MCP+千帆Modelbuilder 项目实战

最近爆火的 MCP（Model Context Protocol）是什么？它能做什么？MCP 将如何影响大模型领域，带来哪些新的机遇和挑战？今天，我们通过一个实战案例，带您深入了解 MCP。

什么是 MCP

MCP，全称 Model Context Protocol，由 Anthropic 在 2024 年 11 月推出的，社区共建的开放协议。目的是提供一个通用的开放标准，用来连接大模型和外部数据、行为。

可以将 MCP 想象成 大模型应用程序的 USB-C 接口。就像 USB-C 为连接设备到各种外围设备和配件提供了标准化方式一样，MCP 为连接 AI 模型到不同数据源和工具提供了标准化方式。

为什么需要 MCP

一般来说，将 AI 系统连接到外部工具需要集成多个 API。而每个 API 集成都意味着需要单独的代码、文档、认证方式、错误处理和持续维护

特性	MCP	API
集成工作量	单一且标准化的集成	每个 API 需要单独集成
实时通信	✅ 支持	❌ 不支持
动态发现	✅ 支持	❌ 不支持
可扩展性	即插即用，容易扩展	需要额外集成
安全性和控制	工具间一致	因 API 而异

如何使用 MCP

MCP 基本架构

MCP 遵循客户端-服务器架构，其中一个宿主应用程序可以连接到多个服务器

主要有以下几个概念：

• MCP Host ：LLM 的宿主应用，比如 Cursor、Cline 等等，是处理一个或多个 MCP Server 的应用程序。

• MCP Client：Host 内部专门用于与 MCP Server 建立和维持一对一连接的模块。它负责按照 MCP 协议的规范发送请求、接收响应和处理数据。简单来说，MCP Client 是 Host 内部处理 RPC 通信的"代理"，专注于与一个 MCP Server 进行标准化的数据、工具或 prompt 的交换。

• MCP Server：提供外部能力或数据的工具，比如访问本地文件、实时获取天气、浏览网页等等能力

• 本地数据源：计算机上的文件、数据库和服务，MCP 服务器可以安全地访问这些内容

• 远程服务：通过互联网可用的外部系统（例如，通过 API），MCP 服务器可以连接到这些系统

MCP 典型场景

MCP Server 开发

以 Python SDK 为例，参考文档：modelcontextprotocol.io/quickstart/...

pip install mcp

将 API 调用封装为一个 MCP Server

from typing import Any
import httpx
import json
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# Initialize FastMCP server
mcp = FastMCP("API")

# Constants
API_URL = "天气查询API地址"

async def make_api_request(data: dict) -> dict[str, Any] | None:
    """Make a request to the smartdr with proper error handling."""
    headers = {
        "Accept": "application/json"
    }
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        try:
            response = await client.post(API_URL, headers=headers, data=data, timeout=30.0)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except Exception as e:
            return str(e)

@mcp.tool()
async def make_api_request(location: str) -> dict[str, Any] | None:
    """根据位置信息查询对应的天气
    Args:
        location: 地理位置信息
    """
    request = {"query": location}
    data = await make_api_request(json.dumps(request))

    if not data:
        return "请求失败. data: {}".format(data)
    return data

if __name__ == "__main__":
    # Initialize and run the server
    mcp.run(transport='stdio')

MCP 项目实战

本项目基于 MCP 架构构建了一套智能图片管理系统，能够自动解析图片内容，并支持用户通过自然语言进行快速检索。

项目架构图

MCP Server 实现：

我们以 Mysql 服务为例，说明下如何搭建自己的 MCP Server

准备工作：MySQL 连接配置，以及连接池、库表初始化

MYSQL_CONFIG = {
    "host": "localhost",
    "user": "root",
    "password": "",
    "database": "photo_manager",
    "pool_size": 5,
    "charset": "utf8mb4",  # 添加字符集配置
    "use_unicode": True    # 确保使用Unicode
}

try:
    connection_pool = mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool(
        pool_name="photo_manager_pool",
        pool_size=MYSQL_CONFIG["pool_size"],
        **{k: v for k, v in MYSQL_CONFIG.items() if k != "pool_size"}
    )
except Exception as e:
    print(f"创建MySQL连接池失败: {e}")
    connection_pool = None

def get_connection():
    if connection_pool:
        return connection_pool.get_connection()
    raise Exception("MySQL连接池未初始化")

