MCP技术虽然仍有一些缺陷，但其已成为LLM与工具交互的事实标准。因此，HuggingFists也在系统中对MCP技术予以了支持。由于HuggingFists是一个AI应用开发平台，即可以使用外部的能力又可以对外发布能力。所以在对MCP进行支持时，即支持了可以接入外部MCP服务器的能力，又支持了可以对外曝露MCP服务的能力。

由于MCP中的工具本质与API的差别不大，故而我们改造了HuggingFists的数据服务模块，将API接口能力重新进行了封装，并在该模块下加入了MCP服务的功能。

下面我们就进入HuggingFists系统，看一下如何接入、创建MCP服务，以及在流程中如何与LLM相结合，应用MCP工具的相关能力。

文章对应的视频参见：https://www.bilibili.com/video/BV1Zk1jBoEZJ/

MCP服务管理

进入HuggingFists系统的“数据服务”模块，可以看到该模块已被改造为包含API接口库和MCP库两个二级功能模块。

进入MCP库，可以看到MCP库下的服务列表。MCP服务分为INNER和REMOTE两种。INNER服务表示由HuggingFists系统开发的对外提供的MCP服务；REMOTE服务表示由HuggignFists系统管理的外部接入的MCP服务。

内部MCP服务

• 新增MCP服务：

      

    如上图，新增内部MCP服务时，需填充名称以及设置工作节点等属性。这里设置的名称即MCP对外提供的服务名，是服务URL的组成部分。工作节点即MCP服务部署的节点位置。HuggingFists系统新增了一类MCP节点，专门用于部署MCP服务。支持存在多个不同的MCP节点，用于解决部署不同MCP服务，负载均衡、特殊网络部署要求等不同的应用场景。

• MCP维护管理：

创建完MCP服务后，进入服务，可以看到MCP服务内包括的工具列表。可以通过界面对工具进行请求，验证工具的可用性。

为MCP服务添加新的工具,弹出的工具界面如下图：

图中展示的可用工具实际为HuggingFists管理的API接口。关于HuggingFists的API接口可参见视频《如何将写好的数据处理流程对外发布API》、《如何扩展算子能力-接口集成》进行了解。

    添加完工具后，需要重新启动服务，确保工具被正确部署到MCP服务中。

外部MCP服务

• 新增MCP服务：
• 

       如上图，新增远程MCP服务时，需填充名称以及设置服务的URL。在正确设置URL后，HuggingFists会读取MCP服务的所有可用工具。在使用者进入该MCP服务界面后，会看到如下工具列表，使用者可通过界面对工具进行可用性测试。

工具列表

    为了使用方便，HuggingFists还提供了一个可以纵览所有MCP工具的功能。在该界面中，使用者可以根据名字检索工具、测试工具，了解工具所在的MCP服务。

MCP服务应用

    关于MCP工具的使用，为减少使用者的学习成本，HuggingFists将其与API接口的使用方式进行了一致性整合。之前在《如何无代码DIY一个AI Agent》的视频中，我们介绍了如何为LLM配置可用的API接口。让LLM可以通过调用API接口完成一个任务。这次我们继续使用视频中的示例，介绍如何使用MCP工具。

    在AI Agent的示例流程中，我们应用了一个ReActLLMAgent算子。该算子是一个智能体算子，使用提示词的方式描述了智能体的工作步骤，并为智能体配置了可用的API接口和工具。算子在运行时将上下文以及工具提交给LLM，LLM根据上下文选择出合适的工具并交给后续的算子进行API或工具的调用，并将结果放入上下文等待ReActLLMAgent算子再一次将上下文提交给LLM。下图即流程逻辑的部分展示：

ReActLLMAgent算子配有一个API接口和一个MCP工具。当我们需要配置更多工具时，通过如下界面：

在该界面中，我们可以选择合适的MCP工具以及API接口，将它们加入工具集，供后续LLM调用。API+MCP工具的组合方式可以为LLM提供更丰富，全面的工具手段。也帮助HuggingFists的使用者能够更好的利用工作环境中的技术，哪种方便就集成哪种。

结语

未来，随着MCP生态的不断完善，HuggingFists也将持续优化对MCP服务的支持能力。助力开发者更高效地构建功能强大、响应智能的AI应用。也欢迎有兴趣的朋友下载试用：