谷歌随OpenAI强势入局，劈柴4天闪电部署Gemini+MCP！

To MCP or not to MCP, that's the question. 

（MCP还是不MCP，这是个问题。）

import asyncioimport os from datetime import datetime from google import genai from google.genai import types from mcp import ClientSession, StdioServerParameters from mcp.client.stdioimport stdio_client
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))

# Create server parameters for stdio connectionserver_params = StdioServerParameters(command="npx",  # Executable    args=["-y", "@philschmid/weather-mcp"],  # Weather MCP Server    env=None,  # Optional environment variables    )
 async def run():    async with stdio_client(server_params) as (read, write):        async with ClientSession(read, write) as session:            # Prompt to get the weather for the current day in London.            prompt = f"What is the weather in London in {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}?"            # Initialize the connection between client and server            await session.initialize()            # Get tools from MCP session and convert to Gemini Tool objects            mcp_tools = await session.list_tools()            tools = [                types.Tool(                    function_declarations=[                        {                            "name": tool.name,                            "description": tool.description,                            "parameters": {                                k: v                                for k, v in tool.inputSchema.items()                                if k not in ["additionalProperties", "$schema"]                            },                        }                    ]                )                for tool in mcp_tools.tools            ]            # Send request to the model with MCP function declarations            response = client.models.generate_content(                model="gemini-2.0-flash",                contents=prompt,                config=types.GenerateContentConfig(                    temperature=0,                    tools=tools,                ),            )            # Check for a function call            if response.candidates[0].content.parts[0].function_call:                function_call = response.candidates[0].content.parts[0].function_call                print(function_call)                # Call the MCP server with the predicted tool                result = await session.call_tool(                    function_call.name, arguments=function_call.args                )                print(result.content[0].text)                # Continue as shown in step 4 of "How Function Calling Works"                # and create a user friendly response            else:                print("No function call found in the response.")                print(response.text)# Start the asyncio event loop and run the main functionasyncio.run(run())