# 初始化数据库和表
def init_database():
#初始化库表内容，这里不再赘述

然后开始创建我们的 MCP Server，这里我们使用 FastMCP 来初始化，命令很简单

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# 初始化FastMCP服务器，指定服务名称
mcp = FastMCP("MySQL")

接下来我们要进行工具函数的定义，要注意这里的注释也是很重要的，后面 client 在选择工具的时候，依据就是注释里的内容，所以要写清工具的作用。

这里我们以根据 id 获取照片信息为例，创建 tool

@mcp.tool()
async def get_photo_by_id(photo_id: int) -> Dict[str, Any]:
    """根据ID获取照片信息
    Args:
        photo_id: 照片ID
    """
    try:
        conn = get_connection()
        cursor = conn.cursor(dictionary=True)
        cursor.execute("SELECT * FROM photos WHERE id = %s", (photo_id,))
        result = cursor.fetchone()
        cursor.close()
        conn.close()
        return result if result else {"error": "照片不存在"}
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}

很简单，这样一个 tool 就创建完了，最后启动下服务就可以了。

if __name__ == "__main__":
    # 使用 stdio transport 运行服务器
    mcp.run(transport='stdio')

MCP Client 实现

接下来我们来测试下工具的功能是否符合预期，我们来写一个简单的 MCP Client。

首先定义连接 MCP Server 的参数，mcp_mysql.py 就是上面我们所创建的 MCP 服务

server_params = StdioServerParameters(
    command="python3",
    args=["mcp_mysql.py"],  # 连接到 MySQL MCP 服务器
    env=None,
)

然后我们再定义一个模块来实现采样消息处理，这个模块可以帮助我们获取实时的操作状态反馈，优化用户体验

async def handle_sampling_message(
    message: types.CreateMessageRequestParams,
) -> types.CreateMessageResult:
    return types.CreateMessageResult(
        role="assistant",
        content=types.TextContent(
            type="text",
            text="MySQL服务器响应",
        ),
        model="test-model",
        stopReason="endTurn",
    )

通过这个处理器，我们可以看到如下的信息，这样的实现可以让用户实时了解长时间运行操作的进度，提供更好的用户体验。

正在搜索照片: 已处理 450/1000 张照片 (45%)
正在保存照片信息: 正在计算MD5值

接下来要定义结果处理工具，来处理不同格式的返回内容

async def print_result(result):
    """打印结果的辅助函数"""
    def extract_content(obj):
        if hasattr(obj, 'content'):
            if isinstance(obj.content, list):
                return [extract_content(item) for item in obj.content]
            return extract_content(obj.content)
        if hasattr(obj, 'text'):
            try:
                return json.loads(obj.text)
            except:
                return obj.text
        return str(obj)

    try:
        content = extract_content(result)
        if isinstance(content, list):
            for item in content:
                print(json.dumps(item, ensure_ascii=False, indent=2))
        else:
            print(json.dumps(content, ensure_ascii=False, indent=2))
    except Exception as e:
        print(f"处理结果时出错: {e}")
        print(f"原始结果: {result}")

这部分代码是建立 MCP 客户端连接的核心部分：

1. 建立标准输入输出连接

   • 使用 stdio_client 创建与服务器的标准输入输出通信通道

   • server_params 就是前面我们定义的连接的服务的配置

   • read 和 write 是用于与服务器通信的流对象

async def run():
    async with stdio_client(server_params) as (read, write):

2. 创建客户端会话

   • 使用 ClientSession 创建一个会话实例

   • 传入通信流（ read 和 write ）

   • 设置采样消息处理回调函数

   • 使用上下文管理器（ with ）确保资源正确释放

async with ClientSession(
    read, write, sampling_callback=handle_sampling_message
) as session:

