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：

1. 知识的“服务端化”：解决指令碎片化

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。

2. 动态上下文的高效组合

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。

3. 任务发现（Discovery）与引导

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？”

🧱 形象化理解：建筑工地的比喻

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”。

🧪 技术选型的“金字塔”

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：

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？