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智能體開發(fā)實(shí)戰(zhàn) | 基于Dify+MCP實(shí)現(xiàn)通過(guò)微信發(fā)送天氣信息給好友

人工智能
智能體的開發(fā)長(zhǎng)期受制于接口碎片化與工具兼容性難題。開發(fā)者需為不同數(shù)據(jù)源編寫適配代碼,導(dǎo)致60%的開發(fā)周期浪費(fèi)在系統(tǒng)對(duì)接上。這一痛點(diǎn)催生了MCP協(xié)議的誕生。MCP由Anthropic于2024年底開源,其核心是通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)現(xiàn)大模型與外部工具的“即插即用”。類比互聯(lián)網(wǎng)的TCP/IP協(xié)議,MCP構(gòu)建了AI交互的通用語(yǔ)言。

前言

AI智能體通過(guò)感知環(huán)境、自主決策和執(zhí)行任務(wù),突破傳統(tǒng)大模型僅限于語(yǔ)言交互的局限。例如,當(dāng)用戶指令“訂一張明天去北京的機(jī)票”時(shí),智能體不僅理解語(yǔ)義,還能自動(dòng)調(diào)用航班查詢接口、完成支付并同步至日程系統(tǒng)。這種能力使其在客服、醫(yī)療、智能制造等領(lǐng)域展現(xiàn)出顛覆性潛力。

然而,智能體的開發(fā)長(zhǎng)期受制于接口碎片化與工具兼容性難題。開發(fā)者需為不同數(shù)據(jù)源編寫適配代碼,導(dǎo)致60%的開發(fā)周期浪費(fèi)在系統(tǒng)對(duì)接上。這一痛點(diǎn)催生了MCP協(xié)議的誕生。MCP(Model Context Protocol,模型上下文協(xié)議)由Anthropic于2024年底開源,其核心是通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)現(xiàn)大模型與外部工具的“即插即用”。類比互聯(lián)網(wǎng)的TCP/IP協(xié)議,MCP構(gòu)建了AI交互的通用語(yǔ)言。

本文將介紹如下內(nèi)容:

  • 開發(fā)MCP Server實(shí)現(xiàn)微信消息發(fā)送
  • 開發(fā)MCP Server實(shí)現(xiàn)獲取天氣
  • 基于Dify搭建智能體實(shí)現(xiàn)獲取天氣并通過(guò)微信發(fā)送給好友

開發(fā)MCP Server實(shí)現(xiàn)微信消息發(fā)送

以windows開發(fā)環(huán)境為例:

1) 設(shè)置開發(fā)環(huán)境

安裝uv。uv是一個(gè)用Rust編寫的極其快速的Python包和項(xiàng)目管理器。

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

創(chuàng)建python虛擬環(huán)境(假設(shè)項(xiàng)目目錄為wechat)

# Create a new directory for our project
uv init wechat
cd wechat

# Create virtual environment and activate it
uv venv
.venv\Scripts\activate

# Install dependencies
uv add mcp[cli] wxauto

如果在執(zhí)行.venv\Scripts\activate時(shí)報(bào)錯(cuò)“無(wú)法加載.venv\Scripts\activate.ps1,因?yàn)樵诖讼到y(tǒng)上禁止運(yùn)行腳本”,需要以管理員權(quán)限在終端執(zhí)行Set-ExecutionPolicy RemoteSigned更改執(zhí)行策略后再重新執(zhí)行。

2) Server實(shí)現(xiàn)代碼

wxauto是一個(gè)基于UIAutomation的開源Python微信自動(dòng)化庫(kù)。你需要在本機(jī)安裝微信PC版本并完成掃碼登錄(注意wxauto只兼容3.9.x的微信PC版本)

通過(guò)mcp python SDK結(jié)合wxauto開發(fā)自動(dòng)發(fā)送微信消息的MCP Server是很容易的。

main.py的代碼如下(注意mcp server端口用默認(rèn)的8000):

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from wxauto import WeChat

# Initialize FastMCP server
mcp = FastMCP(port=8000)
wx = WeChat()


@mcp.tool()
async def send_wechat_msg(msg: str, who: str) -> str:
    """send wechat text message"""
    wx.ChatWith(who)
    wx.SendMsg(msg, who)
    return "success"