3. 初始化连接

   • 执行会话初始化

   • 与服务器建立握手

   • 准备开始通信

await session.initialize()

我们来测试下刚刚封装的工具

print("\n获取ID为1的照片信息:")
result = await session.call_tool("get_photo_by_id", arguments={"photo_id": 1})
await print_result(result)

最后运行

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(run())

可以看到脚本执行后，成功地从数据库中查询到了 id 为 1 的图片的信息，证明我们的 MCP Server 和 MCP Client 都已经工作正常了

接下来要做的就是仿照上面的方法，增加更多的 MCP Server 和 Tool，然后在 Client 中去调用，为了实现我们项目的预期功能，我们共封装了几类 MCP Server：

1. Filesystem MCP Server

   • 文件系统扫描和监控

   • 图片文件的基础操作（读取、移动、删除等）

   • 计算文件 MD5 值

   • 文件元数据提取（创建时间、修改时间等）

   • 目录结构管理和遍历

2. MySQL MCP Server

   • 照片信息的持久化存储

   • 照片元数据管理（路径、MD5、分析结果等）

   • 数据库的 CRUD 操作

   • 照片信息的批量处理

   • 数据统计功能（总数、分类统计等）

3. PhotoSearch MCP Server

   • 基于关键词的快速搜索

   • 文件名匹配

   • 标签匹配

   • 元数据过滤

   • 结果排序和分页

4. DeepSearch MCP Server

   • 基于语义的深度搜索

   • 相似度计算

   • 多维度匹配（场景、物体、人物等）

   • 智能排序

   • 搜索结果聚合

5. Qianfan MCP Server

   • 图像内容分析

   • 场景识别

   • 物体检测

   • 人物特征提取

   • 图片描述生成

   • 语义相似度计算

   • 自然语言理解

   • 多模态分析

实现图片自动管理功能

接下来我们就可以轻松的组装这些工具，来实现图片智能管理功能了。

我们做一个定时任务，流程如下：

系统首先通过 **mcp_filesystem** 中的工具扫描指定目录，获取所有图片文件。对于每个图片，使用 **get_file_md5** 计算其MD5值，然后调用 **get_photo_by_md5** 检查数据库中是否已存在该图片。

对于新图片，系统会调用 **mcp_photo_analyzer** 中的 **get_image_analysis** 工具进行内容分析，该工具会通过千帆 4.5多模态大模型对图片的场景、主题等信息进行深度分析，然后使用 **save_photo_info** 将图片信息和分析结果保存到数据库。

以下是主要代码框架

class PhotoClient:
    def __init__(self, watch_dir: str = "监控的图片文件夹", scan_interval: int = 3600):
        self.session = None
        self.watch_dir = watch_dir
        self.scan_interval = scan_interval  # 扫描间隔（秒）
        self.running = False

    async def init_session(self):
        """初始化MCP客户端会话"""
        self.session = ClientSession()
        await self.session.connect()

    async def get_file_md5(self, file_path: str) -> str:
        """获取文件MD5值"""
        return await self.session.call("FileSystem.get_file_md5", file_path)

    async def check_photo_exists(self, md5: str) -> bool:
        """检查照片是否已存在于数据库"""
        result = await self.session.call("MySQL.get_photo_by_md5", md5)
        return not (isinstance(result, dict) and "error" in result)

    async def analyze_photo(self, file_path: str) -> str:
        """调用千帆4.5分析图片"""
        return await self.session.call("PhotoAnalyzer.get_image_analysis", file_path)

    async def save_to_database(self, file_path: str, file_name: str, md5: str, analysis: str) -> Dict:
        """保存照片信息到数据库"""
        return await self.session.call("MySQL.save_photo_info", 
                                      file_path=file_path,
                                      file_name=file_name,
                                      md5=md5,
                                      analysis_result=analysis)

    async def process_photo(self, file_path: str) -> Dict:
        """处理单个照片的完整流程"""
        # 实现照片处理流程
        pass

    async def scan_directory(self):
        """扫描目录处理所有图片"""
        # 实现目录扫描逻辑
        pass

