Bessere MCP-Tools/Aufruf-Fehlerantworten: Helfen Sie Ihrem KI bei einer eleganten Fehlerbehebung

Das Erstellen von MCP-Servern erfordert mehr als nur erfolgreiche Werkzeugausführungen; die Fehlerbehandlung ist entscheidend für die KI-Wiederherstellung. Es gibt zwei Hauptfehlertypen in MCP: Fehler auf Protokollebene und Werkzeug-/Aufruffehler. Fehler auf Protokollebene, wie Timeouts oder fehlerhafte Anfragen, lösen Standard-JSON-RPC-Fehlerantworten aus. Werkzeug-/Aufruffehler hingegen treten während der Werkzeugausführung auf und sollten als erfolgreiche MCP-Antworten mit einem "isError: true"-Flag in der Ergebnisnutzlast zurückgegeben werden. Im Gegensatz zu Protokollfehlern, die oft vom Client verworfen werden, werden Werkzeug-/Aufruffehler in das Kontextfenster der KI zurückgespeist. Dies ermöglicht es der KI, aus diesen Fehlern zu lernen und sich potenziell ohne menschliches Eingreifen davon zu erholen. Generische Werkzeugfehlermeldungen behindern die Fähigkeiten der KI; stattdessen ist die Bereitstellung detaillierter, kontextbezogener Fehlermeldungen entscheidend für die Verbesserung der Abschlussraten von Modellaufgaben. Effektive Fehlermeldungen können Anleitungen zur Werkzeugreihenfolge geben und der KI helfen, notwendige Zustandsänderungen zu verstehen, bevor ein Werkzeug verwendet wird. Verfeinerte Validierungsmeldungen geben spezifisches Feedback, wenn das JSON-Schema unzureichend ist, und korrigieren Benutzereingaben für Werkzeuge. Intelligente Behandlung unbekannter Fehler bietet Wiederholungsstrategien und Fallback-Anweisungen, die der KI helfen, wie sie vorgehen soll, wenn die spezifischen Ursachen unklar sind. Durch die Behandlung von Fehlerantworten als kontextbezogene Anleitung können MCP-Server die Selbstkorrektur der KI ermöglichen und die Benutzererfahrung verbessern.