AI Agent 新范式：FastGPT 结合 MCP 协议实现工具增强
MCP 协议（Model Context Protocol）由 Anthropic 于 2024 年发布，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，越来越多的 AI 应用开始接入这一标准。
MCP 架构主要包含 Client 和 Server 两部分：Client 端让 AI 模型具备调用外部系统的能力，Server 端则提供具体的服务接口。FastGPT 从 v4.9.6 版本起，原生支持两种 MCP 功能：对外提供 MCP 服务，以及导入外部 MCP 工具集。
此外，mcp-proxy 作为开源聚合代理，可将多个 MCP 服务汇聚为统一地址，方便快速接入海量开源组件。
创建 MCP 工具集
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，访问其官方页面获取 MCP 地址，格式通常为 https://mcp.amap.com/sse?key=xxx。
在 FastGPT 中创建工具集时，登录平台后选择'新建应用'，然后选择"MCP 工具集'。在弹出窗口填入 MCP 服务地址并点击'解析'，系统会自动识别可用的工具列表，确认无误后点击'创建'即可。
测试 MCP 工具
工具集创建完成后，建议先进行单个工具的验证。进入详情页面，输入测试参数（如城市名称'杭州'），点击'运行'查看返回结果。例如使用 maps_weather 工具查询天气，系统会直接展示该城市的天气信息。
AI 模型调用 MCP 工具
FastGPT 支持两种调用模式，可根据场景灵活选择。
调用单个工具 在工作流中添加'工具调用'节点，连接相关逻辑。AI 模型会根据提示精准调用指定工具，如分别提问天气或地点问题，左图展示天气查询结果，右图为地点搜索。
调用整个工具集 若希望 AI 自动决策，可在工作流中添加"MCP 工具集'节点。此时 AI 会根据用户意图智能匹配所需工具，获取信息后作答。
私有化部署支持
对于私有化部署环境，启用 MCP 功能前请确保 FastGPT 版本已升级至 v4.9.6 或更高。后续涉及 docker-compose.yml 修改及配置调整的具体步骤，建议参考官方文档以确保环境兼容性。
