FastGPT 集成 MCP 协议构建工具增强型智能体

一、MCP 协议简介

MCP 协议（Model Context Protocol）由 Anthropic 于 2024 年 11 月发布，旨在统一 AI 模型与外部系统的通信方式。随着 OpenAI 等厂商的支持，这一协议正成为连接大模型与外部工具的标准接口。

MCP 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 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 版本起新增了两种 MCP 功能：

MCP 服务：将 FastGPT 应用以 MCP 协议对外提供
MCP 工具集：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 服务并提供统一地址。本文将重点介绍如何在 FastGPT 中集成和使用 MCP 工具集，并为私有化部署提供 MCP 服务聚合方案，助力海量开源 MCP 组件快速接入。

二、创建 MCP 工具集

1. 获取 MCP 服务地址

首先需要获取一个支持 MCP 协议的服务地址。以高德地图为例，访问高德地图 MCP Server 获取地址，格式如：https://mcp.amap.com/sse?key=xxx。

2. 在 FastGPT 中创建 MCP 工具集

创建 MCP 工具集

三、测试 MCP 工具

创建完 MCP 工具集后，建议先对单个工具进行测试。进入工具集详情页面，输入测试参数（如城市名称'杭州'），点击'运行'按钮查看返回结果。例如选择 maps_weather（天气查询工具），系统会显示该城市的天气信息。

测试 MCP 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

在工作流中添加'工具调用'节点，连接工作流节点，让 AI 模型能够调用这些工具。测试效果如下：分别提问天气和地点相关问题，左图为 AI 调用天气查询工具，右图为 AI 调用地点搜索工具。

天气查询结果地点搜索结果

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