[实践]-本地大模型Agent使用自定义MCP服务实现与SAP系统集成（二）

slacker-kian2026-09-11 19:36

实践-本地大模型Agent使用自定义MCP服务实现与SAP系统集成（二）

本实践基于 Qwen-Agent + FastMCP 技术栈，完整演示如何构建一个自定义 MCP Server 对接 SAP OData 服务，并让 Agent 通过 stdio 模式自动拉起服务、发现工具并完成业务查询。

🏗️ 整体架构设计

在本实践中，我们采用"Agent 作为主控，MCP Server 作为能力插件"的架构：

text 复制代码 
┌─────────────────┐     stdio / MCP 协议      ┌──────────────────────┐
│  Qwen-Agent     │ ◄──────────────────────► │  FastMCP Server      │
│  (Assistant)    │  工具发现 → 调用 → 返回     │  (SAPMCPServer.py)   │
└────────┬────────┘                          └──────────┬───────────┘
         │                                              │
         ▼                                              ▼
  OpenAI 兼容 LLM                        SAP OData API
  (Qwen3.6-35B-A3B)                      (read_table / get_info)

💡 关键设计要点

要点 说明
工具注册 使用 @mcp.tool() 装饰器，函数的 docstring 即为工具描述。Agent 完全依赖这段描述来决定何时调用该工具，务必写得清晰准确。
工具命名 Qwen-Agent 注册后，工具名会自动拼接为 服务器名-工具名，例如 SAPMCPServer-read_table_data，避免多服务冲突。
stdio 拉起 Agent 会将 MCP Server 作为子进程 自动启动。配置中的 command 必须指向安装了 fastmcp 依赖的 Python 解释器路径。

🛠️ 第一步：环境准备

推荐使用 uv 进行项目初始化，确保依赖隔离：

bash 复制代码 
# 初始化项目并创建虚拟环境
uv init AgentCallMCP && cd AgentCallMCP
uv venv

# 安装核心依赖
uv add "mcp[cli]" httpx openai fastmcp qwen-agent

⚠️ 日志治理提示

在 Notebook 或生产环境中，qwen_agent、httpx、mcp 等库的 DEBUG 日志量极大。建议在 Agent 侧将第三方库日志级别设为 ERROR，仅保留 WARNING 以上输出；MCP Server 侧的详细日志则独立写入 mcp_server.log 文件，避免控制台刷屏。

🔌 第二步：封装 SAP OData 服务

在定义 MCP 工具前，先封装好底层的 SAP API 调用逻辑。这里使用 requests.Session 维持会话，并通过 URL 参数传递 sap-client（比 Header 更可靠）。

python 复制代码 
# SAP_Service.py
import os, requests
from urllib.parse import quote
from requests.auth import HTTPBasicAuth

session = requests.Session()
BASE_URL = "http://192.168.31.21:8080/sap/opu/odata/sap/YSAP_SERVICE_SRV/"
session.auth = HTTPBasicAuth(
    os.getenv("SAP_USERNAME", "SAP_XXXX"),
    os.getenv("SAP_PASSWORD", "1QAZ2WSX")
)
session.headers.update({"Accept": "application/json"})

def get_table_data(table_name):
    """按主键表名读取表数据"""
    key = quote(str(table_name), safe="")
    url = f"{BASE_URL}DB_DATASet('{key}')?$format=json"
    resp = session.get(url, timeout=30)
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()["d"]

def get_table_info(table_name):
    """按主键表名读取表结构信息"""
    key = quote(str(table_name), safe="")
    url = f"{BASE_URL}DB_INFOSet('{key}')?$format=json"
    resp = session.get(url, timeout=30)
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()["d"]

SAP OData 实现如下：

🚀 第三步：实现 FastMCP Server

使用 FastMCP 将上述函数注册为标准化工具。docstring 是 Agent 理解工具用途的唯一依据，请保持简洁明确。

python 复制代码 
# SAPMCPServer.py
import logging
from fastmcp import FastMCP
from SAP_Service import get_table_data, get_table_info

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    handlers=[logging.FileHandler('mcp_server.log', encoding='utf-8')]
)
logger = logging.getLogger('SAPMCP-Server')
mcp = FastMCP("SAPMCPService")

@mcp.tool()
def read_table_data(table_name: str) -> str:
    """读取指定SAP表的业务数据，传入表名如 T001"""
    logger.info(f"调用工具 read_table_data: {table_name}")
    result = get_table_data(table_name)
    return result if result else f"读取表 {table_name} 数据失败"

@mcp.tool()
def read_table_info(table_name: str) -> str:
    """读取指定SAP表的结构定义信息，用于了解字段含义"""
    logger.info(f"调用工具 read_table_info: {table_name}")
    result = get_table_info(table_name)
    return result if result else f"读取表 {table_name} 信息失败"

if __name__ == "__main__":
    logger.info("🚀 SAPMCP Server 启动中...")
    mcp.run()

