一步步教你用Gemini同MCP打造強大AI智能助理！

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一步步教你用Gemini同mcp-agent框架打造MCP驅動嘅AI智能代理

今次教學會示範點樣用[**mcp-agent**](https://github.com/lastmile-ai/mcp-agent)同Google嘅Gemini，從零開始建立一個功能強大嘅AI代理。我哋會先搭建好完整嘅運行環境，安裝所需依賴，跟住實作一個MCP工具服務器，提供包括網絡搜尋、數據分析、代碼執行同天氣資訊等結構化服務。最後將呢啲工具連接到Gemini驅動嘅MCP客戶端，示範點樣結合上下文感知推理同外部工具執行。

全程強調非同步設計、工具Schema定義同MCP層同Gemini生成能力嘅無縫整合，確保代理具備模組化、可擴展同生產級嘅特質。完整代碼可參考本文底部嘅連結。

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自動安裝教學所需套件

我哋先定義install_packages()函數，列出教學所需嘅所有Python套件，包括mcp-agent、google-generativeai（Gemini API）、requests、BeautifulSoup、matplotlib、numpy、websockets同pydantic。執行後自動安裝，確保環境齊備。

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導入核心庫，設定日誌

引入Gemini嘅python庫google.generativeai，網頁爬蟲用requests同BeautifulSoup，數據視覺化用matplotlib，數值計算用numpy，仲有mcp-agent嘅各個模組用於協議通訊。設定logging方便實時跟蹤代理執行狀態。

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MCP工具服務器設計

我哋設計咗一個MCPToolServer類，定義同管理代理可用嘅工具，包括：

– 網絡搜尋（web_search）：用維基百科搜尋關鍵字，爬取前三段文字
– 數據分析（data_analysis）：生成正弦波或隨機數據，做散點圖展示同統計分析
– 代碼執行（code_execution）：生成Python代碼範例（例如費波納契數列），並嘗試執行
– 天氣資訊（weather_info）：模擬隨機天氣數據（溫度、濕度、風速等）

每個工具都用非同步方法實現，方便同時處理多個請求，結果以結構化格式返回，方便上層調用。呢個架構令服務器模組化，未來易於擴展更多工具。

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MCP智能代理整合Gemini

定義MCPAgent類，負責：

– 讀取或手動輸入Gemini API Key，啟用生成模型
– 與MCPToolServer互動，取得可用工具列表
– 根據用戶輸入，利用Gemini判斷是否需要調用工具，並解析工具名稱及參數
– 非同步調用相應工具，取得結果
– 將工具結果與用戶問題結合，透過Gemini生成最終回答
– 維護對話歷史，支持上下文管理

如果無API Key，代理仍可回應但功能受限，會提示用戶配置完整API。

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示範與互動模式

透過run_mcp_demo()函數，展示代理處理多個示範查詢，例如機器學習資料搜尋、正弦波數據分析、紐約天氣查詢同人工智能解釋，並印出生成答案。每條查詢之間有短暫暫停，方便觀察。

完成示範後，進入interactive_mcp_mode()，用戶可自由輸入問題，或輸入“tools”查詢可用工具，甚至輸入“quit”退出互動。整個過程展示MCP代理從用戶輸入、工具選擇、執行到結果整合嘅全流程。

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總結與學習重點

透過呢個教學，你學識咗：

– MCP（Model Context Protocol）嘅工具實作同註冊
– 結構化工具調用同參數傳遞
– MCP工具與Gemini AI嘅整合
– 非同步工具執行同結果處理
– 以Gemini為核心嘅上下文感知推理同工具調用策略

呢個MCP智能代理模板不但展現咗結合生成式AI同外部工具嘅強大能力，亦為未來開發互動性高、技術底層穩健嘅AI系統提供咗寶貴參考。

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編者評論與深度剖析

今次教學好好示範咗點樣將生成式AI（Gemini）同結構化工具調用（MCP）結合，解決純語言模型在處理實時數據、復雜計算及專業任務時嘅限制。這種“AI+工具”架構係未來智能代理發展嘅重要方向，因為它能夠利用外部模組化服務補足語言模型嘅不足，同時保持高度靈活性。

教學中以非同步設計同嚴謹的工具Schema定義，令系統可擴展性強且易於維護，這對商業級應用至關重要。從代碼執行、數據分析，到網絡搜尋，涵蓋多種典型AI輔助場景，實用性明顯。

不過，教學中天氣資訊用嘅係模擬數據，現實應用中若能接入真實API，效果會更佳。未來若加入更多動態數據源與複雜任務調度，將更顯MCP框架嘅威力。

此外，Gemini作為推理引擎，智能判斷何時用工具、如何整合結果，係提升用戶體驗嘅關鍵。如何優化提示詞與模型互動策略，令工具調用更準確高效，係下一步值得深入研究嘅方向。

總括而言，呢個教學不但實用易上手，更提供咗一個清晰嘅技術藍圖，幫助開發者打造更智能、更實用嘅AI代理，值得香港及全球AI開發者參考學習。

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完整代碼同教學可參考GitHub：[Marktechpost MCP Gemini Agent Tutorial](https://github.com/Marktechpost/AI-Tutorial-Codes-Included/blob/main/mcp_gemini_agent_tutorial_Marktechpost.ipynb)

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。