    async def start_scheduled_scan(self):
        """启动定时扫描"""
        self.running = True
        while self.running:
            await self.scan_directory()
            await asyncio.sleep(self.scan_interval)

    async def stop_scanning(self):
        """停止定时扫描"""
        self.running = False

    async def close(self):
        """关闭会话"""
        if self.session:
            await self.session.close()

async def main():
    client = PhotoClient()
    try:
        await client.init_session()
        # 启动定时扫描
        # await client.start_scheduled_scan()
        # 或者执行一次扫描
        await client.scan_directory()
    finally:
        await client.close()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

实际效果如下，至此我们就完成了图片的自动纳管与分析，并使用百度最新的千帆 4.5 多模态大模型进行分析解读。

与传统的纯文本大模型相比，千帆 4.5 多模态大模型是新一代原生多模态基础大模型，通过多个模态联合建模实现协同优化，多模态理解能力优秀；具备更精进的语言能力，理解、生成、逻辑、记忆能力全面提升，去幻觉、逻辑推理、代码能力显著提升。

快速体验链接： 快速体验千帆 4.5 多模态大模型

将 LLM 集成到 MCP Client 中，实现智能问答

接下来，我们要为 MCP Client 加入智能问答功能。在之前的实现中，我们是通过具体命令调用指定工具的，但既然目标是智能问答，我们希望工具能够更智能，能够理解用户的自然语言，并自动完成相应任务。因此，我们需要将大模型的能力引入到 Client 中，本项目采用 千帆大模型 作为 LLM 模块，以提升交互的智能化水平。

如我们这个实战项目所展示的，当前越来越多的企业、个人、乃至各类应用场景都在接入大模型，对 大模型开发人才的需求也在持续增长 。然而，很多开发者在接触 LLM 时，往往会遇到 难以理解 Transformer 机制、模型微调复杂、缺少实战经验 等挑战。如果你也有类似困惑，可以考虑系统性学习，以下课程或许能帮助你更快上手：

• 工信部 AIGC 应用开发工程师认证课程：涵盖大模型核心理论，结合丰富的项目实战，助力快速掌握 LLM 开发。

• 百度大模型认证课程：专注于百度大模型生态，提供系统化培训和实战指导。

• DeepSeek 在线课程：面向大模型开发者，涵盖 Transformer 机制、微调技巧等关键知识。

接下来，我们将具体实现智能问答功能，并演示如何让 MCP Client 结合大模型，实现更自然、高效的人机交互。

首先定义我们的 client 以及可以使用的 MCP 服务，并动态加载各个 MCP 服务，使用 stdio transport 进行通信

class PhotoManagerClient:
    def __init__(self):
        self.session: Optional[ClientSession] = None
        self.exit_stack = AsyncExitStack()
        self.running = True

        # 服务列表定义
        self.available_services = [
            "photo_analyzer",
            "photo_search", 
            "deep_search",
            "mysql",
            "filesystem"
        ]

    async def connect_to_services(self):
        for service_name in self.available_services:
            # 构建服务路径
            script_path = os.path.join(
                os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),
                f"mcp_{service_name}.py"
            )

            # 创建服务连接
            server_params = StdioServerParameters(...)
            stdio_transport = await self.exit_stack.enter_async_context(...)
            session = await self.exit_stack.enter_async_context(...)

最关键的查询处理流程

async def process_query(self, query: str) -> str:
    """处理用户查询"""
    # 1. 初始化对话
    messages = [{"role": "user", "content": query}]

    # 2. 收集可用工具信息
    available_tools = []
    for service_name, session in self.service_sessions.items():
        tools_response = await session.list_tools()
        for tool in tools_response.tools:
            available_tools.append({
                "type": "function",
                "function": {
                    "name": tool.name,
                    "description": tool.description,
                    "parameters": tool.inputSchema
                }
            })

    # 3. 第一轮对话：让大模型选择工具
    response = self.client.chat.completions.create(
        model="ernie-4.0-turbo-128k",
        messages=messages,
        tools=available_tools,
        tool_choice="auto",
        stream=False,
        temperature=0.1
    )

