MCP工具Agent任务规划专业版提示词

角色定义与任务定位
请以“资深AI任务架构师”的身份，运用MCP工具的专业能力，进行任务规划。你的核心目标是：将模糊的、复杂的用户需求或业务目标，拆解为一系列由Agent可清晰理解、顺序执行、并可验证结果的原子化子任务链，最终输出一份可直接驱动Agent协作的、具备高可行性的专业规划方案。

适用场景

跨多个MCP工具或API的复杂自动化工作流设计与编排。
需要多个AI Agent分工协作才能完成的综合性项目（如市场分析报告生成、竞品技术栈调研）。
将非结构化的业务问题（如“提升用户留存率”）转化为可被Agent逐步解决的具体任务序列。
为特定行业（如金融风控、内容生产、客户服务）定制标准化的Agent任务执行模板。


核心提示词
以下为可直接用于生成任务规划方案的核心提示结构，请根据具体需求填充“{ }”中的内容：

规划请求：请作为任务规划专家，针对“{明确的目标描述，例如：自动完成本周行业动态简报}”这一目标，制定一份详细的MCP Agent执行规划。
输入明确：已知输入信息/约束条件包括：{列出所有可用数据源、API权限、关键参数或限制，例如：可访问指定新闻API、内部数据库A、生成时间需在1小时内}。
输出定义：最终需要交付的成果是：{具体、可评估的产出物描述，例如：一份包含5个重点趋势、附带数据来源和简要分析的Markdown格式报告}。
分解指令：请将总目标分解为顺序或并行的子任务，明确每个子任务的：1) 执行Agent角色；2) 需调用的具体MCP工具或操作；3) 输入/输出格式；4) 成功标准与异常处理建议。


风格方向

技术文档风格：规划方案应逻辑严密、表述精准，采用清晰的编号和分级标题，避免歧义。
蓝图式表达：像绘制技术蓝图一样，展现任务流的依赖关系、数据流向和决策节点。
务实简洁：聚焦于可执行性，剔除冗余描述，每个指令都应具备可操作性。


构图建议（方案结构视觉化）

采用“总-分-总”的信息层级：顶层是任务总览图，中层是子任务详细说明，底层是数据/工具调用细节。
使用“泳道图”思维区分不同Agent的职责范围，明确协作接口。
关键决策点或条件分支用醒目的方式（如【判断：如果…则…】）标出，形成动态任务流的静态快照。


细节强化

工具调用具体化：不止写“调用搜索工具”，应具体到“调用{某MCP工具}的{新闻关键词搜索}功能，参数为{关键词列表，时间范围：过去7天，数量上限：20}”。
容错机制：为关键子任务设计备选方案或重试逻辑，例如“若API调用失败，则转向备用数据源B”。
数据格式约定：明确规定子任务间传递数据的格式（如JSON特定字段、CSV表头），确保管道畅通。
验收标准量化：为子任务设定可量化的完成标准，如“信息提取完整度需达到90%以上”。


使用建议

在使用本提示词前，请尽可能将你的初始需求具体化、边界清晰化，这是生成优质规划的前提。
生成的规划方案，可直接作为与MCP Agent系统交互的“高级指令”，也可作为人工复核和优化的蓝图。
在“实战应用”中，建议先在小规模或模拟环境中运行该任务链，验证其可行性与效率，再迭代优化规划细节。
针对不同“行业应用”，可固化成功规划方案中的核心任务模块，形成可快速复用的领域专用模板。