编排逻辑下沉至智能代理层，使其能以更高效、更灵活的方式管理跨系统的资源调用。推动Richer MCP“提示”的实际落地尚面临技术和生态挑战，例如如何标准化复杂工作流的描述语言，如何保证跨服务器调用的安全性与高可用性，如何设计智能模型选择提示的算法等。但这些挑战同时蕴含着巨大的发展潜力和市场需求。很多大型企业正积极寻求能够统一管控异构系统资源的自动化方案，Richer MCP“提示”正契合了这一发展趋势。未来随着该方案的完善和推广，智能代理的应用边界将大幅扩展，不仅能提升运维效率、改善客户服务，也将在供应链管理、金融服务、医疗健康等多个行业发挥深远影响。
总而言之，Richer MCP“提示”作为MCP生态的重要革新，标志着智能代理从单一任务执行迈向跨系统、跨服务的复杂工作流编排新时代。它通过结构化多步骤提示，实现了对复杂企业流程的抽象与自动化，大幅提高了智能代理的适用性和扩展性。随着社区和企业的共同参与，这一概念有望催生丰富的共享配方生态，促进智能自动化技术的更快速普及和落地。对于追求高效协同和智能化转型的企业而言，深刻理解并积极应用Richer MCP“提示”，将成为未来数字化竞争中的重要战略优势。在数字经济时代，跨系统集成和智能编排已成为决定企业竞争力的核心要素，而Richer MCP“提示”为这一进程提供了强有力的技术支撑和创新路径。
