MCP: Connecting Models to Tools
get_weather ist die Bezeichnung, die angezeigt wird, wenn MS-Agent den Serververbindungsnamen und den Werkzeugnamen kombiniert. area und target_date sind keine vordefinierten Aufrufparameter, sondern strukturierte Parameter, die von Qwen3-4B basierend auf "Hangzhou morgen" generiert werden. Die entsprechenden Registrierungsergebnisse sind unten dargestellt.
Verarbeitung der Werkzeugrückgabe und finale Antwort
Der Wetter-MCP erhält die Parameter, analysiert "Hangzhou" als "Hangzhou, Zhejiang, China", konvertiert tomorrow in den 7. September 2026 entsprechend der lokalen Zeitzone und gibt zurück:
{
"requested_area": "Hangzhou",
"resolved_area": "Hangzhou, Zhejiang, China",
"date": "2026-09-07",
"timezone": "Asia/Shanghai",
"weather_code": 51,
"weather": "Leichter Nieselregen",
"temperature_max_c": 29.0,
"temperature_min_c": 21.6,
"precipitation_probability_max_percent": 31,
"wind_speed_max_kmh": 13.0,
"data_source": "Open-Meteo"
}
Qwen3-4B generiert dann eine natürlichsprachliche Antwort basierend auf diesen Ergebnissen und listet die tatsächlich passende Region, das Datum, die Wetterbedingungen, die maximalen und minimalen Temperaturen, die Niederschlagswahrscheinlichkeit und die maximale Windgeschwindigkeit auf. Damit ist die Aufrufkette "Frage verstehen — Werkzeug auswählen — Parameter generieren — Werkzeug ausführen — Ergebnisse verarbeiten" abgeschlossen. Die kombinierten Ergebnisse des großen Modells sind unten dargestellt.
Aufruf des fetch-Dienstes auf dem MCP-Platz
Nach Hosting und Konfiguration verbinden Sie sich zuerst direkt mit dem Dienst und überprüfen die Werkzeugliste. Das folgende Testbeispiel verwendet die Website https://example.com.
async def direct_fetch_check():
async with streamable_http_client(MCP_SERVER_URL) as streams:
read_stream, write_stream, _ = streams
async with ClientSession(read_stream, write_stream) as session:
await session.initialize()
tools = await session.list_tools()
print("Vom Server zurückgegebene Werkzeuge:", [tool.name for tool in tools.tools])
result = await session.call_tool(
"fetch",
arguments={
"url": "https://example.com",
"max_length": 1000,
"start_index": 0,
"raw": False,
},
)
if result.isError:
raise RuntimeError(str(result.content)
for block in result.content:
if getattr(block, "type", None) == "text":
print(block.text)
await direct_fetch_check()
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