有作者在个人分享里提到，自己用 MCP 工具构建了 meta harness，称这是“做过的最好的决定之一”，并认为前沿 LLM 对 MCP 很熟悉，后续测试和集成会容易得多，还建议构建自定义 agent harness 时使用 MCP 工具。这些是作者的个人判断，没有给出对比过程。对准备 AI 应用或 Agent 方向面试的人来说，它更像一道题面：选型理由怎么讲才不像背答案。

把“它更好”换成“在我的约束下它更合适”

面试里被问到为什么选某个工具或框架，可以先组织约束，而不是先夸工具。比如假设一个两周出原型的个人项目，你可以说：时间只有两周，我没有精力同时维护两套链路，所以优先考虑接入方式简单、能快速跑通验证的方案，代价是前期要花时间摸清边界。

两种讲法差别很大。一种说“MCP 生态好，所以选它”；另一种说“当时我的约束是两周、一个人，我需要调试链路短、模型熟悉度高的方案，所以优先考虑 MCP，代价是前期学习成本”。后者有约束、有对比、有代价，听的人能顺着追问。注意，这只是表达方法，不是断言某工具一定更好。

可以借用“模型熟悉它”的角度，但要落到自己的观察

素材里“前沿 LLM 对 MCP 非常熟悉”“后续测试和集成会容易得多”是作者的说法。你可以借用这个角度，但要说明这是你的判断，并给出自己验证过的依据。

比如你可以说：我判断模型对某类工具的熟悉度，会影响我写测试和排查问题的时间；这是我做某个练习项目时的观察，不是行业结论。如果只是复述“大家都说它好”，面试官很容易听出你在背。读岗位描述时，还可以留意哪些信息需要向目标团队核实：用自研还是现成框架、工具链是否固定、这个岗位更需要选型能力还是执行能力。这些没有统一答案，问清楚再决定怎么讲。

没有真实项目时，用假设场景练表达

可以用假设场景练习，但要明确标注哪些是假设、哪些是实际记录。比如：“假设我要做一个内部问答 agent，约束是两周出原型、只有我一个人，我会先对比两三种接入方式，再用一个小任务验证调试成本。”

不要编造数字成果，也不要把别人的经验说成自己的。示例里可以用[实际记录]占位，提醒自己哪些需要真实数据支撑。模拟练习不是断言面试官一定会问什么，只是帮你把思路讲顺。练完可以自查：约束说清了吗？对比了几个选项？验证方式具体吗？取舍是否诚实？

最后给一个实际可做的小建议：挑一个你真正用过的工具，按约束、对比、验证、取舍写一段两百字以内的说明，再请人追问三个“为什么”，看你能不能接住。