MCP Elicitations：
深度解析与未来展望

原生集成：无缝融入开发者工作流

Visual Studio Code (VS Code) 在其最新的 Insiders 版本中，已经原生支持了 MCP Elicitations 规范，这使得开发者可以在自己熟悉的集成开发环境 (IDE) 中，无缝体验到这种新型的上下文获取机制。 这种原生集成意味着 MCP Elicitations 不再是作为一个独立的插件或工具存在，而是深度融入到 VS Code 的底层功能和用户界面中。

这种无缝融入对于提升开发效率和用户体验至关重要，因为它确保了 AI 辅助功能能够以一种不突兀、不打断思路的方式为开发者提供服务。

用户界面呈现：Command Palette 风格的交互体验

在 Visual Studio Code 中，MCP Elicitations 的用户界面呈现方式借鉴了其广受欢迎且用户熟悉的 Command Palette (命令面板) 风格。 当 MCP 服务器发起一个 elicitation 请求时，VS Code 会弹出一个原生的 UI 提示，这个提示的交互方式与开发者日常使用的命令面板非常相似 [1]。

这种设计选择不仅降低了用户的学习曲线，也使得 elicitation 的交互过程更加高效和自然。对于经常依赖命令面板执行操作的开发者来说，这种 UI 呈现方式感觉就像是编辑器本身在请求更多信息，从而使得与 AI 模型的交互更加顺畅和直观。

配置与启动：在 VS Code Insiders 中实践 MCP 服务器

为了在 Visual Studio Code Insiders 版本中实践 MCP Elicitations，开发者需要配置并启动一个支持 elicitation 功能的 MCP 服务器。 Den Delimarsky 的文章中提供了一个基于 "Everything MCP server" 的示例，通过一个 pull request 为其添加了 elicitation 支持 [1]。

{
    "servers": {
        "test-elicitations": {
            "type": "stdio",
            "command": "npm",
            "args": [
                "start", 
                "--prefix",
                "/path/to/src/everything"
            ]
        }
    },
    "inputs": []
}

一旦服务器运行起来，就可以通过特定的方式触发 elicitation 工具，服务器便会向用户发起结构化的信息请求，例如询问用户最喜欢的颜色、一个1到100之间的数字，或者偏好的宠物类型 [1]。这个示例虽然简单，但它清晰地展示了 elicitation 的整个流程。

Everything MCP 服务器示例：收集用户偏好

Den Delimarsky 在其文章中提供了一个基于 "Everything MCP server" 的简单示例，用以演示 MCP Elicitations 的实际运作方式 [1]。 这个示例虽然被作者称为 "silly demo"，但它清晰地展示了 Elicitation 的核心机制。

const requestElicitation = async (
  message: string,
  requestedSchema: any
) => {
  const request = {
    method: 'elicitation/create',
    params: {
      message,
      requestedSchema
    }
  };
  
  return await server.request(request, z.any());
};

在 Visual Studio Code 中配置并启动该服务器后，用户可以通过特定的命令（例如，在聊天视图中使用 # 前缀触发 startElicitation 工具）来激活 Elicitation 流程。服务器随后会向客户端发送一个 Elicitation 请求，其中包含一个消息和一个 requestedSchema。

这个示例虽然简单，但它有效地说明了 Elicitation 如何通过结构化的方式从用户那里收集特定的、非敏感的信息，为更复杂的应用场景奠定了基础。

更广泛的潜在应用场景：数据库类型、文件路径、API端点等

MCP Elicitations 的实际应用潜力远不止于收集简单的用户偏好。其核心价值在于能够为 MCP 服务器提供一种标准化的方式来动态获取执行任务所需的特定上下文信息，从而在各种复杂的开发场景中提高 AI 助手的准确性和实用性。

Den Delimarsky 的文章明确指出，在真实场景中，MCP 服务器可以利用 Elicitations 请求诸如数据库类型、文件路径、API 端点等关键信息 [1]。通过将这些信息请求结构化并集成到工作流中，MCP Elicitations 使得 AI 工具能够更智能地适应不同的开发环境和用户需求，减少错误假设，并提供更精准的协助。

迈向更智能、更具上下文感知能力的AI工具

MCP Elicitations 的引入预示着 AI 辅助开发工具将朝着更智能、更具上下文感知能力的方向发展。 Den Delimarsky 在其文章的 "Looking ahead" 部分指出，随着越来越多的 MCP 服务器采用 Elicitation 模式，我们可以期待 AI 工具能够更深入地理解开发者的具体需求和所处的工作环境 [1]。

这种增强的上下文感知能力将使 AI 助手不再仅仅是执行指令的工具，而是能够更像一个理解项目背景和开发者意图的智能伙伴，从而提供更相关、更个性化的辅助。

从聊天机器人到真正的协作伙伴

MCP Elicitations 的出现是推动 AI 开发工具从简单的聊天机器人向真正的协作伙伴转变的关键一步。 当前许多 AI 编码助手主要以聊天界面的形式存在，用户通过自然语言描述需求，AI 则尝试生成代码或回答问题。

Elicitations 通过引入结构化的信息请求和原生 UI 集成，使得 AI 与开发者的交互更加直接、高效和自然，更像是一种"并肩作战"的合作关系 [1]。正如 Den Delimarsky 所展望的，未来的 AI 工具将更少地像聊天机器人，而更像知识渊博的结对编程伙伴，能够与开发者进行更深层次的协作，共同解决复杂的编程问题。

开发者生态与规范演进

MCP Elicitations 的未来发展与开发者生态的繁荣和 MCP 规范的持续演进紧密相关。 Den Delimarsky 提到，MCP Elicitations 仍处于早期阶段，但其影响是显著的 [1]。

只有通过规范的持续演进和开发者社区的积极参与，MCP Elicitations 才能充分发挥其潜力，成为下一代 AI 辅助开发工具的核心组件。