Doubao MCP Agent
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Doubao MCP Agent帮我查一下上海今天的天气"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
豆包本地技能助手
一个基于 MCP (Model Context Protocol) 协议的本地技能助手,支持计算器、天气查询等自定义技能,提供 Web 界面和 API 接口。
项目结构
d:\agent\
├── .env # 大模型api配置
├── index.html # 前端 Web 界面
├── main.py # 主入口(可选)
├── mcp_server.py # MCP 服务端(核心)
├── server.py # Flask 后端服务
├── requirements.txt # 依赖清单
├── README.md # 项目说明
├── tree.txt # 目录结构
├── client/ # 客户端目录
│ ├── doubao_mcp_client.py # 豆包 API 客户端
│ └── __init__.py
├── config/ # 配置目录
│ ├── settings.py # 全局配置
│ └── __init__.py
└── skills/ # 技能实现目录
├── calculator.py # 计算器技能
├── weather.py # 天气查询技能
└── __init__.py核心组件
前端 (
index.html) - 基于 HTML/CSS/JavaScript 的 Web 界面后端 (
server.py) - Flask 服务,提供 API 接口MCP 服务 (
mcp_server.py) - 处理技能调用的核心服务技能模块 (
skills/) - 各种自定义技能的实现配置 (
config/) - 全局配置和常量
环境要求
Python 3.11+
火山引擎豆包 API 密钥(获取 AK/SK)
安装
克隆项目
git clone https://github.com/taffy123d/Doubao-MCP-agent cd <项目目录>安装依赖
pip install -r requirements.txt配置环境变量 复制
.env.example为.env并填写 API 密钥:# 火山引擎豆包 API 密钥 DOUBAO_API_KEY=你的API密钥 DOUBAO_ENDPOINT_ID=你的终端ID DOUBAO_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions
运行
方法一:完整启动(推荐)
python server.py前端访问:
http://localhost:5000API 接口:
http://localhost:5000/api/*
方法二:单独启动
启动 MCP 服务
python mcp_server.py启动后端服务
python server.py打开前端 直接用浏览器打开
index.html
如何使用
配置 API
在左侧配置面板填写 API Key 和 Endpoint ID
点击「测试」按钮验证连接
聊天
在输入框中输入问题
支持的技能:
计算器:
计算 123+456天气查询:
北京天气
查看结果
系统会自动调用相应的技能并返回结果
支持多轮对话
如何增加新技能
步骤 1:创建技能文件
在 skills/ 目录下创建新的技能文件,例如 my_skill.py:
"""我的自定义技能"""
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
def register_my_skill(mcp: FastMCP):
"""注册技能到 MCP 服务"""
@mcp.tool()
def my_skill(param1: str, param2: int = 1) -> str:
"""
我的自定义技能描述
示例:my_skill(param1="值", param2=2)
Args:
param1: 参数1描述
param2: 参数2描述(默认值)
Returns:
技能执行结果
"""
try:
# 技能逻辑实现
result = f"处理结果: {param1} - {param2}"
return result
except Exception as e:
return f"处理失败: {str(e)}"步骤 2:注册技能
编辑 skills/__init__.py,添加新技能的注册函数:
from .calculator import register_calculator_tool
from .weather import register_weather_tool
from .my_skill import register_my_skill
__all__ = [
"register_calculator_tool",
"register_weather_tool",
"register_my_skill"
]步骤 3:更新 MCP 服务
编辑 mcp_server.py,添加新技能的注册:
from skills import register_calculator_tool, register_weather_tool, register_my_skill
# 注册所有技能工具
register_calculator_tool(mcp)
register_weather_tool(mcp)
register_my_skill(mcp) # 添加这一行步骤 4:重启服务
重新启动 MCP 服务和后端服务,新技能即可使用。
API 接口
接口 | 方法 | 说明 |
| GET | 前端页面 |
| GET | 健康检查 |
| GET | 获取技能列表 |
| POST | 测试 API 连接 |
| POST | 聊天(调用技能) |
| POST | 流式聊天(预留) |
技能开发规范
文件命名:使用小写字母和下划线
函数命名:
register_xxx_tool格式工具装饰器:使用
@mcp.tool()装饰文档字符串:包含功能描述、示例和参数说明
错误处理:捕获异常并返回友好提示
参数类型:使用类型注解
示例技能
计算器技能
功能:支持加减乘除、括号、幂运算
调用:
计算 (10+5)*2
天气查询技能
功能:查询城市天气和预报
调用:
上海天气或北京天气 3天
注意事项
API 密钥安全:不要将 API 密钥提交到版本控制
技能安全性:避免在技能中执行危险操作
性能优化:对于耗时操作,考虑使用异步处理
错误处理:确保技能能优雅处理异常情况
故障排除
连接失败:检查 API 密钥和网络连接
技能不响应:检查 MCP 服务是否正常运行
前端不显示:检查浏览器控制台是否有错误
扩展建议
更多技能:添加翻译、股票查询、新闻等技能
多语言支持:添加多语言界面
部署优化:使用 Docker 容器化部署
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Resources
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