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Windows 平台上基于 MCP 构建“文心一言＋彩云天气”服务实战

news 2025/9/15 5:29:02

Windows 平台上基于 MCP 构建“文心一言＋彩云天气”服务实战

本文示例将带你在 Windows 操作系统下，使用 Python 和 MCP（Model Context Protocol）框架，结合百度“文心一言”大模型与彩云天气 API，快速搭建一个既能查询天气又能生成中文自然回复的智能服务。

在这里插入图片描述

一、为什么选用 MCP

统一上下文：MCP 提供标准化的上下文帧（Context Frame），让多轮会话、工具调用和模型生成之间做到清晰解耦。
可扩展工具：新增、替换外部服务（如天气、翻译、检索）时，无需改动 Agent 核心逻辑，仅注册新工具即可。
可观测与可测：上下文帧全量记录、可序列化到 Redis 或本地文件，方便调试与审计。

二、Windows 环境准备

安装 Python 3.10+。

打开 PowerShell 或 CMD，执行：

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate
pip install --upgrade pip

安装项目依赖：

pip install mcp[cli] httpx python-dotenv

在项目根目录下新建 .env 文件，写入：

WENXIN_API_KEY=你的文心一言 API Key
WENXIN_SECRET_KEY=你的文心一言 Secret Key
CY_TOKEN=你的彩云天气 Token

三、项目目录结构

weather-mcp-windows/
├─ .env
├─ .venv/
├─ weather.py
└─ requirements.txt

四、集成“文心一言”大模型

在 weather.py 文件顶部，导入模块并加载环境变量：

import os, json, asyncio
import httpx
from dotenv import load_dotenv
from mcp.server.fastmcp import FastMCPload_dotenv()
WENXIN_API_KEY = os.getenv("WENXIN_API_KEY")
WENXIN_SECRET_KEY = os.getenv("WENXIN_SECRET_KEY")

实现获取访问令牌函数：

async def get_wenxin_token() -> str:url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"params = {"grant_type": "client_credentials","client_id": WENXIN_API_KEY,"client_secret": WENXIN_SECRET_KEY}async with httpx.AsyncClient() as client:resp = await client.post(url, params=params, timeout=10)return resp.json().get("access_token", "")

封装调用文心一言接口：

async def call_wenxin(prompt: str) -> str:token = await get_wenxin_token()api = f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat?access_token={token}"payload = {"messages": [{"role":"user","content": prompt}],"model": "ernie_bot_turbo"}async with httpx.AsyncClient() as client:resp = await client.post(api, json=payload, timeout=15)return resp.json()["result"][0]["content"]

五、接入彩云天气 API

CY_TOKEN = os.getenv("CY_TOKEN")
CY_API = "https://api.caiyunapp.com/v2.5"async def get_caiyun_weather(lon: float, lat: float) -> dict:url = f"{CY_API}/{CY_TOKEN}/{lon},{lat}/weather.json"async with httpx.AsyncClient() as client:r = await client.get(url, timeout=10)return r.json()

六、定义 MCP 工具

mcp = FastMCP("weather_mcp_win")@mcp.tool()
async def query_weather(lon: float, lat: float) -> str:"""调用彩云天气获取指定经纬度的当前天气Args:lon: 经度lat: 纬度"""data = await get_caiyun_weather(lon, lat)if data.get("status") != "ok":return "天气服务调用失败"now = data["result"]["realtime"]return f"{now['skycon']}，温度 {now['temperature']}°C，" \f"湿度 {int(now['humidity']*100)}%"@mcp.tool()
async def describe_weather(natural_prompt: str) -> str:"""基于“文心一言”大模型，对天气情况生成优美文案Args:natural_prompt: 包含天气信息的简要描述"""prompt = f"请根据以下内容生成一段优美的中文天气描述：{natural_prompt}"return await call_wenxin(prompt)

七、启动 MCP 服务（Windows）

在 weather.py 文件末尾，添加：

if __name__ == "__main__":mcp.run(transport="http", host="127.0.0.1", port=8000)

启动服务：

python weather.py

浏览器访问 http://127.0.0.1:8000/docs，可见自动生成的 OpenAPI 接口文档。

八、示例客户端调用

import requests, json# 1. 获取当前天气
resp1 = requests.post("http://127.0.0.1:8000/query_weather",json={"lon":116.397, "lat":39.907}
)
weather_brief = resp1.json()["result"]# 2. 生成中文描述
resp2 = requests.post("http://127.0.0.1:8000/describe_weather",json={"natural_prompt": weather_brief}
)print("简要：", weather_brief)
print("文心一言生成：", resp2.json()["result"])