Windows 平台上基于 MCP 构建“文心一言＋彩云天气”服务实战

Windows 平台上基于 MCP 构建"文心一言＋彩云天气"服务实战

本文示例将带你在 Windows 操作系统下，使用 Python 和 MCP（Model Context Protocol）框架，结合百度"文心一言"大模型与彩云天气 API，快速搭建一个既能查询天气又能生成中文自然回复的智能服务。

一、为什么选用 MCP

统一上下文：MCP 提供标准化的上下文帧（Context Frame），让多轮会话、工具调用和模型生成之间做到清晰解耦。
可扩展工具：新增、替换外部服务（如天气、翻译、检索）时，无需改动 Agent 核心逻辑，仅注册新工具即可。
可观测与可测：上下文帧全量记录、可序列化到 Redis 或本地文件，方便调试与审计。

二、Windows 环境准备

安装 Python 3.10+。

打开 PowerShell 或 CMD，执行：

powershell 复制代码

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate
pip install --upgrade pip

安装项目依赖：
powershell 复制代码
```
pip install mcp[cli] httpx python-dotenv
```

在项目根目录下新建 .env 文件，写入：

ini 复制代码

WENXIN_API_KEY=你的文心一言 API Key
WENXIN_SECRET_KEY=你的文心一言 Secret Key
CY_TOKEN=你的彩云天气 Token

三、项目目录结构

复制代码

weather-mcp-windows/
├─ .env
├─ .venv/
├─ weather.py
└─ requirements.txt

四、集成"文心一言"大模型

在 weather.py 文件顶部，导入模块并加载环境变量：

python 复制代码

import os, json, asyncio
import httpx
from dotenv import load_dotenv
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

load_dotenv()
WENXIN_API_KEY = os.getenv("WENXIN_API_KEY")
WENXIN_SECRET_KEY = os.getenv("WENXIN_SECRET_KEY")

实现获取访问令牌函数：

python 复制代码

async def get_wenxin_token() -> str:
    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
    params = {
        "grant_type": "client_credentials",
        "client_id": WENXIN_API_KEY,
        "client_secret": WENXIN_SECRET_KEY
    }
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        resp = await client.post(url, params=params, timeout=10)
        return resp.json().get("access_token", "")

封装调用文心一言接口：

python 复制代码

async def call_wenxin(prompt: str) -> str:
    token = await get_wenxin_token()
    api = f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat?access_token={token}"
    payload = {
        "messages": [{"role":"user","content": prompt}],
        "model": "ernie_bot_turbo"
    }
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        resp = await client.post(api, json=payload, timeout=15)
        return resp.json()["result"][0]["content"]

五、接入彩云天气 API

python 复制代码

CY_TOKEN = os.getenv("CY_TOKEN")
CY_API = "https://api.caiyunapp.com/v2.5"

async def get_caiyun_weather(lon: float, lat: float) -> dict:
    url = f"{CY_API}/{CY_TOKEN}/{lon},{lat}/weather.json"
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        r = await client.get(url, timeout=10)
        return r.json()

六、定义 MCP 工具

python 复制代码

mcp = FastMCP("weather_mcp_win")

@mcp.tool()
async def query_weather(lon: float, lat: float) -> str:
    """
    调用彩云天气获取指定经纬度的当前天气
    Args:
      lon: 经度
      lat: 纬度
    """
    data = await get_caiyun_weather(lon, lat)
    if data.get("status") != "ok":
        return "天气服务调用失败"
    now = data["result"]["realtime"]
    return f"{now['skycon']}，温度 {now['temperature']}°C，" \
           f"湿度 {int(now['humidity']*100)}%"

@mcp.tool()
async def describe_weather(natural_prompt: str) -> str:
    """
    基于"文心一言"大模型，对天气情况生成优美文案
    Args:
      natural_prompt: 包含天气信息的简要描述
    """
    prompt = f"请根据以下内容生成一段优美的中文天气描述：{natural_prompt}"
    return await call_wenxin(prompt)

七、启动 MCP 服务（Windows）

在 weather.py 文件末尾，添加：

python 复制代码

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="http", host="127.0.0.1", port=8000)

启动服务：

powershell 复制代码

python weather.py

浏览器访问 http://127.0.0.1:8000/docs，可见自动生成的 OpenAPI 接口文档。

八、示例客户端调用

python 复制代码

import requests, json

# 1. 获取当前天气
resp1 = requests.post(
    "http://127.0.0.1:8000/query_weather",
    json={"lon":116.397, "lat":39.907}
)
weather_brief = resp1.json()["result"]

# 2. 生成中文描述
resp2 = requests.post(
    "http://127.0.0.1:8000/describe_weather",
    json={"natural_prompt": weather_brief}
)

print("简要：", weather_brief)
print("文心一言生成：", resp2.json()["result"])

九、后续扩展思路

上下文持久化：引入 Redis 或 SQLite 存储历史 Context Frame。
增加多模型切换：注册腾讯混元、华为昇思等国内模型工具，按需路由调用。
实时推送：通过 WebSocket 或 Server-Sent Events 向前端推送天气更新。
本地化部署：使用 Windows 容器（Docker Desktop for Windows）自动化运维，结合 IIS 或 Nginx 反代。
面向企业：在企业内网搭建私有化 MCP 服务，使用自研知识库、流程引擎、OCR、文生图等多种工具。

让 MCP 成为你国产大模型与各种业务工具的"中枢神经"，清晰管理上下文、快速接入新能力，拥抱结构化智能新时代！