執行時錯誤分類

深度分析

Model Context Protocol 執行錯誤分類與實務驗證：加強 LLM 工作流穩定性

隨著大型語言模型需要透過模型上下文協議與外部工具互動，研究者針對MCP伺服器的執行時錯誤進行分類，採用自下而上開放編碼分析837個問題，形成11大類27子類的錯誤分類，調查顯示開發者普遍遭遇多數類別，為未來可靠性測試與故障注入提供基礎的重要。