FastGPT 集成 MCP 协议构建工具增强型智能体

FastGPT 集成 MCP 协议构建工具增强型智能体

MCP 协议简介

MCP（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，这一协议正逐渐成为连接大模型与外部工具的标准桥梁。

MCP 架构主要包含 Client 和 Server 两部分：

• Client（客户端）：调用 AI 模型的一方，通过 MCP Client 赋予模型调用外部系统的能力。
• Server（服务端）：提供外部系统调用的主体，实际运行相关服务。

FastGPT 从 v4.9.6 版本起新增了两种 MCP 功能：

1. MCP 服务：将 FastGPT 应用以 MCP 协议对外提供服务。
2. MCP 工具集：导入外部 MCP 服务，让 FastGPT 能够使用这些外部工具。

此外，mcp-proxy 是一个开源的 MCP 协议聚合代理，可聚合多个 MCP 服务并提供统一的服务地址。本文重点演示如何在 FastGPT 中集成和使用 MCP 工具集，并针对私有化部署场景给出 MCP 服务聚合的解决方案，帮助海量开源 MCP 组件快速接入平台。

创建 MCP 工具集

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。这里以高德地图为例，访问 高德地图 MCP Server 获取地址，格式通常为：https://mcp.amap.com/sse?key=xxx。

在 FastGPT 中创建 MCP 工具集

1. 登录 FastGPT 平台。
2. 在弹出窗口中填入上一步获取的 MCP 服务地址。
3. 点击'解析'按钮，系统会自动识别该服务提供的工具列表。
4. 确认无误后点击'创建'，即可完成 MCP 工具集的初始化。

在工作台中选择'新建应用'，然后选择'MCP 工具集'入口。

测试 MCP 工具

工具集创建完成后，建议先对单个工具进行测试验证：

1. 进入 MCP 工具集详情页面。
2. 输入测试参数，例如城市名称'杭州'。
3. 点击'运行'按钮，观察返回结果。
4. 系统应能正确展示该城市的天气信息。

选择具体工具进行测试，例如 maps_weather（天气查询）。

AI 模型调用 MCP 工具

FastGPT 支持两种模式让 AI 模型调用 MCP 工具：

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，使 AI 模型能够定向调用特定工具。

测试效果：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。