FastGPT 结合 MCP 协议构建工具增强型智能体
FastGPT v4.9.6 新增 MCP 协议支持,允许集成外部工具。介绍如何在 FastGPT 中创建 MCP 工具集,测试工具功能,并通过工作流让 AI 模型调用单个工具或整个工具集。针对私有化部署场景,提供了环境准备、Docker 配置修改及 MCP-Proxy 聚合多个服务的方案,帮助开发者快速接入开源 MCP 组件,增强智能体应用能力。

FastGPT v4.9.6 新增 MCP 协议支持,允许集成外部工具。介绍如何在 FastGPT 中创建 MCP 工具集,测试工具功能,并通过工作流让 AI 模型调用单个工具或整个工具集。针对私有化部署场景,提供了环境准备、Docker 配置修改及 MCP-Proxy 聚合多个服务的方案,帮助开发者快速接入开源 MCP 组件,增强智能体应用能力。

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:
FastGPT 从 v4.9.6 版本开始,新增了两种 MCP 相关的功能:
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。
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。
在工作台中选择'新建应用',然后选择'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:
选择需要测试的具体工具,例如 maps_weather(天气查询工具)。
FastGPT 支持两种方式让 AI 模型调用 MCP 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。
选择之前创建的特定 MCP 工具,例如选择 maps_weather 和 maps_text_search。
FastGPT 还支持让 AI 自动选择合适的工具进行调用:
使用'工具调用'节点连接该工具集。
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:
确保您的 FastGPT 版本升级到 v4.9.6 或更高版本。
在项目根目录下找到 docker-compose.yml 文件,添加 MCP 相关的环境变量配置。通常需要在服务定义中添加 MCP_ENABLED=true 或指定 MCP 服务器地址等变量。保存文件。
检查 FastGPT 的配置文件(如 .env),确保启用了 MCP 模块的支持。如果有特定的 MCP 代理地址配置项,请在此处填写。
执行以下命令重启容器以应用更改:
docker compose up -d
MCP-Proxy 是一个开源的 MCP 协议聚合代理,用于将多个分散的 MCP 服务汇聚到一个统一入口,方便管理和调用。
可以通过 npm 或 Docker 进行安装。推荐使用 Docker 方式部署以保证环境一致性。
编辑配置文件,添加需要聚合的各个 MCP 服务的地址和认证信息。确保各服务间的网络可达性。
在 FastGPT 的 MCP 工具集配置中,填入 MCP-Proxy 提供的统一服务地址即可。
可根据实际需求配置缓存策略、限流规则及日志记录,以优化性能和安全性。
通过集成 MCP 协议,FastGPT 能够灵活调用外部工具,显著增强了智能体的能力。配合私有化部署和 MCP-Proxy 方案,企业可以更安全、高效地构建基于 AI 的应用生态。

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