自动补全：智能输入建议

自动补全是现代交互式应用中不可或缺的功能。@McpComplete 注解提供了一种优雅且强大的方式，为用户输入提供实时、上下文相关的智能建议。

什么是自动补全？

自动补全是指在用户输入过程中，系统能够实时提供相关的输入建议。这不仅能提高用户体验，还能减少输入错误，加快交互速度。

使用场景

@McpComplete 注解适用于多种场景：

1. 用户名补全：在注册或登录界面快速匹配用户名
2. 地理位置建议：旅行、外卖等应用中的城市/地址输入
3. 技术术语补全：开发工具中的代码提示
4. 产品搜索：电商平台的商品名称建议

注解详解

基本语法

@McpComplete(
    prompt = "目标提示词",  // 指定关联的提示词
    description = "补全功能描述"  // 可选：描述补全的具体用途
)
public List<String> completeSomething(String input) {
    // 返回建议列表
}

参数类型灵活性

@McpComplete 支持多种参数类型：

1. 简单字符串：最基础的补全方式

@McpComplete(prompt = "user-registration")
public List<String> completeUsername(String prefix) {
    return userDatabase.stream()
        .filter(user -> user.startsWith(prefix))
        .collect(Collectors.toList());
}

2. 复杂参数对象：支持更丰富的上下文信息

@McpComplete(prompt = "travel-planner")
public List<String> completeCityName(CompleteRequest.CompleteArgument argument) {
    String prefix = argument.value();
    String context = argument.context(); // 可获取额外上下文
    return cityDatabase.stream()
        .filter(city -> city.startsWith(prefix))
        .collect(Collectors.toList());
}

高级特性

1. 上下文感知

补全方法可以获取当前交互的上下文，实现更智能的建议：

@McpComplete(prompt = "code-assistant")
public List<String> completeMethod(
    McpSyncServerExchange exchange,  // 获取交互上下文
    String methodPrefix
) {
    // 根据当前项目、编程语言等上下文提供建议
    ProjectContext context = exchange.getContext(ProjectContext.class);
    return suggestMethodsBasedOnContext(context, methodPrefix);
}

2. 异步支持

通过返回 Mono<List<String>> 支持异步补全：

@McpComplete(prompt = "async-completion")
public Mono<List<String>> completeAsyncData(String input) {
    return Mono.fromCallable(() -> 
        expensiveCompletionComputation(input)
    ).subscribeOn(Schedulers.boundedElastic());
}

性能与最佳实践

建议列表大小控制

• 限制返回的建议数量（通常 5-10 个）
• 对大型数据集使用高效的过滤和查询策略

缓存策略

• 考虑为频繁查询的补全结果实现缓存
• 使用本地缓存或分布式缓存（如 Redis）

匹配算法

• 支持前缀匹配
• 可选：模糊匹配、拼音匹配等高级算法

配置与扩展

扫描配置

使用 @McpCompleteScan 精细控制补全组件的扫描：

@Configuration
@McpCompleteScan(
    basePackages = "com.example.completions",
    includeFilters = @McpCompleteScan.Filter(
        type = McpCompleteScan.FilterType.ANNOTATION,
        classes = CustomCompletionMarker.class
    )
)
public class CompletionConfig { }

思考与权衡

自动补全是一把"双刃剑"：

• 优点：提升用户体验，减少输入错误
• 风险：
  1. 过多建议可能造成干扰
  2. 补全算法复杂度可能影响性能
  3. 不恰当的建议可能误导用户

建议：

• 保持补全简洁、相关
• 持续优化匹配算法
• 提供用户可配置的补全行为

提示：自动补全应该是智能的帮手，而非烦人的干扰者。精心设计，用心体验。