MCP: Connecting Models to Tools
get_weather é o identificador exibido depois que o MS-Agent combina o nome da conexão do Servidor com o nome da ferramenta. area e target_date não são parâmetros de chamada pré-definidos, mas parâmetros estruturados gerados pelo Qwen3-4B com base em "Hangzhou amanhã". Os resultados de registro relevantes são mostrados abaixo.
Processamento do retorno da ferramenta e resposta final
O MCP de clima recebe os parâmetros, analisa "Hangzhou" como "Hangzhou, Zhejiang, China", converte tomorrow em 7 de setembro de 2026 conforme o fuso horário local e retorna:
{
"requested_area": "Hangzhou",
"resolved_area": "Hangzhou, Zhejiang, China",
"date": "2026-09-07",
"timezone": "Asia/Shanghai",
"weather_code": 51,
"weather": "chuvisco fraco",
"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"
}
O Qwen3-4B gera então uma resposta em linguagem natural baseada nesses resultados, listando a região realmente correspondente, a data, as condições climáticas, as temperaturas máxima e mínima, a probabilidade de precipitação e a velocidade máxima do vento. A cadeia de chamadas "entender a pergunta — selecionar a ferramenta — gerar parâmetros — executar a ferramenta — processar resultados" está assim concluída. Os resultados combinados do modelo grande são mostrados abaixo.
Chamada do serviço fetch na praça MCP
Após a hospedagem e configuração, conecte-se primeiro diretamente ao serviço e verifique a lista de ferramentas. O exemplo de teste a seguir usa o site 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("Ferramentas retornadas pelo servidor:", [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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