AI Agent 新范式：FastGPT+MCP 协议实现工具增强型智能体构建

MCP 协议简介

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 在 2024 年发布的一种协议，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 等厂商开始支持这一协议，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，实际运行外部系统的主体。

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，可以聚合多个 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，访问高德地图 MCP Server 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

在工作台中选择'新建应用'，然后选择'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，系统会自动解析出该 MCP 服务提供的一系列工具。
确认无误后点击'创建'按钮完成工具集的创建。

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，确保连接正常。

进入 MCP 工具集详情页面，输入测试参数（例如城市名称'杭州'），点击'运行'按钮即可查看工具返回的结果。系统会显示该城市的具体天气信息或其他预期数据。

选择需要测试的具体工具，例如 maps_weather（天气查询工具）进行验证。

测试 MCP 工具

AI 模型调用 MCP 工具

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

调用单个工具

如果您希望精确控制 AI 调用的能力，可以在工作流中添加'工具调用'节点，并连接工作流节点，让 AI 模型能够按需调用特定工具。

测试效果示例：分别提问天气和地点相关问题，AI 会准确调用对应的工具。

AI Agent 新范式：FastGPT+MCP 协议实现工具增强型智能体构建