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什么是MCP服务器?
MCP服务器是一个中间件框架，允许开发者构建能与AI模型(如Google Gemini)交互的智能代理。它采用Server-Sent Events (SSE)技术实现实时通信，并内置了多种实用功能模块。如何使用MCP服务器?
通过MCP客户端或直接API调用与服务器交互，发送请求并接收AI模型的响应。支持功能调用(function calling)和流式响应。适用场景
适用于需要AI代理功能的应用程序开发，如智能助手、知识问答系统、数据分析和自动化任务处理等场景。主要功能
AI模型集成无缝集成Google Gemini等大型语言模型，支持功能调用和流式响应
实时通信基于Server-Sent Events (SSE)实现实时数据传输
功能模块内置OpenWeatherMap天气查询和BMI计算器等实用功能
RAG支持支持检索增强生成(RAG)功能，可集成FAISS和ChromaDB等向量数据库
优势与局限性
优势
简化AI代理开发流程
支持多种AI模型和功能模块
提供实时交互能力
灵活的架构设计，易于扩展
局限性
需要一定的技术背景才能充分利用所有功能
部分高级功能可能需要额外配置
依赖外部API服务(如OpenWeatherMap)
如何使用
启动MCP服务器运行服务器程序，确保必要的环境变量和API密钥已配置
连接MCP客户端使用MCP客户端或直接通过API与服务器建立连接
发送请求向服务器发送包含指令的请求，如天气查询或BMI计算
接收响应通过SSE流或直接响应获取AI模型的输出结果
使用案例
天气查询通过集成OpenWeatherMap API获取实时天气信息
健康咨询计算BMI指数并提供健康建议
知识问答基于RAG的知识检索和回答
常见问题
1
MCP服务器需要什么运行环境？需要Python环境(建议3.8+)，以及必要的API密钥(如Google Cloud和OpenWeatherMap)
2
如何添加新的功能模块？可以通过实现新的功能处理类并注册到MCP服务器来扩展功能
3
是否支持其他AI模型？是的，架构设计支持多种AI模型，需要实现相应的适配器
4
如何处理API调用限制？建议实现缓存机制和合理的请求频率控制
相关资源
使用Gemini功能调用构建AI代理详细介绍如何利用Gemini的功能调用开发AI代理
使用Google ADK开发MCP客户端深入探讨如何使用Google Agent Development Kit开发MCP客户端
Gemini 2.5 Pro与MCP协议关于Gemini 2.5 Pro与MCP协议集成的详细指南
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