MCP 协议（Model Context Protocol）旨在统一 AI 模型与外部系统的通信方式。本文介绍如何在 FastGPT 中创建和使用 MCP 工具集，支持单个工具调用及工具集自动选择。内容涵盖获取服务地址、测试工具、AI 模型调用流程以及私有化部署方案，包括环境准备、Docker 配置修改及服务重启。此外还介绍了使用 MCP-Proxy 聚合多个服务的方法及最佳实践建议，帮助开发者快速接入开源 MCP 组件，增强智能体的集成能力。
MCP 协议（Model Context Protocol）是由 Anthropic 在 2024 年 11 月初发布的一种协议，旨在统一 AI 模型与外部系统之间的通信方式，简化它们之间的交互问题。随着 OpenAI 官方宣布支持 MCP 协议，越来越多的 AI 厂商也开始支持这一协议。
MCP 协议主要包含 Client 和 Server 两部分：
FastGPT 从 v4.9.6 版本开始，新增了两种 MCP 相关的功能：
mcp-proxy 是开源的 mcp 协议聚合代理，可以聚合多个 mcp 服务，并提供统一的 mcp 服务地址。
本文将重点介绍如何在 FastGPT 中集成和使用 MCP 工具集。另外，对于私有化部署的 fastgpt，本文给出了 mcp 服务聚合的解决方案。从而实现海量的开源 mcp 组件能够快速接入 Fastgpt 平台，为平台上的智能体应用提供丰富的集成能力。给出了开源 mcp 社区和 fastgpt 社区资源和平台的完整对接路径。
首先，您需要获取一个支持 MCP 协议的服务地址。这里以高德地图的 MCP 服务为例，访问 高德地图 MCP Server 获取 MCP 地址，格式如：https://mcp.amap.com/sse?key=xxx。
在工作台中选择'新建应用'，然后选择'MCP 工具集'。
创建完 MCP 工具集后，您可以对工具集中的单个工具进行测试：
选择需要测试的具体工具，例如 maps_weather（天气查询工具）。
FastGPT 支持两种方式让 AI 模型调用 MCP 工具：
测试效果：分别提问天气和地点相关问题。左图：AI 调用天气查询工具 | 右图：AI 调用地点搜索工具。
选择之前创建的特定 MCP 工具，例如选择 maps_weather 和 maps_text_search。
FastGPT 还支持让 AI 自动选择合适的工具进行调用：
使用'工具调用'节点连接该工具集。
如果您使用的是 FastGPT 私有化部署版本，需要以下步骤来支持 MCP 功能：
确保您的 FastGPT 版本升级到 v4.9.6 或更高版本。
在 docker-compose.yml 文件中添加 MCP Proxy 相关的环境变量配置，确保容器能够访问外部 MCP 服务地址。通常需要在 environment 部分添加 MCP_PROXY_URL 等变量。
services:
fastgpt:
environment:
- MCP_PROXY_URL=http://mcp-proxy:3000
在 .env 文件或 FastGPT 管理后台配置中，启用 MCP 功能开关，并设置代理服务器地址。确保网络策略允许 FastGPT 容器访问 MCP 服务。
执行以下命令重启 Docker 服务以应用更改：
docker compose up -d
MCP-Proxy 是一个开源的 MCP 协议聚合代理，用于统一管理多个 MCP 服务，降低客户端连接复杂度。
可以通过 npm 或 Docker 安装 MCP-Proxy。推荐使用 Docker 部署以保证环境一致性。
docker run -p 3000:3000 mcp-proxy:latest
创建配置文件 config.yaml，定义需要聚合的 MCP 服务列表及连接参数。
services:
- name: map_service
url: https://mcp.amap.com/sse
- name: weather_service
url: https://weather.mcp.example.com
在 FastGPT 的 MCP 工具集配置中，填入 MCP-Proxy 的统一地址，例如 http://localhost:3000。FastGPT 将通过代理访问所有后端 MCP 服务。
支持配置认证令牌、超时时间以及错误重试策略，以提高连接的稳定性和安全性。
本文详细介绍了 FastGPT 结合 MCP 协议实现工具增强型智能体的构建方法。通过集成 MCP 工具集，开发者可以快速扩展 AI 模型的外部调用能力。同时，提供了私有化部署和 MCP-Proxy 聚合方案，解决了多服务接入的复杂性。遵循最佳实践建议，可进一步提升系统的稳定性和安全性。
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