📄 告别深夜加班赶标书：实战 MCP 动态文档生成 Server，让 AI 基于实时数据流自动撰写专业技术建议书

💡 内容摘要 (Abstract)

在招投标、项目咨询等高价值商业活动中，技术文档的撰写质量与实时数据的准确性直接决定了胜率。然而，传统的文档生成模式由于数据链路断裂、逻辑校验缺失，导致人工成本极高。本文提出并实战了一套基于 Model Context Protocol (MCP) 的动态文档生成架构。通过将企业内部的 ERP、项目管理系统及实时报价接口封装为 MCP Resources，并结合具备结构化输出能力的 Tools，我们实现了从自然语言意图到专业级 Markdown/Word 文档的“秒级生成”。文章将深入探讨如何通过多源数据模态融合、文档架构树语义路由以及生成过程的确定性校验，确保 AI 产出的标书不仅速度快，更具备极高的专业严谨性与数据一致性。

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一、 🏗️ 文档即服务的范式变革：为什么 MCP 是自动化撰写的“最后一块拼图”？

在 MCP 出现之前，AI 写标书就像一个没有网、只有残缺笔记的作家，他空有文采，却不知道公司最新的产品报价和技术参数。

1.1 传统文档自动化的“三座大山”

• 数据孤岛与时效性短板：技术参数在研发库，价格在财务库。AI 无法实时调取，导致生成的文档充斥着过时的“废话”。
• 逻辑一致性挑战：标书的前面说项目周期 3 个月，后面说人员配置 10 人，逻辑自相矛盾是 AI 大长篇创作的通病。
• 排版与格式的繁琐：AI 善于写字，但拙于排版。如何将 AI 的思考直接转化为符合行业规范的专业文档？

1.2 MCP：连接“大脑”与“实时脉搏”的枢纽

MCP 的出现让文档生成从“离线创作”转为“在线集成”：

协作维度	传统 AI 写作	MCP 动态生成模式
数据源	依靠 Prompt 里的静态背景	实时连接 mcp://erp/pricing 等资源
准确性	“幻觉”严重，需人工反复对数	强制引用 Tools 返回的确定性数据
协同性	孤立创作	多个 MCP Server（报价、技术、法务）协同输出

1.3 从“写作”到“组装”：AI 的新职能

在 DaaS（Document as a Service）架构下，AI 的本质不再是文字工作者，而是**“信息集成编排师”**。它通过 MCP 巡检所有数据源，根据预设的标书大纲进行逻辑填充。

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二 :🛠️ 深度实战：构建“智慧城市”技术标书动态生成 Server

我们将构建一个名为 DocGen-Expert-Server 的项目。它能根据实时库存价格和最新的项目工期数据，自动生成一份技术标书初稿。

2.1 环境准备与架构设计

我们需要处理文档导出（支持 Markdown 和结构化 JSON）以及多源数据的聚合。

mkdir mcp-doc-service && cd mcp-doc-service
npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk 
npm install -D typescript @types/node
npx tsc --init

2.2 核心逻辑实现：将实时数据流注入文档模板

我们将定义一个工具 generate_technical_proposal，它会要求 AI 先读取最新的资源数据。

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { 
  ListToolsRequestSchema, 
  CallToolRequestSchema,
  ListResourcesRequestSchema,
  ReadResourceRequestSchema
} from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";

const server = new Server(
  { name: "bidding-doc-expert", version: "1.0.0" },
  { capabilities: { tools: {}, resources: {} } }
);

// 📖 1. 暴露实时数据资源：项目报价与技术库
server.setRequestHandler(ListResourcesRequestSchema, async () => ({
  resources: [
    {
      uri: "bidding://tech/specs",
      name: "2026版 智慧城市核心组件规格说明",
      description: "包含传感器、边缘计算网关的最全技术参数",
      mimeType: "application/json"
    },
    {
      uri: "bidding://finance/current-pricing",
      name: "今日实时物料清单报价",
      description: "受供应链波动的最新价格数据",
      mimeType: "application/json"
    }
  ]
}));

