基于 FastGPT 与 MCP 协议构建工具增强型智能体

MCP 协议（Model Context Protocol）由 Anthropic 于 2024 年 11 月初发布，旨在统一 AI 模型与外部系统的通信方式，简化交互流程。随着 OpenAI 等主流厂商宣布支持该协议，越来越多的 AI 应用开始接入 MCP。

MCP 架构主要包含 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，实际运行外部服务的主体。

FastGPT 从 v4.9.6 版本起新增了两种 MCP 相关功能：

MCP 服务：将 FastGPT 应用以 MCP 协议对外提供服务。
MCP 工具集：导入外部 MCP 服务，让 FastGPT 能够使用外部工具。

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，帮助开发者快速扩展智能体的能力边界。

一、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 获取地址，格式通常为 https://mcp.amap.com/sse?key=xxx。

2. 在 FastGPT 中创建 MCP 工具集

在弹出窗口中填入上一步获取的 MCP 服务地址，点击'解析'按钮，系统会自动识别出该服务提供的一系列工具。确认无误后，点击'创建'即可完成工具集的初始化。

创建 MCP 工具集

二、测试 MCP 工具

创建完工具集后，建议先对单个工具进行测试，确保连接正常。

进入 MCP 工具集详情页面，选择需要测试的具体工具，例如 maps_weather（天气查询工具）。输入测试参数，如城市名称'杭州'，点击'运行'按钮即可查看返回结果。系统通常会显示该城市的实时天气信息。

测试 MCP 工具

三、AI 模型调用 MCP 工具

FastGPT 支持两种方式让 AI 模型调用 MCP 工具，您可以根据实际需求灵活选择。

1. 调用单个工具

如果您希望精确控制模型调用的工具，可以在工作流中添加'工具调用'节点，并连接相应的 MCP 工具。

测试效果示例：分别提问天气和地点相关问题，左图展示 AI 调用天气查询工具，右图展示 AI 调用地点搜索工具。

调用单个工具

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