研究：参数schema对MCP工具选择影响最大

一项 arXiv 论文通过受控因子级干预实验发现，在 MCP 工具选择中，参数 schema 变化引发的 LLM 选择偏移最大且最一致：模型更偏好分离的顶层参数，而非分组或复合形式。该研究先分析了 367,174 个 MCP 工具的元数据，发现功能相似的工具存在大量参数 schema 差异。 研究还测试了其他元数据因素：解释参数的工具描述能提升选择率，名称效应较弱。当只有一个 schema 满足明确请求要求时，五个被测试的 LLM 均选择了兼容工具。 上述结论来自对五个 LLM、五类任务的受控干预实验，由 Xiaofan Li、Fengchun Qiao、Xing Gao 发表。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。