🤖 第四步：Agent 接入与对话

Qwen-Agent 通过 function_list 中的 mcpServers 配置加载工具。推荐使用 stdio 模式，Agent 会自动管理 Server 子进程的生命周期。

MCP 连接方式对比

方式 适用场景 配置关键字
① stdio（推荐） 本地开发，Agent 自动拉起子进程 command + args
② stdio URL Server 已单独启动，通过管道连接 url (如 http://127.0.0.1:8001/stdio)
③ streamable-http 远程/网络服务部署 type + url

Agent 代码实现

python 复制代码 
from qwen_agent.agents import Assistant

llm_cfg = {
    'model': 'Qwen3.6-35B-A3B-4bit',
    'model_server': 'http://localhost:8000/v1',
    'api_key': 'sk-XXXX',
    'generate_cfg': {
        'use_raw_api': True,
        'extra_body': {'chat_template_kwargs': {'enable_thinking': True}}
    },
}

# ⚠️ command 必须指向装有 fastmcp 的解释器
tools = [{
    'mcpServers': {
        'SAPMCPServer': {
            'command': '/path/to/.venv/bin/python3',
            'args': ['/path/to/SAPMCPServer.py'],
        }
    }
}]

bot = Assistant(llm=llm_cfg, function_list=tools)

# 发起业务查询
prompt = '我想知道SAP会计科目表的表结构，和前10行数据请展示。'
# 多任务示例：
# prompt = ('请依次调用工具完成：'
#           '1) 读取公司代码表前 5 行数据，表名不记得了，需要你自己查询；'
#           '2) 你可以通过SAP表结构查询工具了解SAP底层表设计，然后读取相关表数据出一份现金流量表；')
messages = [{'role': 'user', 'content': prompt}]

for round_msgs in bot.run(messages=messages):
    # 流式处理输出，包含工具调用🔧、工具返回📤、助手回复🤖
    for m in round_msgs:
        if m.get('function_call'):
            print(f"🔧 调用: {m['function_call']['name']}")
        if m.get('role') == 'tool':
            print(f"📤 返回: {str(m['content'])[:200]}...")
        if m.get('role') == 'assistant' and m.get('content'):
            print(f"🤖 {m['content']}", end='')

调用结果返回如下（截取部分）：

主要是为了解LLM的推理及调用工具的过程。

复制代码 
────── 第 1 轮 ──────
  🔧 工具调用: SAPMCPServer-read_table_info
    table_name = T030

────── 第 2 轮 ──────
  🔧 工具调用: SAPMCPServer-read_table_info
    table_name = T030
  🔧 工具调用: SAPMCPServer-read_table_data
    table_name = T030

────── 第 3 轮 ──────
  🔧 工具调用: SAPMCPServer-read_table_info
    table_name = T030
  🔧 工具调用: SAPMCPServer-read_table_data
    table_name = T030
2026-09-08 09:05:27,426 - base.py - 780 - INFO - ALL tokens: 2964, Available tokens: 58000
...
| `KONTS` | G/L Account Number | 总账科目号 | `CHAR` (10) | 主总账科目编号 |
| `KONTH` | G/L Account Number | 总账科目号(替换) | `CHAR` (10) | 总账科目号（通常用于历史或映射） |
.................................................................................... 
> 从第三轮开始已经成功读取到SAP表数据，后面的的轮次基本都是对数据的处理，因为返回的是全表数据，共经历417轮，最后返回结果。
> 吧啦吧啦输出很多轮的处理过程
>
💡 **业务提示**：
- `T030` 属于 SAP 的**主数据配置表**，通常用于系统初始化时定义不同科目表（如 `ACIA` 国际准则、`BANK` 银行专用等）的全局参数。
- 实际业务中，具体的**总账科目明细行**会存储在另一张核心表 `SKA1` 中，`T030` 主要维护科目表的层级规则与映射关系。
────── 第 420 轮 ──────
.................................................................................... 
📋 最终回答
════════════════════════════════════════════════════════════
以下是为您获取的 **SAP 会计科目表（表名：`T030`）** 的表结构说明及前 10 行数据展示：

