基于 MCP 的多功能 AI 工具实现：天气查询、谷歌检索与微表情分析

引言

随着大语言模型（LLM）的广泛应用，如何让 AI 高效、安全地与外部世界交互成为开发者关注的焦点。MCP（Model Context Protocol） 是一个由 Anthropic 开发的开源协议，旨在为 AI 模型提供标准化的外部数据和工具交互接口。MCP 通过客户端-服务器架构，让语言模型（如 Claude）能够动态访问实时数据、调用工具并扩展功能，堪称 AI 应用的“通用接口”。

官方地址：https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

在本文中，我将分享我基于 MCP 协议开发的一个多功能实现，集成了天气查询、谷歌自动检索、摄像头微表情分析和 ComfyUI 生图功能。这个实现不仅展示了 MCP 的强大潜力，还提供了高度可配置的代码模板，供开发者自由扩展和定制。

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MCP 简介

MCP（Model Context Protocol）是一个轻量、模块化的协议，核心目标是让 AI 模型以统一的方式与外部工具和数据源交互。其主要特点包括：

• 标准化接口：开发者无需为每个工具编写定制代码，只需遵循 MCP 协议即可实现无缝集成。
• 客户端-服务器架构：MCP 客户端（通常是 AI 模型）通过标准化的 API 与服务器通信，服务器负责处理工具调用和数据交互。
• 安全与高效：MCP 提供严格的权限控制和数据格式规范，确保交互过程安全可靠。
• 模块化设计：支持动态添加新工具，开发者可以轻松扩展功能。

通过 MCP，AI 不再局限于静态知识库，而是能够主动获取实时信息、执行操作，甚至与物理设备交互。

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我的 MCP 实现

基于 MCP 协议，我开发了一个多功能配置，集成了以下核心功能：

1. 天气查询

通过 MCP 服务器连接外部天气 API（如 OpenWeatherMap），支持实时获取指定地点的天气预报和警报信息。用户只需输入城市名称或经纬度，AI 即可返回格式化的天气数据，例如温度、湿度、风速等。

• 实现方式：MCP 工具定义了一个天气查询接口，客户端发送请求后，服务器调用 API 并返回结果。
• 应用场景：智能助手、旅行规划、农业监控等。

2. 谷歌自动检索

利用 MCP 的工具调用功能，AI 可以动态执行谷歌搜索，获取实时外部信息并返回结构化结果。无论是查询新闻、学术资料还是市场动态，这个功能都能显著增强 AI 的知识广度。

• 实现方式：通过 Selenium 或相关库实现自动化搜索，MCP 服务器处理搜索逻辑并返回结果。
• 应用场景：知识问答、内容生成、实时数据分析。

3. 摄像头微表情分析

集成了摄像头控制功能，支持通过 MCP 工具执行拍摄、流媒体传输等操作。结合轻量化的 DeepFace 库，实现微表情分析，开发者可以自定义参数（如情绪检测阈值）以满足不同需求。

• 实现方式：MCP 服务器定义摄像头操作接口，客户端发送指令后，服务器调用 OpenCV 和 DeepFace 进行图像处理和分析。
• 应用场景：人机交互、心理分析、用户体验优化。

4. ComfyUI 生图

通过集成 ComfyUI，开发者可以利用 MCP 工具生成高质量的图像内容。用户可以自由定义生成参数，快速实现创意可视化。

• 实现方式：MCP 服务器调用 ComfyUI 的 API，客户端通过提示词控制生成内容。
• 应用场景：艺术创作、内容营销、虚拟场景设计。

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实现亮点

1. 高度可配置

我的实现提供了灵活的配置选项，开发者可以通过修改以下部分轻松扩展功能：

• 工具定义（Tools）：调整 MCP 服务器的工具接口，例如更改天气 API 端点或添加新搜索引擎。
• 客户端（Client）：自定义客户端逻辑以适配不同模型或交互方式。
• 提示模板（Prompts）：优化 AI 的输入提示，提升工具调用的准确性。
• 服务端代理：支持添加代理或中间件，增强安全性或性能。

2. 开箱即用

代码提供了一个完整的示例，开发者只需按照配置指南即可快速运行。无论是测试单个功能还是集成到现有项目，都能大幅降低上手难度。

3. 跨场景适用

这个实现适用于多种场景，包括但不限于：

• 智能助手：结合天气查询和谷歌检索，为用户提供实时信息支持。
• 自动化工作流：通过摄像头控制和数据检索，构建监控或内容生成系统。
• 开发测试：为开发者提供一个可扩展的模板，探索 MCP 的更多可能性。

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环境配置指南

以下是搭建 MCP 客户端开发环境的详细步骤，确保你能快速运行我的实现。

1. 创建项目目录

创建一个新的项目目录并进入：

uv init mcp-client
cd mcp-client

2.设置虚拟环境

使用 uv 创建并激活虚拟环境：

# 创建虚拟环境
uv venv

# 激活虚拟环境
# Windows 用户
.venv\Scripts\activate
# Linux/MacOS 用户
source .venv/bin/activate

3. 安装依赖

安装 MCP SDK 及相关库：

uv add mcp
uv pip install numpy==1.23.5 tensorflow==2.12.0 keras==2.12.0 deepface==0.0.79
uv pip install dashscope
uv pip install opencv-python
uv pip install selenium
uv pip install gradio

4.运行命令

 uv run .\client\common_client.py .\server\proxy_server.py

5. 配置工具功能

• 根据需求配置天气查询、谷歌检索、摄像头控制或 ComfyUI 生图功能。具体配置方法请参考项目文档中的工具定义和提示模板。

注意事项

• 依赖工具：本教程假设你已安装 uv。如果没有，请先运行以下命令安装：

pip install uv

• 环境兼容性：确保 Python 版本为 3.8 或以上，部分库可能需要特定版本的依赖。
• API 密钥：天气查询和模型调用可能需要 API 密钥，请提前申请并配置。
  通过以上步骤，你已成功搭建 MCP 开发环境，可以开始开发、测试或扩展功能！

使用说明

• 运行服务器：启动 MCP 服务器，确保工具接口（如天气 API、摄像头控制）正常工作。
• 连接客户端：使用 MCP 客户端与服务器通信，发送工具调用请求。
• 测试功能：通过示例提示测试天气查询、谷歌检索、微表情分析或生图功能。
• 扩展功能：根据需求修改工具定义或提示模板，添加新功能或优化现有逻辑。
  详细的使用示例和代码片段，请参考项目仓库的文档。

总结

MCP 协议为 AI 与外部世界的交互提供了一个优雅的解决方案，我的实现则展示了其在实际场景中的强大潜力。通过集成天气查询、谷歌检索、微表情分析和 ComfyUI 生图，我希望为开发者提供一个开箱即用的模板，激发更多创新灵感。

欢迎访问我的项目仓库，获取完整代码并尝试扩展功能！如果有任何问题或建议，随时在评论区或 GitHub 上与我交流。

项目地址：https://github.com/Dreamboat-Rachel/MCP-Server-For-Local