从零开始，亲手开发你的第一个AI大模型（二）MCP实战

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📖说明

本篇文章是：从零开始，亲手开发你的第一个AI大模型！ 的第二篇。主要介绍了什么是MCP！文章不仅仅停留于理论。还通过一个小Demo，带你亲手实践如何使用MCP。

在 GPT-4、Claude、Gemini 和 Llama3 等大型语言模型（LLM）不断演进的今天，我们迫切需要一种标准化方式，将它们与外部工具、API 和系统进行连接。 但问题是：这些模型都是“闭环”的 —— 它们只能处理预训练数据，无法直接访问实时数据、数据库、API 或本地文件系统。

今天我们要介绍的主角 —— Model Context Protocol（MCP） 就可以帮助我们解决上述的问题。

什么是 Model Context Protocol

随着大语言模型（LLM）的能力越来越强，它们已经不只是“聊天机器人”，而正在演变成具备实际执行力的智能体（Agent）。

但 LLM 有个“致命限制”：它们是封闭系统，无法直接访问外部世界的数据、接口和工具。

这就像你拥有一位博学多才的助手，但他关在屋子里，既看不到新闻，也摸不到文件，手脚都被绑住了。

MCP 就是打开这扇门的钥匙

Model Context Protocol（MCP） 是一种由 Anthropic 推出的通用协议，它让大语言模型可以：

• 查询实时数据；
• 访问数据库；
• 操作本地文件；
• 甚至调用 CRM、Git 等业务系统。

你可以把 MCP 理解为 “AI 工具的插头和插座” —— 不管是 Gemini、Claude 还是 GPT，只要符合 MCP 协议，就能通过统一方式接入这些“外部世界的工具”。

MCP = LLM 的万能转接头 🧩 LLM ⟶ MCP ⟶ 外部工具/API/数据库

它为 AI 系统打通了“感知-思考-执行”的完整闭环，是 Agent 系统落地的关键基建。

✦ ✧ ✦

MCP 的工作原理：就像“遥控指挥 + 实时执行”

MCP 采用的是一个 “客户端 - 服务端”架构，角色分工非常清晰：

角色	作用
客户端	一般是 AI 模型（如 Gemini、GPT-4 等）或模型应用
服务端	MCP 工具提供方，用来暴露功能，比如“搜索航班”工具、“查询数据库”等

举个例子：

假设你给 Gemini 发一句话：

“查一下明天从北京到上海的高铁票”

系统执行过程大致如下：

1. Gemini 接收到自然语言；
2. 它通过 MCP 协议得知有一个叫 search_trains 的工具；
3. 它根据 prompt 自动生成结构化函数调用（如 source: 北京，destination: 上海）；
4. 这个调用通过 MCP 协议传给 MCP Server；
5. MCP Server 实际调用第三方 API（比如 12306 数据接口）；
6. 返回结果后，反馈给 Gemini；
7. Gemini 再用自然语言将结果表达给用户。

整个过程像是一场模型和工具之间的“协同舞蹈”，由 MCP 串联而成。

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MCP 工具的应用示例

以下是 MCP 可支持的一些典型工具类型，覆盖了日常应用、商业系统、开发运维等多个场景：

工具类型	示例	功能说明
📁 本地文件系统	file_browser	读取、列出本地文件夹内容
🔍 实时搜索工具	web_search	基于 Bing、Google 进行网页搜索
📊 数据查询工具	sql_query_tool	连接 PostgreSQL/MySQL 数据库进行 SQL 查询
🧾 CRM 工具	salesforce_tool	调用 Salesforce 接口，查询客户或订单信息
🛠 开发工具集成	git_tool	查询 Git 仓库中的提交记录或差异
📦 产品信息查询	ecommerce_tool	搜索电商平台商品详情，如亚马逊

实际例子：

• 企业可以使用 MCP + LLM 实现“智能客服”，自动调用数据库查订单；
• AI 编程助手可通过 MCP 工具调用 Git 工具查找代码变更；
• 财务助手通过 MCP 查询 Excel 文件或 ERP 系统发票信息；
• 只要你能把功能封装成 MCP 工具，LLM 就能学会使用它。

