研究：参数schema对LLM选MCP工具影响最大

一项针对 MCP（模型上下文协议）工具元数据的研究发现，在影响大语言模型选择哪个工具的各类元数据中，参数 schema 的作用最大且最一致。研究者对 367,174 个 MCP 工具分析后指出，功能相似的工具在参数 schema 上差异显著；随后跨 5 个 LLM 和 5 项任务做受控元数据干预，结果显示参数 schema 变化引发的选择偏移最大，模型倾向独立的顶层参数而非分组或复合形式。 研究还发现，解释参数的描述也能提升工具被选中的比例，而工具名称的影响较弱。当只有一个 schema 满足请求的明确要求时，五个模型均选择了兼容工具。该论文由 Xiaofan Li、Fengchun Qiao、Xing Gao 发表，上述结论来自其受控实验。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。