MCP 实践例子

大型模型虽然功能强大，但并非无所不能。自从OpenAI推出工具调用功能后，大型模型的能力边界得到了极大的提升，但这并不是一种通用的解决方案。MCP的出现让我们看到了一种统一和扩展大型模型能力的可能性，特别是在OpenAI宣布全面支持MCP后，这一技术获得了市场的普遍认可。本文致力于通过分享一系列实际案例，让你更深入地理解MCP能够做什么。

获取各旅游城市近期天气情况

低效的传统方案

传统方案不仅耗时费力（通常需要 1 小时以上），还存在较高的人为操作错误风险：

1. ​ 收集城市列表：通过百度搜索手动整理全国旅游城市名录
2. ​ 采集天气数据 ​：逐个访问天气网站，复制粘贴各城市气象数据
3. 整理数据结果：将零散数据手工整理为结构化表格或 PPT

虽然开发人员可通过编写爬虫或调用 API 优化第 2 步，但面对一次性需求时，代码开发调试的时间成本往往又难以覆盖收益。

AI 工具的初步尝试

使用 kimi、豆包、元宝等 AI 大模型时，尝试直接提问【整理全国各大旅游城市近期天气情况，以表格形式返回)】看似可行。但是由于缺乏实时的天气数据，结果也就缺乏意义了。

MCP 标准化解决方案

如果大模型能帮助我们调用 API，那问题就方便解决了，可以 API 接口形式五花八门，有什么办法能统一 API 接口标准呢。MCP（模型控制协议）通过统一接口标准，完美解决了 API 多样性和任务复杂性的矛盾。

下面我们看下集成了天气查询功能的 MCP 后，大模型的回答变化：

提问 ​： 整理全国主要旅游城市最近的天气情况，以表格形式返回，一个城市一行数据

​ 响应结果 ​（数据已精简）：

查看执行的过程，我们能看到大模型自动发起了多次工具调用，用于查询天气信息。

通过 Cherry-Studio 可直观查看高德地图 MCP 服务的完整能力，天气查询仅是众多标准化接口之一，更主要的是提供路径规划和导航的能力。

API 聚合平台的 MCP 转型实践

看完前面的的例子，有了 MCP 就能自动调用各类 API，而其能力自然也取决于 API 本身。这时候原来的一些 API 聚合平台是不是就能大显身手了。 下面以ALApi为例来展示下整体流程。

常用的 MCP 服务是用 node.js 和 python 服务为主，而事实上语言不会有限制， 我们只要遵循一定标准规范就好，这个 ALApi 的MCP 服务是用 go 实现的。

1. 账号及权限申请

   注册 ALApi 账号，申请 token，申请需要的接口。

   

2. 服务部署

   编译 MCP 服务，编译成功后会生成mcp-alapi-cn.exe

   git clone "https://github.com/ALAPI-SDK/mcp-alapi-cn.git"
   cd mcp-alapi-cn
   git build

3. 系统集成

   在 Cherry-Studio 中配置 MCP 服务，名称任选，命令填写前面编译来的mlp-alapi-cn.exe全路径，环境变量配置申请的 token 即可。

   

   如果在 Cline、Claude 等其他客户端中配置的话，可以粘贴下述 json（需要和其他的 mcp 配置合并下）

   {
     "mcpServers": {
       "ALAPI": {
         "name": "ALAPI",
         "type": "stdio",
         "isActive": true,
         "command": "D:\\xxx\\mcp-alapi-cn.exe",
         "args": [],
         "env": {
           "ALAPI_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN"
         }
       }
     }
   }

4. 启用 MCP

   配置完成后，Cherry-Studio 中访问的大模型的时候勾选相应的 MCP 服务就可以了

   

应用场景展示

1. 查询油价：执行了一次工具 (api/oil) 查询

   

2. 查询汇率：执行了四次工具 (api/exchange) 查询

   

3. 查询黄金等贵金属价格：

   

通过这种方式，ALApi 上的所有 API 接口，都可以转换成 MCP 服务为大模型所用了。

背后逻辑

整个流程是如何实现的呢？我们看下代码，可以发现先通过接口 /api/user_apis 获取所有有访问权限的 API 列表（名字、描述、参数列表等），然后将这些 API 依次进行注册。核心注册工具的代码如下：

func (s *Server) registerOpenAPITools(doc *openapi3.T) error {
    toolCount := 0
    for path, item := range doc.Paths.Map() {
        if item.Post != nil {
            tool := mcp.NewTool(path, mcp.WithDescription(item.Post.Summary))
            schema := item.Post.RequestBody.Value.Content["application/json"].Schema

            requiredParams := make(map[string]bool)
            for _, required := range schema.Value.Required {
                requiredParams[required] = true
            }

            for paramName, ref := range schema.Value.Properties {
                description := ref.Value.Description
                if requiredParams[paramName] {
                    mcp.WithString(paramName, mcp.Description(description), mcp.Required())(&tool)
                } else {
                    mcp.WithString(paramName, mcp.Description(description))(&tool)
                }
            }

            s.mcpServer.AddTool(tool, s.wrapHandler(s.handler.Handle))
            toolCount++
        }
    }

    if toolCount == 0 {
        return fmt.Errorf("no tools were registered from the OpenAPI spec")
    }

    return nil
}

总结

MCP 最大的作用是实现了标准化的API接口 ​，建立了统一的交互标准，而更重要的是这一规范得到市场的普遍认可。