如何把MCP服务集成到智能体？手把手教学(含视频教程)

前言

在前面的文章《10min搭建一个大模型智能客服助手》中，我们详细介绍了搭建大模型智能客服的详细过程。

但是，这种基于工作流+知识库的模式的方案只能解决通用的问答，还不够""智能""。

所以，我继续增加"难度",对现有工作流进行改造，使其支持MCP协议。

这样，更加符合企业的实际业务需要。

自从MCP协议发布之后，越来越多的AI厂商开始支持这个协议，如dify、cherrystudio等AI平台。

这将极大推动智能体在企业中的落地和应用。

笔者认为：

第一、任何技术的发展都为业务服务的，或者说能更好地推动业务的发展。

AI技术亦是如此。
第二、技术的发展绝对不是跳跃式的，而是建立在前一阶段的基础上的，是一种渐进式的发展。AI技术的发展也是如此。

这就意味着，过去传统的开发积累的技术、文档，一定是可以复用的。比如，企业多年积累的数据，可以通过AI技术进行赋能，从而实现业务创新。

传统的"堆砌式"UI界面，那些复杂的菜单和按钮，或许会被逐步替代。

对话式的智能体模式将会成为主流，就像微信、钉钉、飞书等IM工具一样，通过对话的方式，实现业务交互。

而，智能体就是对话的载体，MCP就是业务数据和智能体的桥梁，让传统的业务接口，通过对话的方式，实现业务交互。

在前面的系列文章中，笔者已经分享了很多coze工作流的案例集锦。

今天，我们来分享一下在智能体中如何集成我们自定义的MCP服务。

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视频讲解

作品展示

工作流程展示

操作步骤

一新建mcpserver工作流

1、创建工作流

登录扣子(coze)平台:https://www.coze.cn/studio

选择"开发平台"->"快速开始"
在左侧选择"+",选择"创建应用"，给应用起一个名称，并选择"确认"
在左侧资源库页面右上角单击 +资源，并选择工作流。
设置工作流的名称与描述，并单击确认。

如果没有账户，可以先注册一个，coze空间已经全面开开放，免费使用。

2、开始节点

开始节点，作为入口。

设置两个变量，一个是"input"，都是字符串类型(String)。

input：用户输入的问题

这里要求必填

3、list_tools节点

该节点是coze官方提供的插件。

通过 SSE 传输方式来发现和调用 MCP 协议工具。详情查看:https://www.coze.cn/store/plugin/7545011145476931647

4、大模型_匹配MCP方法

单击知识库检索节点，配置输入下方Query变量参数值为意图识别节点的输出output，然后点击知识库右侧的+按钮，在弹出的选择知识库页面中添加刚刚创建的知识库。

5、call_tool节点

6、大模型_总结

7、结束节点

至此工作流搭建完毕。

8、调试

接下来，选择"试运行"，运行后，查看结果。

二测试智能体

三发布智能体

结语

智能客服助手的搭建其实有很多方式，比如使用fastgpt、dify这样的智能体平台也是可以的，但是选择coze是一个非常简便、快捷的方案。

AI工作流适用于解决一些复杂问题。

这对于不会写程序的人来说，是一个可以落地的工具。

2025年，很多企业已经开始推送AI的落地应用，比如构建智能体，构建AI应用等。

MCP的横空出世，将会加速企业AI智能体的落地。

参考