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为对话线程提供时间感知,追踪轮次间隔与跨天变化,便于智能代理做时序判断。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"temporal-mcp" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
在这个对话线程中使用 temporal-mcp,记录本轮与上一轮之间经过了多久,并判断是否已经跨天;如果跨天,请在回复开头提醒“这是新的一天”。
返回经过时长与是否跨天的判断,并在跨天时加入相应提示语。
结合 temporal-mcp 获取本线程距离上次消息的时间。如果超过 24 小时,用更完整的上下文重新总结再继续;如果少于 1 小时,直接延续当前讨论。
根据等待时长输出不同的回复策略,提升连续对话体验。
在执行多轮代理任务时,调用 temporal-mcp 追踪每次交互的间隔和日期变化,并把这些时间状态纳入后续决策,例如是否刷新计划或重置提醒。
输出带有时间上下文的任务决策结果,使代理行为更符合真实时间流逝。
通过聊天查询 Google 日历会议与事件,并评估 MCP 相对 RAG 的能力表现。