AI Agent新范式:FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建

AI Agent新范式:FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建p 作者 高瑞冬 br p h4 id E6 9C AC E6 96 87 E7 9B AE E5 BD 95 本文目录 h4 ul li AI Agent 新范式 FastGPT MCP 协议实现工具增强型智能体构建 ul li 一 li ul li ul

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本文目录

  • AI Agent新范式:FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建
    • 一、MCP协议简介
    • 二、创建MCP工具集
      • 1. 获取MCP服务地址
      • 2. 在FastGPT中创建MCP工具集
    • 三、测试MCP工具
    • 四、AI模型调用MCP工具
      • 1. 调用单个工具
      • 2. 调用整个工具集
    • 五、私有化部署支持
      • 1. 环境准备
      • 2. 修改docker-compose.yml文件
      • 3. 修改FastGPT配置
      • 4. 重启服务
    • 六、使用MCP-Proxy集成多个MCP服务
      • 1. MCP-Proxy简介
      • 2. 安装MCP-Proxy
      • 3. 配置MCP-Proxy
      • 4. 将MCP-Proxy与FastGPT集成
      • 5. 高级配置
    • 七、**实践建议
    • 八、总结

MCP协议(Model Context Protocol)是由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,简化它们之间的交互问题。随着OpenAI官方宣布支持MCP协议,越来越多的AI厂商也开始支持这一协议。

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可以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:

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

mcp-proxy是开源的mcp协议聚合代理,可以聚合多个mcp服务,并提供统一的mcp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。另外,对于私有化部署的fastgpt,本文给出了mcp服务聚合的解决方案。从而实现海量的开源mcp组件能够快速接入Fastgpt平台,为平台上的智能体应用提供丰富的集成能力。给出了开源mcp社区和fastgpt社区资源和平台的完整对接路径。

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MCP地址,格式如:。

2. 在FastGPT中创建MCP工具集

  1. 登录FastGPT平台
  2. 在弹出窗口中填入MCP服务地址
  3. 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
  4. 点击"创建"按钮完成MCP工具集的创建

在工作台中选择"新建应用",然后选择"MCP工具集"

创建MCP工具集

创建完MCP工具集后,您可以对工具集中的单个工具进行测试:

  1. 进入MCP工具集详情页面
  2. 输入测试参数,如城市名称"杭州"
  3. 点击"运行"按钮,查看工具返回的结果
  4. 系统会显示该城市的具体天气信息

选择需要测试的具体工具,例如(天气查询工具)

测试MCP工具

FastGPT支持两种方式让AI模型调用MCP工具:

1. 调用单个工具

  1. 在工作流中添加"工具调用"节点
  2. 连接工作流节点,让AI模型能够调用这些工具

测试效果:分别提问天气和地点相关问题左图:AI调用天气查询工具 | 右图:AI调用地点搜索工具

天气查询结果
地点搜索结果

选择之前创建的特定MCP工具,例如选择和

调用单个工具

2. 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:

  1. 在工作流中添加"MCP工具集"节点
  2. 此时AI会根据用户问题智能选择合适的工具,获取所需信息后回答问题

使用"工具调用"节点连接该工具集

工具集配置
调用效果

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:

1. 环境准备

确保您的FastGPT版本升级到或更高版本。

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