小智AI接入MCP
时间: 2025-05-31 19:46:56 浏览: 390
### 小智AI接入MCP平台的方法
要将小智AI接入MCP平台,可以通过以下方法实现。具体过程涉及使用 `fastapi-mcp` 库来集成 FastAPI 和 MCP 服务,并通过 `/mcp` 端点向 AI 智能体公开 API 功能。
#### 使用FastAPI-MCP库进行集成
为了使小智AI能够被其他智能体识别和调用,需利用 `fastapi-mcp` 提供的功能创建一个支持 MCP 协议的服务端点。以下是具体的实现步骤:
1. 安装依赖项
需安装 `fastapi-mcp` 库以便于简化 MCP 的集成工作流[^1]。
```bash
pip install fastapi-mcp
```
2. 创建FastAPI应用并定义路由
下面是一个简单的例子,展示如何定义一个计算 BMI 值的工具,并将其作为 MCP 工具发布:
```python
from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import FastApiMCP
app = FastAPI()
@app.get("/bmi", operation_id="calculate_bmi", summary="This tool calculates the Body Mass Index (BMI).")
def calculate_bmi(weight_kg: float, height_m: float):
"""Calculate BMI based on weight and height."""
return {"bmi": weight_kg / (height_m ** 2)}
mcp = FastApiMCP(
app,
name="SmartAI-BMI",
description="A simple application that integrates with MCP services."
)
mcp.mount()
```
上述代码片段展示了如何定义一个名为 `calculate_bmi` 的功能,并通过 `FastApiMCP` 类将其注册为 MCP 工具[^1]。
3. 向外部暴露/MCP端点
当前的应用程序会在根路径下挂载一个专门用于 MCP 查询的 `/mcp` 端口。此端点允许任何兼容 MCP 的客户端(如 Claude 或 GPT)发现可用的工具及其接口说明[^1]。
4. 测试与验证
可以通过发送 HTTP 请求至 `/mcp` 来确认一切正常运行。例如,使用 curl 或 Postman 访问该 URL 地址即可查看返回的结果数据结构。
#### 关键参数配置指导
除了基本框架外,还需要注意一些额外的关键设置选项,比如指定 LLM 参数以及调整性能优化等方面的内容[^5]。这些细节可能因实际项目需求而有所不同,因此建议开发者仔细阅读官方文档或者参考类似案例研究材料进一步深入理解其内部机制原理。
---
###
阅读全文
相关推荐




















