MCP 协议（Model Context Protocol）由 Anthropic 在 2024 年推出，目的是统一 AI 模型与外部系统的交互方式。现在 OpenAI 等厂商也开始跟进，越来越多的应用用上了这套标准。
MCP 的架构分两块：
- Client：AI 模型这一端，通过 MCP Client 让模型能够调用外部服务。
- Server：跑外部服务的这一端，实际提供可调用的能力。
FastGPT 从 v4.9.6 版本开始，新增了两种 MCP 相关功能：
- MCP 服务：把 FastGPT 应用包装成 MCP 协议对外提供。
- MCP 工具集：导入外部 MCP 服务，让 FastGPT 应用能使用别人的工具。
这里只聊第二种，怎么在 FastGPT 里集成和使用 MCP 工具集，顺便给出私有化部署的聚合方案。
创建 MCP 工具集
先拿到一个支持 MCP 的服务地址。这里用高德地图的 MCP 服务做例子，去它的官方文档里能找到地址，格式一般是 https://mcp.amap.com/sse?key=xxx。
登录 FastGPT，在工作台点'新建应用'，然后选'MCP 工具集'。弹出的窗口里填上刚才拿到的地址，点'解析'，系统会自动拉出这个服务提供的所有工具。确认没问题之后，点'创建'就行了。
测试 MCP 工具
工具集建好之后，可以单独测试里面的某个工具。进到 MCP 工具集的详情页，输入测试参数（比如城市名'杭州'），点'运行'就能看到返回结果，比如具体的天气信息。
选一个想测的工具，像 maps_weather（天气查询）就行。
让 AI 模型调用 MCP 工具
FastGPT 里有两种调法：
调用单个工具
在工作流里拖一个'工具调用'节点，连上前后节点，AI 就能直接喊这个工具干活。
下面两张图分别是询问天气和地点时 AI 的调用效果。左边是调天气查询工具，右边是调地点搜索工具。
选择之前创建的具体工具，比如 maps_weather 和 maps_text_search。