MCP 的典型使用场景

✅ 构建 Agent 系统（具备感知、记忆、执行能力的 AI）

MCP 是 AI Agent 的“胳膊和腿”，是连接语言和行动之间的桥梁。

✅ 搭建多工具工作流

需要串联多个工具完成任务时（如：搜索 → 总结 → 存储），MCP 可以让每个环节模块化、可重用。

✅ 自然语言 + 实时外部数据结合

任何“用嘴控制工具”的场景 —— 比如语音助手、智能问答、企业数据 Copilot，都离不开 MCP。

✅ 企业内部系统集成

无论你用的是 Oracle、SAP、Salesforce、还是自研系统，都可以包装成 MCP 工具暴露出去。只要遵循协议，模型就能自动发现并调用。

✦ ✧ ✦

实战教程：基于 Gemini + MCP 构建实时航班查询系统

🧰 准备工作

• Python ≥ 3.8
• 拥有 Google Gemini API Key
• 拥有 SerpAPI Key（用于实时航班数据）

Google Gemini API Key

Google Gemini 是 Google 推出的系列大型语言模型（LLM），通过 Google AI Studio 提供 API 接口。

✅ 步骤如下：

• 打开官网：makersuite.google.com/app

这是 Google AI Studio 的入口页面，国内建议使用科学上网访问。

• 登录你的 Google 账号；
• 点击右上角头像，选择 “Get API Key” 或进入控制台：aistudio.google.com/app/apikey
• 同意服务条款，生成 API Key；

SerpAPI Key

SerpAPI 是一个第三方 API 服务，可以将 Google、Bing、YouTube 等搜索结果结构化返回，非常适合 LLM 使用。

✅ 步骤如下：

• 打开官网：serpapi.com/
• 点击右上角「Sign Up」注册一个账号（支持 Google 登录）；
• 登录后进入控制台：serpapi.com/dashboard
• 在页面上找到你的 API Key，复制即可；

Step 1：创建虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install google-genai mcp

• google-genai：与 Google 的生成式 AI 模型（如 Gemini）交互的官方 Python 库；
• 用于与 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）服务器交互的 Python SDK，该 SDK 提供了与外部工具或服务通信的相关功能；

设置环境变量：

export GEMINI_API_KEY="你的 Gemini API 密钥"
export SERP_API_KEY="你的 SerpAPI 密钥"

Step 2：安装 MCP 服务器（mcp-flight-search）

pip install mcp-flight-search

为了让 Gemini 能够与真实世界的 API 交互，我们需要使用一个符合 MCP 协议的服务器。

在本文中，我们将使用名为 mcp-flight-search 的服务器 —— 这是一个基于 FastMCP 构建的轻量级 MCP Server，它通过 SerpAPI 暴露了一个可以实时搜索航班数据的工具。

你可以通过以下链接在 PyPI 上安装该 MCP 服务器包：👉 https://pypi.org/project/mcp-flight-search/

如果你的 MCP 服务器包安装成功，你将会看到下面的内容。

Step 3：导入关键库

导入用于初始化 Gemini 和 MCP SDK 的库，并为异步执行做好准备。

from google import genai

上面这行代码导入的是 google-generativeai 库中的 genai 模块， 它使我们可以访问 Google 强大的语言模型，例如 Gemini 1.5、2.0 和 2.5，并提供了与模型进行自然语言交互的客户端方法。

from google.genai import types

这行代码提供了 Gemini API 中使用的类型定义和配置结构。 例如：

• Tool：定义模型可以调用的工具（函数）；
• GenerateContentConfig：用于配置模型的响应方式，如温度、是否启用函数调用等。

from mcp import ClientSession, StdioServerParameters

这行代码来自 mcp-sdk-python 库，是与 MCP 服务器交互所必需的组件：

• ClientSession：用于管理客户端（或应用）与 MCP 服务端之间的通信会话；
• StdioServerParameters：指定通过标准输入输出（stdio）方式与 MCP 服务端交互，语言无关，易于集成。

from mcp.client.stdio import stdio_client

这行代码导入了 stdio_client，它是一个异步上下文管理器， 用于通过标准输入输出（stdin/stdout）建立与 MCP Server 的连接，确保服务器正确启动，客户端可以结构化地发送和接收请求。

