AI Agent新范式：FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建

AI Agent新范式：FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建

作者：高瑞冬

本文目录

• AI Agent新范式：FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建
  • 一、MCP协议简介
  • 二、创建MCP工具集
    • 1. 获取MCP服务地址
    • 2. 在FastGPT中创建MCP工具集
  • 三、测试MCP工具
  • 四、AI模型调用MCP工具
    • 1. 调用单个工具
    • 2. 调用整个工具集
  • 五、私有化部署支持
    • 1. 环境准备
    • 2. 修改docker-compose.yml文件
    • 3. 修改FastGPT配置
    • 4. 重启服务
  • 六、使用MCP-Proxy集成多个MCP服务
    • 1. MCP-Proxy简介
    • 2. 安装MCP-Proxy
    • 3. 配置MCP-Proxy
    • 4. 将MCP-Proxy与FastGPT集成
    • 5. 高级配置
  • 七、最佳实践建议
  • 八、总结

一、MCP协议简介

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：

• Client（客户端）：使用AI模型的一方，通过MCP Client可以为模型提供调用外部系统的能力
• Server（服务端）：提供外部系统调用的一方，实际运行外部系统的主体

FastGPT从v4.9.6版本开始，新增了两种MCP相关的功能：

1. MCP服务：可以将FastGPT应用以MCP协议对外提供
2. MCP工具集：可以导入外部MCP服务，让FastGPT使用外部工具

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。

二、创建MCP工具集

1. 获取MCP服务地址

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。

2. 在FastGPT中创建MCP工具集

1. 登录FastGPT平台
2. 在弹出窗口中填入MCP服务地址
3. 点击"解析"按钮，系统会自动解析出该MCP服务提供的一系列工具
4. 点击"创建"按钮完成MCP工具集的创建

在工作台中选择"新建应用"，然后选择"MCP工具集"

三、测试MCP工具

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：

1. 进入MCP工具集详情页面
2. 输入测试参数，如城市名称"杭州"
3. 点击"运行"按钮，查看工具返回的结果
4. 系统会显示该城市的具体天气信息

选择需要测试的具体工具，例如maps_weather（天气查询工具）

四、AI模型调用MCP工具

FastGPT支持两种方式让AI模型调用MCP工具：

1. 调用单个工具

1. 在工作流中添加"工具调用"节点
2. 连接工作流节点，让AI模型能够调用这些工具

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

2. 调用整个工具集

FastGPT还支持让AI自动选择合适的工具进行调用：

1. 在工作流中添加"MCP工具集"节点
2. 此时AI会根据用户问题智能选择合适的工具，获取所需信息后回答问题

使用"工具调用"节点连接该工具集

五、私有化部署支持

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：

1. 环境准备

确保您的FastGPT版本升级到v4.9.6或更高版本。