为什么mcp还需要Prompts??

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这是一个非常深刻的架构设计问题。既然我们已经有了 Tools（能干活） 和 Resources（有资料） ，为什么还要专门设计一个 Prompts（提示模板） 交互方式呢？

在 MCP 的设计哲学中，Prompts 扮演的是 "专家说明书" 或 "工作流模板" 的角色。如果说 Tools 是 AI 的手脚，Resources 是 AI 的眼睛，那么 Prompts 就是 AI 的**"思维导图"**。

以下是 MCP 依然需要 Prompts 的三个核心理由：

在传统的开发模式中，提示词（Prompt）通常是硬编码在客户端代码里的。

痛点：如果你开发了一个复杂的 SQL 分析工具，你需要告诉 AI 很多注意事项（如：不要查询大表、注意字段类型）。如果换了一个客户端（比如从 Cursor 换到 Claude Desktop），你得把这些复杂的提示词再写一遍。
MCP 的解法 ：通过 get_prompts，Server 开发者（最懂工具的人）可以直接定义最佳实践模板。
- 例子：在你提供的代码中，analyze_code 模板定义了从"代码质量、潜在 Bug、安全、性能、建议"五个维度进行审查。
- 价值：无论 AI 在哪个客户端运行，只要接入你的 Server，它拿到的都是这一套标准化的专家级指令。

Prompts 能够将 Resources 和 Tools 有机地编排在一起，形成一个完整的任务。

痛点：AI 有时候空有工具，却不知道在什么时机、以什么标准去使用它们。
MCP 的解法 ：Prompts 允许定义动态占位符（如 {file_path}）。
- 当用户选择 summarize_file 模板时，Server 会引导 AI 去读取特定的 Resource，并套用预设的总结格式。
- 这实际上是把 "查找数据" -> "理解意图" -> "执行操作" 这一套复杂的链路，封装成了一个简单的按钮。

Prompts 告诉 AI："用这个 Server 还能干成什么大事？"

痛点：AI 接入一个文件系统 Server 后，它只知道自己能读写文件。它可能想不到可以用这些文件来做一次"全量代码审计"。
MCP 的解法 ：当 AI 调用 prompts/list 时，它会发现有一个叫 analyze_code 的模板。
- 这会激发 AI 的"灵感"，主动引导用户："我看到这里有一个代码分析模板，需要我帮你审查一下刚才写的 main.py 吗？"

我们可以把一个 MCP Server 想象成一个功能完备的建筑基站：

Tools (工具)：是电钻、推土机。AI 可以随时调用它们来改变环境。
Resources (资源)：是工地的图纸、砖块和水泥。AI 可以在这里寻找原始材料。
Prompts (提示模板) ：是施工标准和作业指导书 。
- 它告诉 AI："如果你要筑墙，请按照《国家标准施工手册》的要求，每隔 50cm 检查一次垂直度"。

在面试或实际开发中，你可以根据以下逻辑来决定使用哪种交互：

如果你的目的是...	请选择...
提供原始数据或背景信息（如日志、代码库、DB 视图）	Resources
提供原子化的操作能力（如写文件、查 API、发邮件）	Tools
提供复杂的业务逻辑标准或任务执行规范（如代码审查规范、周报生成模板）	Prompts

总结：

如果没有 Prompts，MCP Server 就只是一个"冷冰冰的驱动程序"。有了 Prompts，它就变成了一个**"带有行业专家的智能工作站"**。

在你现在的 FileSystemMCPServer 代码中，你把 analyze_code 设计成了一个 Prompt 而不是 Tool，是因为你觉得"分析逻辑"本身是模型的能力，而你只是在提供审查标准对吗？