完整导入模块

from google import genai
from google.genai import types
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

Step 4：初始化 Gemini 客户端

client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))

genai.Client() 是与 Google 生成式模型（例如 Gemini 2.5 Pro、Gemini 2 Flash）交互的主要接口。

一旦初始化了 GenAI 客户端，该客户端对象就可以执行以下操作：

• 向 Gemini 模型发送提示语（prompt）；
• 传递工具定义（用于函数调用）；

接收结构化的响应结果和函数调用对象。

Step 5：配置 MCP 工具服务器参数

以下代码块用于设置启动 MCP 服务器并与之通信所需的参数，该服务器会暴露一些工具（在我们的示例中是一个航班搜索功能）。

server_params = StdioServerParameters(
    command="mcp-flight-search",
    args=["--connection_type", "stdio"],
    env={"SERP_API_KEY": os.getenv("SERP_API_KEY")},
)

mcp-flight-search —— 这是用于运行本地 MCP 服务器的命令行入口，也可以是一个实现了 MCP 协议的 Python 模块（在我们的例子中即如此）。

stdio —— 指定服务器使用标准输入/输出（stdio）作为通信通道。Stdio 简单、语言无关，非常适合在本地或子进程中运行工具服务器。

SERP_API_KEY —— 通过环境变量将 SERP_API_KEY 传递给运行该工具的子进程。在我们的案例中，这个工具需要使用该密钥来验证并访问 SerpAPI，以获取实时航班数据。

一旦定义了 server_params，我们就可以使用 stdio_client 异步上下文管理器来启动 MCP 服务器。

Python 3.11.11 (main, Dec  3 2024, 17:20:40) [Clang 16.0.0 (clang-1600.0.26.4)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license"for more information.
>>> import os
>>> from google import genai
>>> from google.genai import types
>>> from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
>>> from mcp.client.stdio import stdio_client
>>>
>>> client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))
>>>
>>> server_params = StdioServerParameters(
...     command="mcp-flight-search",
...     args=["--connection_type", "stdio"],
...     env={"SERP_API_KEY": os.getenv("SERP_API_KEY")},
... )
>>> server_params
StdioServerParameters(command='mcp-flight-search', args=['--connection_type', 'stdio'], env={'SERP_API_KEY':'XXXXXXXXX'}, cwd=None, encoding='utf-8', encoding_error_handler='strict')
>>>

Gemini 客户端负责处理语言理解、提示词生成以及函数调用。

而 MCP 工具服务器（航班搜索）则监听来自模型的工具调用请求，并通过 SerpAPI 实时执行这些操作。

Step 6：连接 MCP 服务 & 工具注册

以下这段代码执行了三个重要的步骤：

1. 建立与 MCP 服务器的连接；
2. 初始化一个用于结构化工具通信的会话；
3. 动态发现并格式化可供 Gemini 使用的工具信息。

async def run():
    asyncwith stdio_client(server_params) as (read, write):
        asyncwith ClientSession(read, write) as session:
            prompt = "Find Flights from Atlanta to Las Vegas 2025-05-05"
            await session.initialize()
            mcp_tools = await session.list_tools()

            tools = [
                types.Tool(function_declarations=[
                    {
                        "name": tool.name,
                        "description": tool.description,
                        "parameters": {
                            k: v for k, v in tool.inputSchema.items()
                            if k notin ["additionalProperties", "$schema"]
                        }
                    }
                ])
                for tool in mcp_tools.tools
            ]

            response = client.models.generate_content(
                model="gemini-2.5-pro-exp-03-25",
                contents=prompt,
                config=types.GenerateContentConfig(
                    temperature=0,
                    tools=tools
                ),
            )