### 📊 表结构说明 (T030)
该表用于存储 SAP 系统中不同公司代码下所使用的**会计科目表（Chart of Accounts）**的全局配置信息。

| 字段名 | 字段描述 (英文) | 字段描述 (中文) | 类型/长度 | 说明 |
|:---|:---|:---|:---|:---|
| `MANDT` | Client | 客户端 | `CLNT` (3) | 系统客户端标识（主键） |
| `KTOPL` | Chart of Accounts | 会计科目表代码 | `CHAR` (4) | 公司所使用的科目表代号（主键） |
| `KTOSL` | Transaction Key | 事务键 | `CHAR` (3) | 标识科目表类型（如 `BIL` 财务科目表, `COA` 控制科目表等） |
| `BWMOD` | Valuation Grouping Code | 估值组合代码 | `CHAR` (4) | 资产估值分组代码 |
| `KOMOK` | Account Modification | 科目修改标记 | `CHAR` (3) | `X` 或 `Y` 或 `Z` 表示不同管理规则 |
| `BKLAS` | Valuation Class | 评估类别 | `CHAR` (4) | 物料评估所在的总账科目类别 |
| `KONTS` | G/L Account Number | 总账科目号 | `CHAR` (10) | 主总账科目编号 |
| `KONTH` | G/L Account Number | 总账科目号(替换) | `CHAR` (10) | 总账科目号（通常用于历史或映射） |

---

### 📋 前 10 行数据展示
*(注：空值区域已用 `-` 补全以便对齐查看)*

| 行号 | 客户端 (MANDT) | 科目表 (KTOPL) | 事务键 (KTOSL) | 估值代码 (BWMOD) | 科目修改 (KOMOK) | 评估类别 (BKLAS) | 总账科目 (KONTS) | 总账科目(KONTH) |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 1 | 800 | - | - | - | - | - | - | - |
| 2 | 800 | ACIA | BIL | - | X | - | 0000900000 | 0000900000 |
| 3 | 800 | ACIA | BIL | - | Y | - | 0080900000 | 0080900000 |
| 4 | 800 | ACIA | BIL | - | Z | - | 0090900000 | 0090900000 |
| 5 | 800 | BANK | BIL | - | X | - | 0090000000 | 0090000000 |
| 6 | 800 | BANK | UMS | - | - | - | 0020106000 | 0020106000 |
| 7 | 800 | CA20 | BIL | - | X | - | 0000900000 | 0000900000 |
| 8 | 800 | CAAU | AKO | 0001 | - | 3000 | 0000520030 | 0000700780 |
| 9 | 800 | CAAU | AKO | 0001 | - | 3030 | 0000520030 | 0000700780 |
| 10| 800 | CAAU | AKO | 0001 | - | 3040 | 0000520030 | 0000700780 |

📝 实践总结

本实践基于 Qwen-Agent + FastMCP 技术栈，完整演示如何构建一个自定义 MCP Server 对接 SAP OData 服务，并让 Agent 通过 stdio 模式自动拉起服务、发现工具并完成业务查询。

在提示词中，只需要告知Agent意图，让LLM根据自己的知识去寻找对应的方法（其实可以给LLM跟多你知道的专业知识，可以让他少走弯路和错路），去发现MCP中注册的工具，然后自主调用这些工具。

例如，用户可以输入"我想知道SAP会计科目表的表结构，和前10行数据请展示"，Agent 会自动找表，然后调用 read_table_info 和 read_table_data 工具。

该过程是完全自动化的，无需用户手动干预。

  1. 解释器路径是头号坑点 ：stdio 模式下，command 如果写 python3 可能指向系统 Python 而非虚拟环境。务必使用绝对路径指向 .venv/bin/python3。
  2. Docstring 即契约：不要写"获取数据"这种模糊描述，应写"读取SAP指定表名的业务数据，参数为表名（如T001），返回JSON格式结果"。
  3. SAP OData 语法细节 ：字符串主键必须用单引号 包裹；$format=json 比 Accept Header 更可靠；sap-client 建议走 URL 参数。
  4. 日志分离：Agent 侧和 Server 侧的日志一定要分开。Server 作为子进程，其 stdout/stderr 会被 MCP 协议占用，业务日志只能写入文件或通过专门的日志通道传输。
  5. 思维链的价值 ：开启 enable_thinking=True 后，Qwen3 会在调用工具前进行推理规划，显著提升复杂多步任务（如"先查表结构再查数据"）的成功率。

通过 MCP 协议，我们将 SAP 这样的重型企业系统变成了 Agent 可即插即用的标准工具。系统中大量的业务数据和现行业务逻辑，都可以通过 Agent 来调用，企业甚至可以通过SAP系统积累的数据和业务逻辑来微调本地部署的模型，这将会让Agent更加聪明和实用，可能还有些未知的奇妙事情发生。

后续方向

由于本次实践都是在本地环境下进行的，主要是为了体验Agent的自我感知->认知->决策->执行->再感知的循环过程。这两天部署SAP系统，搭建Odata开发环境花了很多时间，Odata API中只做了简单的GET请求,后续可以增加POST，PUT，DELETE请求等，增加过滤、排序、分页、聚合等功能，以满足更多业务需求；Agent实现没带Langchain，后续可以考虑添加Langchain来增强Agent的能力，如增加记忆、上下文理解等。

在AI+时代，一切工程都可值得用AI来重构一遍！

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