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KnowS MCP 工具调用策略指南

本文档为 AI 助手提供 KnowS MCP 工具 的正确使用方法，确保在不同场景下高效组合工具调用链。

📋 工具分类

🔍 问答类工具（常用）

  • knows_ai_search - 检索临床证据，返回 question_id + evidences
  • knows_answer - 基于 question_id 生成场景化答案（阻塞式）
  • knows_batch_answer - (新) 批量基于多个 question_id 生成答案，适合多轮对比或深度研究

📚 文献类工具（学术深度使用）

  • knows_evidence_summary - 单篇证据 AI 概要
  • knows_evidence_highlight - 原文高亮片段
  • knows_get_paper_en / knows_get_paper_cn - 英/中文文献详情
  • knows_get_guide - 指南详情
  • knows_get_meeting - 会议摘要详情
  • knows_batch_get_evidence_details - (新) 批量获取多篇文献的详细内容，效率远高于单篇获取

🌐 MCP 资源 (Resources)

  • knows://evidence/{type}/{id} - (新) 直接读取文献静态内容。
    • type 取值：PAPER, PAPER_CN, GUIDE, MEETING
    • 适合在已知 ID 时直接引用或作为上下文注入，无需调用 Tool

🔧 辅助工具

  • knows_auto_tagging - 自动标签与结构化要素抽取
  • knows_list_question - 历史提问列表
  • knows_list_interpretation - 历史单篇解读列表

🎯 典型场景与调用流程

1️⃣ 患者问答场景（最常用）

调用流程：

用户提问 
  ↓
knows_ai_search (检索证据) 
  ↓ 获取 question_id + evidences
knows_answer (生成场景化答案)
  ↓
返回答案给用户

answer_type 选择策略：

  • 普通患者（问"怎么办""有什么药"等）→ POPULAR_SCIENCE
  • 专业病友-研究向（问"有什么研究""最新进展"等）→ RESEARCH
  • 专业病友-临床决策（问"治疗方案""临床建议"等）→ CLINICAL

2️⃣ 学术深度对比场景 (批量处理)

调用流程：

用户提出多个研究点或需要对比多篇文献
  ↓
knows_ai_search (检索相关证据)
  ↓ 获取多篇 evidences 列表
knows_batch_get_evidence_details (批量获取文献详情) 
  ↓ 并行获取详情，速度更快
[可选] knows_batch_answer (批量生成总结答案)
  ↓
返回综合对比研究结果

典型对话示例：

用户："请详细对比这 3 篇关于胰腺癌免疫治疗的最新研究"

AI 操作：
1. knows_ai_search(...) → 获取 ev1, ev2, ev3
2. knows_batch_get_evidence_details(evidences=[{id:ev1, type:"PAPER"}, ...])
3. 基于批量返回的详情，进行横向对比分析

🛠 性能与可靠性优化 (自动生效)

本 MCP 内部已实现以下优化，无需特殊配置即可享受：

  1. 并发控制 (Concurrency): 批量工具（Batch Tools）内部自动限制并发数，防止触发频率限制。
  2. 智能缓存 (Caching): 文献详情（Paper/Guide等）已实现内存缓存，重复读取相同文献将瞬间返回。
  3. 网络容错 (Resilience): 具备自动重试机制，应对网络抖动。

⚠️ 关键规则与注意事项

✅ 必须遵守

  1. 优先使用批量工具

    • 当需要获取 3 篇以上 文献详情或答案时，必须使用 knows_batch_get_evidence_details 或 knows_batch_answer，严禁循环调用单次工具。

  2. question_id 传递

    • knows_answer 或 knows_batch_answer 的 question_id 必须来自 knows_ai_search 的返回结果。

  3. Resources 使用时机

    • 当你只是需要向用户展示某篇已知文献的内容，或者作为背景上下文参考时，可以直接使用 Resource URI。
    • 当需要 AI 进行逻辑处理、总结或翻译时，优先使用 Tool。

  4. answer_type 单选

    • 在 knows_batch_answer 中，每个请求也可以独立选择不同的 answer_type。

🔄 典型错误与修正

错误 1：在循环中调用单次工具

❌ 错误操作（慢且容易出错）：
for id in [1, 2, 3]:
    knows_get_paper_en(evidence_id=id)

✅ 正确操作（快且稳定）：
knows_batch_get_evidence_details(evidences=[{id:1, type:"PAPER"}, {id:2, type:"PAPER"}, ...])

错误 2：忽略 Resource 功能

❌ 错误操作：调用 Tool 获取后展示纯文本
✅ 优化操作：在回复中告知用户可以通过 Resource 获取原始结构化数据，或直接通过 URI 注入上下文。

💡 进阶技巧

1. 深度综述生成

  • 先 knows_ai_search 获取大量证据。
  • 使用 knows_batch_get_evidence_details 获取前 5-10 篇的核心内容。
  • 使用 knows_batch_answer 获取不同维度的总结（POPULAR_SCIENCE + CLINICAL）。
  • 整合以上信息生成万字综述。

2. 极速二次查询

  • 由于缓存机制，第二次查询同一批文献详情时，请放心调用批量工具，响应时间接近于零。

📝 总结

核心原则：

  1. 能 Batch，不 Single（3篇以上必用 Batch）。
  2. 先 Search，后 Answer。
  3. 善用 Resource 注入静态上下文。
  4. 利用缓存机制进行深度多轮对话。