背景与核心方案
语言模型(如ChatGPT)由于缺乏内置时钟系统，常表现出’时间失语症’——无法准确计算日期差、感知时区或理解时效性信息。Passage of Time MCP通过建立标准化接口，将物理世界的时间维度注入AI对话系统。
Specific implementation steps
- 函数调用集成: By
current_datetime()函数获取ISO 8601格式时间戳，时区参数支持IANA标准（如Asia/Tokyo) - 计算能力扩展: Use of
getTimeDifference方法处理时间差运算，内置秒/分/时/日多粒度计算，误差控制在毫秒级 - Real-time synchronization mechanism：Server-Sent Events技术实现时间数据流式传输，最小延迟1秒刷新
部署优化建议
生产环境推荐使用Docker容器化部署，通过docker-compose.yml配置时区卷和NTP服务同步。对时效性敏感场景，可启用Redis缓存最近10次计算结果，减少重复运算开销。
This answer comes from the articlePassage of Time MCP: A Service Providing Time-Awareness and Computational Capabilities for Language ModelingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决语言模型在时间计算上的局限性？
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