在人工智能技术快速发展的今天，模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP） 正成为连接AI模型与现实世界的桥梁。无论是开发者还是企业用户，掌握MCP的核心原理和应用方法都至关重要。本文将从定义到实战，带你搭建一个基于deepseek搭建的天气查询的agent。

一、MCP是什么？重新定义AI与工具的交互方式

MCP是由Anthropic推出的开放协议，旨在标准化AI模型与外部工具、数据源的交互。它像AI领域的"USB-C接口"，通过统一协议实现动态发现工具、实时双向通信等功能。

二、MCP实战：构建天气查询Agent助手

项目介绍

本项目使用MCP协议结合OpenAI、DeepSeek、Qwen等大模型，构建了一个完整的天气查询Agent示例。

项目GitHub地址：
https://github.com/aixiaoxin123/mcp_demo_project

项目特点：

• 支持Claude、OpenAI、DeepSeek、Qwen等多种大模型

• 天气查询API采用OpenWeatherMap

• 获取API Key的地址：https://home.openweathermap.org/subscriptions

部署教程

1. 下载代码

git clone https://github.com/aixiaoxin123/mcp_demo_project.git
cd mcp_demo_project

2. 创建conda环境

conda create -n mcp_demo python=3.10
conda activate mcp_demo

3. 安装uv工具

# 安装uv包
pip install uv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

/#查看uv的版本


uv --version

4. 创建并激活虚拟环境

#初始化uv的虚拟环境
uv venv


# Linux/Mac
source .venv/bin/activate

# Windows 作者使用这个命令
.venv\Scripts\activate

5. 安装依赖包

uv pip install mcp mcp[cli] anthropic openai httpx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

6. 配置环境变量

编辑.env文件，填入你的大模型API密钥

7. 运行服务

根据不同模型选择运行命令：

使用DeepSeek大模型：

uv run client_deepseek.py weather_server.py

运行deepseek的运行截图：

使用Qwen大模型：

uv run client_qwen.py weather_server.py

使用OpenAI模型：

uv run client_openai.py weather_server.py

8. 单独运行MCP服务端（可选）

uv run mcp dev weather_server.py

运行成功后访问：http://127.0.0.1:6274查看服务端管理界面

服务端的管理界面：

服务端-工具列表使用截图：

我的DeepSeek部署资料已打包好（自取↓）
https://pan.quark.cn/s/7e0fa45596e4

但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、写出代码 甚至预测市场趋势——答案就藏在大模型技术里！

❗️为什么你必须了解大模型？

1️⃣ 薪资爆炸：应届大模型工程师年薪40万起步，懂“Prompt调教”的带货主播收入翻3倍

2️⃣ 行业重构：金融、医疗、教育正在被AI重塑，不用大模型的公司3年内必淘汰

3️⃣ 零门槛上车：90%的进阶技巧不需写代码！会说话就能指挥AI

（附深度求索BOSS招聘信息）

⚠️警惕：当同事用DeepSeek 3小时干完你3天的工作时，淘汰倒计时就开始了。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？老师啊，我自学没有方向怎么办？老师，这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！当然这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

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接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

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