你是否曾想过，让 FastGPT 像使用 USB 设备一样，随插随用各种工具和数据？
MCP 协议（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个开放标准，它巧妙地打通了大语言模型与外部世界的连接——无论是数据库、API、文件，还是各类函数服务。它就像 AI 世界的"万能接口"，让模型与外部资源的交互变得标准化、高效且安全。
作为基于大模型的开源 AI 知识库构建平台，FastGPT 在最新的 4.9.6 版本中已全面支持 MCP 工具的创建和调用。让我们直接看效果：
我让 FastGPT 规划了杭州两天的旅游行程。系统自动调用了高德地图 MCP 工具，生成了一份清晰的表格式旅游攻略。
又如，FastGPT 私有化部署的过程中遇到了问题，直接用 fetch MCP 读取 https://doc.fastgpt.cn/llms-full.txt，就成为了你的专属 FastGPT 小助手，无需知识库支持。
该网页是 FastGPT 官网文档对模型读取的支持网页，包含所有文档，方便大模型阅读。
MCP Client
一键创建MCP工具应用
FastGPT 支持在工作台中快速创建和管理 MCP 工具。在工作台页面，点击"新建"，选择" MCP 工具集"。
填写名称和 MCP 服务地址，系统就会自动解析并获取所有可用工具。
例如填入高德地图服务地址，一键解析后即可看到所有地图相关工具。
可视化调试预览
应用创建完成后，进入预览调试界面：
界面的左侧是工具的名字、MCP 地址和工具列表，可以重新填写 MCP 地址，再次解析就可以使用另一个 MCP 工具。
界面右侧，选择我们想要调试的工具，点击调试。
输入参数，点击运行。
例如，在这里我们测试的是高德地图的天气工具，在输入杭州后，输出杭州最近的天气，说明我们的 MCP 应用已经创建成功。
MCP 应用简单使用
在简易模式下，点击工具调用按钮，选择团队应用，即可添加已创建的 MCP 工具。
在团队应用界面，可以直接调用整个集合。
成功添加后，模型就可以调用 MCP 工具解决问题了。
比如，当我们询问"杭州东站距离西湖有多远"时，模型自动调用了高德的地理编码工具并计算出实际距离，双手直接离开键盘。
你还可以查看调用详情，了解工具的输入参数、返回结果、运行时长和 Token 消耗情况，AI 工作流程完全透明。
MCP 工具 + 工作流
在实际使用中，如果 MCP 工具生成的结果不及预期，可以结合工作流使用 MCP 工具。
例如，使用 FastGPT 工作流结合 MCP，在指定旅游规划时，先获取用户需要的城市，再调用天气工具，获取到天气信息，最后结合天气信息和景点推荐，输出一份详细的旅游规划并以网页形式展现。
MCP Server
MCP Server服务懒人式创建
打开工作台，点击 MCP 服务，可以看到你创建的所有 MCP 服务。
新建 MCP 服务，点击“管理”，可以进入到应用选择界面，自行选择自己想要使用的应用。
创建好 MCP Server 后直接开始使用。
MCP Server使用
可以在Cursor、Cherry Studio这些支持 MCP 协议的客户端调用 FastGPT 应用。
以 Cursor 为例，点击 MCP 进入配置页面，新建 MCP Server 按钮，跳转到配置， 把脚本复制粘贴，保存文件。
返回即可看到你创建的 MCP Server，记得设成 enabled 状态。
Cursor 对话框切换成 Agent 模型，发送一个关于 FastGPT 的问题后，可以看到，Cursor 调用 FastGPT 的应用处理并返回了结果。
通过 MCP 协议，FastGPT 实现了与各类外部工具的无缝对接，大大扩展了 AI 应用的能力边界。无论是旅游规划、数据分析还是系统对接，都变得更加高效直观。
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