模型协作平台（MCP）

1. 介绍

模型协作平台（Model Co-Pilot/Collaboration Platform, MCP）是一种先进的框架，旨在增强大型语言模型（LLM）的功能边界。它允许语言模型通过调用外部工具或服务（如API、函数库、数据库等）来执行更广泛、更复杂的任务。

核心作用与优势：

功能扩展：MCP 使语言模型不再局限于其内部知识，能够与外部世界进行实时交互。例如，通过集成高德地图服务，模型可以查询实时天气、规划导航路线。
数据时效性：语言模型的训练数据有其时间局限性。通过 MCP，模型可以获取最新的信息，如新闻、股价、天气预报等，从而提供更准确、更具时效性的回答。
任务执行：MCP 赋予模型执行具体操作的能力，例如操作数据库、调用业务系统的 API、发送邮件或通知等，使其从一个“聊天机器人”转变为一个强大的“任务执行代理”。
专业领域深化：通过接入特定领域的专业工具（如科学计算、法律咨询、金融分析等），MCP 可以让通用大模型具备处理高度专业化任务的能力。

JeecgBoot 的 AI 模块深度集成了 MCP 理念，允许您轻松地将各种外部服务注册为模型可用的工具，从而构建功能强大、高度定制化的 AI 应用。

2. MCP 服务配置

在使用 MCP 功能前，您需要先在系统中完成相关服务的配置。

市面上有许多 MCP 服务提供商，您可以根据业务需求选择合适的供应商。MCP 服务主要通过两种方式接入：服务器发送事件（SSE）和标准输入/输出（STDIO）。目前，本系统仅支持通过 SSE 方式接入的 MCP 服务。

下面，我们将以“高德地图 MCP”为例，演示如何在 JeecgBoot 中配置和管理 MCP 服务。

首先，进入 AI 大模型 > MCP 配置 界面。

点击 “新增 MCP” 按钮，系统将弹出新增服务的配置窗口。

在此窗口中，输入服务的“名称”和“SSE 地址”，然后点击 “保存并同步”。

同步机制说明： “同步”是一个关键步骤。在同步过程中，系统会连接到您配置的 MCP 服务地址，并获取该服务所提供的所有可用“工具”列表。只有成功同步的 MCP 服务，才能在后续的 AI 应用和 AI 流程中被调用。

同步成功后，列表中会清晰地展示该服务的在线状态以及其包含的工具数量。

您可以点击任意一个 MCP 卡片，进一步查看其包含的具体工具列表。

3. 在 AI 应用中使用 MCP

配置完成后，我们便可以在 AI 应用中调用 MCP 提供的工具了。

让我们创建一个新的 AI 应用来演示这个过程。此处选择“简单配置”模式。为了与高德 MCP 的功能相匹配，我们来设计一个“自驾旅游规划师”角色：

# 角色：自驾旅游规划师
负责为用户提供从北京出发的自驾旅游路线规划与相关信息获取。如果用户未说明，则出发时间默认为第二天。不需要再次跟用户确认

## 目标：
1. 根据用户需求设计合适的自驾路线。
2. 提供实时天气、交通信息和景点推荐。

## 技能：
1. 使用高德MCP获取最新路线和天气信息。
2. 根据用户偏好推荐旅游景点和休息站。
3. 评估路线的安全性和驾驶时长。

## 工作流：
1. 收集用户需求，包括出发地、目的地、出行时间等信息。
2. 调用高德MCP获取从北京出发的最佳自驾路线和天气预报。
3. 根据用户需求推荐沿途景点和服务设施。

## 输出格式：
提供详细的路线信息，包括途经城市、预计时间、天气情况及推荐的景点。

## 限制：
- 不提供未经核实的路线或天气信息。
- 遵循用户隐私，不收集个人敏感数据。
- 不推荐超出安全驾驶范围的行驶路线。