Hello, AI: 引入LLM对话与MCP协议

2025年9月，SynthesizerFlow迎来了它诞生以来最激动人心的变化：它开始拥有"智能"了。在0.7.5和0.7.6-alpha版本中，我们迈出了AI集成的第一步。

1. 嵌入式聊天界面

我们不想让用户由于需要AI帮助而频繁切换窗口。因此，我们在右侧边栏集成了一个原生的LLM聊天界面（Chat Interface）。

这不仅仅是一个简单的文本框。它支持：

流式响应：实时的打字机效果，让对话感觉流畅自然。
Markdown渲染：支持代码块高亮和格式化文本。
上下文感知：AI知道你当前打开的是哪个项目。

2. 什么是 MCP？

让AI"聊天"很容易，但让AI"干活"很难。我们希望用户能说："帮我把音量调大一点"，然后音量旋钮就真的转动了。

为此，我们引入了Model Context Protocol (MCP) 的概念。

MCP是一个标准化的接口层，它定义了AI如何：

读取上下文（Context）：获取当前画布上有哪些模块，它们是如何连接的。
执行工具（Tools）：调用函数来修改状态。

实现第一个工具

我们封装了第一批核心工具：

add_module: 添加新模块
connect_nodes: 连接两个模块
update_parameter: 修改参数

// Tool定义示例
export const AddModuleTool = {
  name: "add_module",
  description: "Add a new audio module to the canvas",
  parameters: {
    type: "object",
    properties: {
      type: { type: "string", enum: ["Oscillator", "Filter", "Reverb", ...] },
    },
    required: ["type"]
  }
};

3. 初探 RAG

除了控制工具，我们还希望AI能回答关于音频合成的专业问题。在0.7.6-alpha中，我们开始实验**检索增强生成（RAG）**技术。

我们将合成器的文档和教程进行了向量化。当用户问"什么是FM合成？"时，系统会先从知识库中检索相关段落，连同问题一起发送给LLM。这大大减少了AI的幻觉，提供了更准确的教学指导。

结语

这一阶段的探索是具有实验性质的。虽然当时的AI偶尔会犯傻，或者工具调用不够稳定，但它展示了一个令人兴奋的未来图景：自然语言编程（Natural Language Programming）。

在SynthesizerFlow中，你不再仅仅是拖拽连线，你可以和它对话，共同创作音乐。