待验证50% 置信事实精确时间

已有多篇论文专门测量工具描述的质量，研究者分析约100个MCP服务器后得出大多数描述写得很糟糕的结论

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/5

首次发现

来源

MCP工具描述为何决定AI智能体选对工具

涉及实体

相关事实

待验证在工具数量超过20个的场景下，工具描述的语义歧义度与模型选择准确率之间存在显著的负相关关系65% 相似待验证系统用轻量小模型对每篇论文摘要进行 1-10 分的相关性评分，评分依据是用户编写的描述研究兴趣的 Markdown 文件63% 相似待验证数据集中每个工具约有130种表达变体，并加入40个不使用工具的负样本61% 相似待验证业界普遍认为数百条高质量标注准确的领域样本其微调效果可能优于数千条质量参差不齐的样本61% 相似待验证学术研究表明，发表于顶级期刊的论文中引用的网络链接在数年内失效比例可高达20%–50%61% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/978913

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/978913

MCP

get_claim(id=978913)