AI Agent新范式：FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建

Ne0inhk

— 5 min read
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

作者：高瑞冬

本文目录

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：

  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。

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

  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

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：

  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

  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：

  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

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。

Read more

【AI辅助编程】【Claude Code】----秒杀 Cursor！Claude Code 保姆级教程，从安装到实战全过程，一篇文章给你透

【AI辅助编程】【Claude Code】----秒杀 Cursor！Claude Code 保姆级教程，从安装到实战全过程，一篇文章给你透

文章目录 * 前言 * 一、基础概念解析， * 1.1、什么是Claude Code？ * 1.2、Claude Code能干嘛？ * 二、安装 Claude Code * 2.1、（方式一）基于node.js环境 * 2.2、（方式二）不依赖node.js环境，原生版（推荐） * 三、配置 * 3.1配置大模型端点和密钥 * 1.注册账号 （通过上面提供的连接注册） * 2.获取API Key * 3.配置cluade code 环境变量 * 4.测试配置： * 5.切换模型（非必要，可跳过） * 6.查看token用量

By Ne0inhk
AskGo：免费使用顶级AI的宝藏网站（Gemini 3、GPT 5.1、DeepSeek）

AskGo：免费使用顶级AI的宝藏网站（Gemini 3、GPT 5.1、DeepSeek）

这几年，AI大模型可谓是极速迭代，在激烈的竞争下，国内的AI大模型能力也有了质的飞跃，如通义千问、豆包、GLM、Kimi等。 但其实国外的AI大模型目前依然呈领先趋势，只是很多人在国内无法使用。 那么今天给大家推荐一个能够同时使用国内外顶级AI的网站——AskGo！ AskGo集成了ChatGPT、DeepSeek、Gemini、Claude、Grok等数十个顶尖大模型，覆盖聊天、搜索、深度阅读、创意写作、程序开发、专业翻译、图像生成及视频生成等全场景。无需再做选择题，你可以随时利用最前沿的AI技术解决复杂问题。 AskGo为您提供「一站式AI」综合解决方案： ✅ 国内直接使用数十款顶级AI。包含GPT 5.1、Gemini 3 pro、Claude 4.5、Grok 4.1、DeepSeek满血版、Nano Banana Pro、GPT-4o绘图、Sora2、Veo3.1等顶级模型。

By Ne0inhk

AI 编程工具终极对决：Trae 3.0, Cursor, Qoder, Claude Code, Gemini 全方位评测

AI 编程工具终极对决：Trae 3.0, Cursor, Qoder, Claude Code, Gemini 全方位评测 更新时间：2025年12月 2025 年是 AI 编程工具进化的分水岭。如果说 GitHub Copilot 开启了 “AI 补全” 的 1.0 时代，Cursor 定义了 “AI Native IDE” 的 2.0 时代，那么随着 Trae 3.0、Qoder 的成熟，我们正式进入了 Agentic Coding（代理式编程） 的 3.0 时代。

By Ne0inhk
人工智能大模型应用开发：从微调适配到场景落地

人工智能大模型应用开发：从微调适配到场景落地

一、人工智能大模型应用开发：从微调适配到场景落地 1.1 本章学习目标与重点 💡 掌握大模型应用开发的核心流程，包括模型选型、微调适配、功能封装、部署上线等关键环节； 💡 熟练运用主流大模型框架（Hugging Face Transformers、LangChain、LlamaIndex 等），实现文本生成、问答系统、智能助手等常见应用； 💡 理解大模型微调的核心技术（全参数微调、LoRA、QLoRA 等），能够根据数据规模和硬件资源选择合适的适配方案； 💡 通过真实场景案例（企业知识库问答、智能客服、代码生成助手），掌握大模型从技术适配到业务落地的端到端开发能力。 ⚠️ 重点关注：大模型的上下文窗口限制、生成内容的准确性与安全性、微调过程中的显存优化、以及生产环境下的性能与稳定性平衡。 1.2 大模型应用开发基础：选型与环境搭建 大模型应用开发的第一步是明确业务需求，选择合适的模型并搭建稳定的开发环境。本节将从模型选型原则、主流开发框架介绍、环境搭建实操三个维度，为后续开发奠定基础。 1.2.1

By Ne0inhk