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

3) 啟動(dòng)Server

uv run main.py

開發(fā)MCP Server實(shí)現(xiàn)獲取天氣

1) 設(shè)置開發(fā)環(huán)境

創(chuàng)建python虛擬環(huán)境(假設(shè)項(xiàng)目目錄為weather)

# Create a new directory for our project
uv init weather
cd weather

# Create virtual environment and activate it
uv venv
.venv\Scripts\activate

# Install dependencies
uv add mcp[cli] httpx

2) Server實(shí)現(xiàn)代碼

main.py的代碼如下(注意mcp server端口調(diào)整為8001):

import httpx
import urllib.parse
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# Initialize FastMCP server
mcp = FastMCP(port=8001)


@mcp.tool()
async def get_weather(location: str) -> str:
    """Get weather for a location."""

    url = "http://weather.cma.cn/api/autocomplete?q=" + urllib.parse.quote(location)

    async with httpx.AsyncClient() as client:
        try:
            response = await client.get(url, timeout=10.0)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            if data["code"] != 0:
                return "系統(tǒng)錯(cuò)誤,請(qǐng)稍后重試"
            location_code = ""
            for item in data["data"]:
                str_array = item.split("|")
                if (
                    str_array[1] == location
                    or str_array[1] + "市" == location
                    or str_array[2] == location
                ):
                    location_code = str_array[0]
                    break
            if location_code == "":
                return "沒(méi)找到該位置的信息"

            url = f"http://weather.cma.cn/api/now/{location_code}"
            response = await client.get(url, timeout=10.0)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except Exception:
            return "系統(tǒng)錯(cuò)誤,請(qǐng)稍后重試"


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

3) 啟動(dòng)Server

uv run main.py

基于Dify搭建智能體實(shí)現(xiàn)獲取天氣并通過(guò)微信發(fā)送給好友

Dify是一款開源的大語(yǔ)言模型應(yīng)用開發(fā)平臺(tái),旨在降低AI應(yīng)用的開發(fā)門檻,幫助開發(fā)者和企業(yè)快速構(gòu)建、部署及管理生成式AI應(yīng)用。

假設(shè)已經(jīng)通過(guò)Docker Desktop for Windows安裝Dify。

1) 安裝MCP插件

點(diǎn)擊右上角“插件”按鈕,進(jìn)入插件頁(yè)面,選擇“探索Marketplace”,搜索mcp,選擇插件"MCP SSE / StreamableHTTP"進(jìn)行安裝。圖片

2) 設(shè)置MCP服務(wù)

切換到"插件"tab,選擇已經(jīng)安裝的插件"MCP SSE / StreamableHTTP",點(diǎn)擊“去授權(quán)”圖片

填上MCP服務(wù)配置:

圖片

獲取天氣和發(fā)送微信消息是兩個(gè)獨(dú)立的mcp server,配置如下:

{"wechat_server":{"url":"http://host.docker.internal:8000/sse","headers":{},"timeout":50,"sse_read_timeout":50},"weather_searver":{"url":"http://host.docker.internal:8001/sse","headers":{},"timeout":50,"sse_read_timeout":50}}

3) 創(chuàng)建Agent應(yīng)用

  • 創(chuàng)建一個(gè)空白應(yīng)用,類型為Agent

圖片

  • 添加MCP工具到Agent

圖片

  • 設(shè)置系統(tǒng)提示詞

圖片

你是一個(gè)超級(jí)助理,可以通過(guò)調(diào)用MCP工具完成各種任務(wù)。為了獲得MCP工具列表,必須先通過(guò)mcp_sse_list_tools獲取
  • 選擇大模型(例如:qwen-plus),并輸入測(cè)試語(yǔ)句進(jìn)行調(diào)試預(yù)覽

圖片


輸入“把廣州的天氣情況通過(guò)微信發(fā)送給張三”,Agent會(huì)查詢天氣,并將天氣信息通過(guò)微信發(fā)送給張三

圖片

總結(jié)

基于Dify搭建的智能體案例,不僅展示了從語(yǔ)義理解到工具調(diào)用的完整決策鏈路,更印證了MCP協(xié)議在降低開發(fā)成本和加速應(yīng)用落地方面的工程意義。

責(zé)任編輯:龐桂玉 來(lái)源: AI大模型應(yīng)用開發(fā)
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