// 🛠️ 2. 定义文档生成工具
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => ({
  tools: [
    {
      name: "assemble_proposal_section",
      description: "根据提供的实时数据段，按照专业标书规范生成特定的章节内容。",
      inputSchema: {
        type: "object",
        properties: {
          section_name: { type: "string", description: "章节名称，如：技术实施方案" },
          raw_data: { type: "string", description: "从 Resource 中读取的原始数据摘要" },
          user_requirements: { type: "string", description: "客户的具体个性化需求" }
        },
        required: ["section_name", "raw_data"]
      }
    }
  ]
}));

// ⚙️ 3. 执行逻辑：将 AI 推理与数据强制绑定
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  const { name, arguments: args } = request.params;

  if (name === "assemble_proposal_section") {
    // 💡 专业思考：在此处可以织入文档合规性校验
    const sectionName = args?.section_name;
    const dataSummary = args?.raw_data;
    
    // 模拟将数据转化为专业 Markdown 文档片段
    const content = `
## ${sectionName}
### 1.1 技术背景与选型依据
基于最新的技术规范，本方案选用的组件性能如下：
${dataSummary}

### 1.2 成本与进度预算
根据今日实时报价，本项目核心设备预算已自动校准，确保方案的可落地性。
    `;

    return {
      content: [{ type: "text", text: `✅ 章节 [${sectionName}] 已生成：\n\n${content}` }]
    };
  }
  throw new Error("Tool not found");
});

const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

2.3 进阶：实现“所见即所得”的文档流

• 技术细节：在 MCP 的 ReadResource 处理器中，我们可以动态返回文档生成的实时预览（如 PDF 链接）。
• 协同逻辑：让 AI 自动巡检 bidding://finance/current-pricing，如果发现某项价格变动超过 10%，自动通过 Tool 触发对已生成章节的重写。

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三、 🧠 专业思考：大规模文档生成中的工程化权衡与“安全红线”

作为 MCP 专家，在构建动态文档系统时，我们必须跳出单纯的“文本生成”，关注商业场景下的严肃性。

3.1 上下文穿透与“逻辑闭环”校验

• 痛点：对于一份 100 页的标书，AI 在写第 80 页时可能会忘记第 1 页的配置参数。
• 专家方案：文档骨架树 (Document Skeleton Tree)。
  • 在生成文档前，由 MCP Server 生成一份不可变的 bidding://skeleton 资源。
  • AI 在撰写任何一个子章节时，必须强制读取这个 Skeleton，确保全局参数（如项目总金额、完工日期）在所有章节中保持一致。

3.2 敏感数据过滤：防止“投标自杀”

• 风险：AI 可能会不小心将公司内部的成本价、供应商底价写进发给客户的投标书中。
• 对策：MCP 语义过滤器 (Semantic Filter)。

  维度	实践准则	专家价值
  分级隔离	finance/cost-price 仅供 AI 内部计算。	严禁通过 ReadResource 将该数据直接回显给用户。
  白名单校验	设置 Tools 的输出检查，一旦检测到敏感关键词，立即熔断生成。	守住商业机密底线。
  审计追踪	记录每一段文字生成的“数据源指纹”。	确保每一句技术承诺都有据可查。

3.3 解决“AI 语气”过重的问题

• 思考：标书需要极高的严谨性和行业术语。
• 专业建议：利用 MCP Prompt 模板化（见第 21 篇）进行“文风克隆”。
  • 在 Server 中预置 prompts://bidding-tone，其中包含过往中标标书的风格特征，引导 AI 摒弃“作为人工智能，我建议…”等废话。

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四、 🌟 总结：迈向“智力组装”的商业新高度

MCP 驱动的动态文档生成，标志着企业文案工作从“手工业”向“数字化流水线”的跨越。

通过将实时数据资源化、将撰写逻辑工具化，我们成功地为 AI 装备了**“企业知识的实时视野”**。这不仅极大提升了标书撰写的效率，更通过数据驱动的方式，消除了人工撰写中常见的低级错误和数据滞后。在未来的商业竞争中，这种能够实现“分钟级响应复杂需求”的能力，将成为企业的核心竞争力。

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