FastGPT 集成 MCP 协议构建工具增强型智能体指南

MCP 协议简介

MCP（Model Context Protocol）是 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，简化交互流程。随着 OpenAI 官方宣布支持该协议，越来越多的 AI 厂商也开始跟进。

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 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：

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

此外，mcp-proxy 是一个开源的 MCP 协议聚合代理，能够聚合多个 MCP 服务并提供统一的访问地址。本文将重点介绍如何在 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，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，访问其官网获取 MCP 地址，格式通常为 https://mcp.amap.com/sse?key=xxx。

在 FastGPT 中创建 MCP 工具集

测试 MCP 工具

创建完 MCP 工具集后，建议先对工具集中的单个工具进行测试，确保连通性。

进入 MCP 工具集详情页面，输入测试参数，例如城市名称'杭州'，然后点击'运行'按钮查看返回结果。系统会显示该城市的具体天气信息。您可以选择需要测试的具体工具，例如 maps_weather（天气查询工具），验证数据准确性。

AI 模型调用 MCP 工具

FastGPT 支持两种方式让 AI 模型调用 MCP 工具，满足不同场景需求。

调用单个工具

如果您希望精确控制模型调用的能力，可以在工作流中添加'工具调用'节点，连接相关节点，让 AI 模型明确知道何时调用特定工具。

测试时，分别提问天气和地点相关问题，观察 AI 是否准确调用了对应的工具，如 maps_weather 或 maps_text_search。

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。这种方式更加灵活，适合复杂任务。

在工作流中添加'MCP 工具集'节点。
此时 AI 会根据用户问题智能判断，选择合适的工具获取所需信息后再回答问题。

使用'工具调用'节点连接该工具集即可生效。

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：

环境准备

确保您的 FastGPT 版本升级到 v4.9.6 或更高版本。

FastGPT 集成 MCP 协议构建工具增强型智能体指南