让我们逐行解析代码，深入了解 MCP 客户端与服务器（以及 Gemini 大模型）之间是如何在底层进行通信的。

stdio_client 是一个异步上下文管理器，主要负责以下几项任务：

• 以子进程的形式启动 MCP 服务器；
• 管理与服务器之间的输入/输出流，用于交换消息；

其中的 read 和 write 是异步流对象：

• read：用于从 MCP 服务器读取响应或工具注册信息；
• write：用于向服务器发送请求或发起工具调用。

 prompt = f"Find Flights from Atlanta to Las Vegas 2025-05-05"

上述的 prompt 是我们要发送给 Gemini 模型的自然语言查询，Gemini 会将其解析并转换为结构化的工具调用请求。

await session.initialize()

session.initialize() 是触发客户端与 MCP 服务器之间初始握手的关键操作。

在此过程中，服务器会注册它所提供的全部工具（在我们的示例中是一个航班搜索工具）。

一旦初始化完成，当前会话就可以列出、调用并执行这些工具了。

 mcp_tools = await session.list_tools()

上述代码用于请求服务器所暴露的所有工具（函数）列表。

在 mcp_tools.tools 中的每一个工具都包含以下信息：

• 工具名称（name）
• 工具描述（description）
• 输入参数的结构（input schema），即该工具接受哪些参数，格式为 JSON Schema

通过 mcp_tools.tools，MCP 服务器具备了自描述能力，这使得大语言模型（LLM）可以自动理解每个工具的调用方式。

tools = [
    types.Tool(
        function_declarations=[
            {
                "name": tool.name,
                "description": tool.description,
                "parameters": {
                    k: v
                    for k, v in tool.inputSchema.items()
                    if k notin ["additionalProperties", "$schema"]
                },
            }
        ]
    )
    for tool in mcp_tools.tools
]

上述步骤将 MCP 工具的定义转换为 Gemini 所需的 function_declarations 格式。

此时，MCP 服务器已经启动，会话也已初始化，Gemini 模型可以通过这个会话发现并使用 MCP Server 所提供的工具。

Step 7：执行函数调用并获取航班数据

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro-exp-03-25",
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        temperature=0,
        tools=tools,
    ),
)

最后，用户的提示词（prompt）会连同从 MCP 服务器发现到的工具列表一起发送给 Gemini 模型。

如果 Gemini 判断该提示词符合某个工具的函数定义（schema），它就会返回一个 function_call 对象，其中包含要调用的工具名称和自动填充的参数。

result = await session.call_tool(
    function_call.name, arguments=dict(function_call.args)
)

如果 Gemini 判断该提示词与某个函数（基于名称、描述或参数）匹配，它就会返回一个结构化的 function_call 对象，格式如下：

{
  "function_call": {
    "name": "search_flights",
    "args": {
      "source": "ATL",
      "destination": "LAS",
      "date": "2025-05-05"
    }
  }
}

此时，Gemini 大语言模型就从一个被动的文本生成模型，转变为一个主动的“决策执行者”，具备以下能力：

• 理解自然语言输入；
• 自动选择合适的工具；
• 自动填充函数所需的参数；

我们完全没有编写任何解析逻辑，Gemini 模型仅凭用户的自然语言输入，就自动完成了所有字段的填充。

最终生成的函数调用是结构化的，并且已准备好交由工具执行。

最终演示：Gemini 2.5 Pro 搭配 MCP 协议

下面的调试日志清晰地展示了 Gemini 与 Model Context Protocol（MCP）如何协同工作：

• 解析用户意图，
• 匹配合适的工具，
• 并调用工具获取实时数据返回结果。

🧩 总结

本文以“自然语言航班搜索”为例，手把手带你实践：

• 如何通过 Gemini 理解用户语言；
• 如何用 MCP 暴露结构化工具；
• 如何打通 LLM + 实时数据的通路；

结合 Gemini 2.5 Pro 实验版 + MCP，我们构建了一个可以自主理解、动态决策、自动调用工具并返回结构化结果的智能系统 —— 无需硬编码任何逻辑。

📦 GitHub 项目地址 完整代码已发布至： 👉 `arjunprabhulal/mcp-gemini-search`

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