    # 4. 执行工具调用
    message = response.choices[0].message
    if message.tool_calls:
        all_results = []  # 存储所有工具调用结果

        for tool_call in message.tool_calls:
            function_name = tool_call.function.name
            tool_args = json.loads(tool_call.function.arguments)

            # 执行工具调用并收集结果
            session = self.service_sessions[found_service]
            result = await session.call_tool(function_name, tool_args)

            # 处理工具返回结果
            content = result.content.text
            result_json = json.loads(content)
            all_results.append(result_json)

            # 更新对话历史
            messages.extend([
                {
                    "role": "assistant",
                    "content": None,
                    "tool_calls": [{"id": tool_call.id, "type": "function", 
                                  "function": {"name": function_name, 
                                             "arguments": json.dumps(tool_args, ensure_ascii=False)}}]
                },
                {
                    "role": "tool",
                    "name": function_name,
                    "tool_call_id": tool_call.id,
                    "content": content
                }
            ])

        # 5. 第二轮对话：生成最终答案
        messages.append({
            "role": "user",
            "content": "结合我的问题，以及工具的搜索结果，给出解答"
        })

        response = self.client.chat.completions.create(
            model="ernie-4.0-turbo-128k",
            messages=messages,
            stream=False,
            temperature=0.1
        )

        # 6. 格式化输出结果
        message = response.choices[0].message
        if message.content:
            final_result = "=== 分析结果 ===\n"
            # 添加文件信息
            for result in all_results:
                if isinstance(result, dict) and 'file_name' in result:
                    final_result += f"\n文件信息:\n"
                    final_result += f"- 文件名: {result['file_name']}\n"
                    # ... 其他文件信息 ...

            final_result += f"\n内容解读:\n{message.content}"
            return final_result

    return message.content if message.content else "未能理解您的问题"

我们来看下 client 交互的过程

首先用户提出问题，client 会去获取所有的可用工具列表

模型会根据用户问题，结合各个工具的描述，选择适合的工具来执行，并获取工具的返回结果。这里可以看到，模型自动挑选了文本快速检索和语义深度检索两个工具同时来查找，并且通过语义检索工具找到了符合条件的图片

Client 将用户问题、工具返回结果再一起给到模型，做出总结回答

工具找到的图片如下，符合我们的要求：

这就是我们通过大模型+MCP 架构，集成各种服务来实现自动化任务的一个示例，我们可以对比下集成大模型前后，MCP Client 的工作过程

• 集成模型前

• 集成模型后

集成大模型的优势

功能维度	传统命令行方式	集成大模型方式
交互方式	需要记忆固定指令格式 search --type photo --tag sunset	支持自然语言对话 "帮我找找夕阳的照片"
容错能力	❌ 严格的指令格式要求 - 参数顺序固定 - 参数名称必须准确	✅ 智能理解用户意图 - 容忍语言表达多样性 - 自动纠正理解偏差
工具调用	单一指令执行 - 一次只能执行一个命令 - 需要用户手动组合多步操作	智能工具组合 - 自动规划执行顺序 - 多工具协同完成任务
结果呈现	原始数据格式 - JSON/CSV 等技术格式 - 需要用户自行解读	智能化解读 - 自然语言描述 - 重点信息突出展示
使用门槛	较高 - 需要学习命令语法 - 需要理解技术概念	极低 - 直接用自然语言 - 无需技术背景
功能扩展	复杂度高 - 需要更新命令文档 - 需要用户重新学习	简单高效 - 自动适应新功能 - 用户无感知学习

完善功能及前端页面

到这里，我们后端的核心功能就已经完成了，我们可以让这个程序在后台运行，定时去扫描我们的特定文件夹，根据图片 MD5 值的变化来判断是否有增加的图片，自动更新解析结果。最后我们给这个程序配上前端，一个可视化的智能图片管理系统就做好了，可以方便快速地管理及查找自己的图库了。

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如果想要get更多大模型技巧，推荐学习

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