工具调用、mcp的案例
Function Calling 与 MCP 案例实践
本项目是 Function Calling 与 MCP 的实践代码，包含 Function Calling 和 MCP 两个方向的案例，帮助你理解大模型如何通过工具调用与外部系统交互。
环境准备
1. 创建并激活 Conda 环境（推荐）
conda create -n deepstudy python=3.11 -y
conda activate deepstudy
pip -r install requirements.txt
配置 API Key
项目根目录下的 .env 文件用于存放敏感配置，请按如下格式填写：
DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
将 sk-xxxxxxxxxxxxxxxx 替换为你从 阿里云 DashScope 获取的真实 API Key。
案例
Function Calling 案例
| 脚本 | 数据库驱动 | 可视化能力 | 特点 |
|---|---|---|---|
| assistant_ticket_bot-1.py | mysqlconnector | ❌ 无 | 基础 SQL 查询，返回 Markdown 表格 |
| assistant_ticket_bot-2.py | mysqlconnector | ✅ 简单柱状图 | 自动推断 x/y 轴，生成柱状图 |
| assistant_ticket_bot-3.py | pymysql | ✅ 堆叠柱状图 | 支持多维度透视、中文显示优化、Code Interpreter |
LangChain 案例
| 脚本 | 框架 | 数据库驱动 | 特点 |
|---|---|---|---|
| assistant_ticket_bot_langchain.py | LangChain 1.x | pymysql | 使用 LangChain create_agent + DashScope 兼容接口实现门票查询助手 |
MCP 案例
| 脚本 | MCP Server | 功能 | 说明 |
|---|---|---|---|
| assistant_mcp_amap_bot.py | amap-maps | 高德地图查询 | 调用高德地图 MCP 服务进行地理位置相关查询 |
| assistant_mcp_tavily_bot.py | tavily-mcp | 网络搜索 | 调用 Tavily 搜索 MCP 服务进行网络信息检索 |
| assistant_mcp_txt_bot.py | txt-counter | 文本统计 | 调用本地 txt_counter.py MCP Server，统计文本字数、单词数、行数 |
MCP Server
| 脚本 | 说明 |
|---|---|
| txt_counter.py | 本地 MCP Server 示例，提供文本字符数、单词数、行数统计工具 |
运行方式
# Function Calling 案例
python assistant_ticket_bot-1.py
python assistant_ticket_bot-2.py
python assistant_ticket_bot-3.py
# LangChain 案例
python assistant_ticket_bot_langchain.py
# MCP 案例
python assistant_mcp_amap_bot.py
python assistant_mcp_tavily_bot.py
python assistant_mcp_txt_bot.py
运行 MCP 案例前，请确保
.env中已配置对应的 API Key（如AMAP_MAPS_API_KEY、TAVILY_API_KEY）。
注意事项
.env文件已加入.gitignore，请勿将 API Key 提交到 Git。- 项目中的数据库连接信息（主机、用户名、密码）目前硬编码在脚本中，如需修改请编辑对应脚本或扩展
config.py。 - 建议在
deepstudy环境下统一运行，避免不同 Conda 环境依赖版本冲突。