AI Agent 新范式：FastGPT 集成 MCP 协议构建工具增强型智能体

一、MCP 协议简介

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：

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

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。

二、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 MCP 地址，格式如：https://mcp.amap.com/sse?key=xxx。

2. 在 FastGPT 中创建 MCP 工具集

登录 FastGPT 平台
在弹出窗口中填入 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
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

三、测试 MCP 工具

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：

进入 MCP 工具集详情页面
输入测试参数，如城市名称'杭州'
点击'运行'按钮，查看工具返回的结果
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 maps_weather（天气查询工具）

测试 MCP 工具

四、AI 模型调用 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

在工作流中添加'工具调用'节点
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 maps_weather 和 maps_text_search

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：

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

五、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：

1. 环境准备

确保您的 FastGPT 版本升级到 v4.9.6 或更高版本。

2. 修改 docker-compose.yml 文件

在配置文件中添加 MCP 相关的环境变量支持，确保容器能够访问外部 MCP 服务地址。根据具体网络环境调整端口映射。

3. 修改 FastGPT 配置

在管理后台开启 MCP 功能开关，并配置默认的工具集权限。确保环境变量中包含了必要的认证信息。

4. 重启服务

执行 docker-compose up -d 重启服务以应用更改。检查日志确认 MCP 模块加载成功。

六、使用 MCP-Proxy 集成多个 MCP 服务

1. MCP-Proxy 简介

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 MCP 服务地址。这有助于简化客户端的连接逻辑。

2. 安装 MCP-Proxy

可以通过 npm 或 Docker 进行安装。推荐使用 Docker 部署以保证环境隔离。

3. 配置 MCP-Proxy

编写配置文件指定上游 MCP 服务的地址和路由规则。支持多服务负载均衡和故障转移。

4. 将 MCP-Proxy 与 FastGPT 集成

将聚合后的 MCP 服务地址填入 FastGPT 的 MCP 工具集配置中。FastGPT 将通过 Proxy 访问所有后端服务。

5. 高级配置

支持自定义超时时间、重试机制以及安全鉴权策略，以适应企业级应用场景。

七、最佳实践建议

安全性：确保 MCP 服务地址经过 HTTPS 加密传输，避免敏感数据泄露。
错误处理：在工作流中增加异常捕获节点，防止因工具调用失败导致流程中断。
性能优化：对于高频调用的工具，建议启用缓存机制以减少延迟。

八、总结

本文详细介绍了如何在 FastGPT 中利用 MCP 协议构建工具增强型智能体。通过集成外部 MCP 服务，AI 模型获得了更强的工具调用能力。结合 MCP-Proxy 方案，私有化部署环境也能实现海量开源组件的快速接入，为智能体应用提供了丰富的集成能力和扩展性。

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