智谱开源最快推理模型，附MCP应用实践代码

async def connect_sse_server(self, url: str): """连接到MCP服务器并初始化会话""" print(f"尝试连接到: {url}") self.exit_stack = AsyncExitStack() sse_cm = sse_client(url) streams = await self.exit_stack.enter_async_context(sse_cm) print("SSE 流已获取。") session_cm = ClientSession(streams[0], streams[1]) self.session = await self.exit_stack.enter_async_context(session_cm) print("ClientSession 已创建。") await self.session.initialize() print("Session 已初始化。")

tools_response = await self.session.list_tools() for tool in tools_response.tools: print(f"Tool Name: {tool.name}") print(f"Tool Description: {tool.description}") tools_data = [{"type": "function", "function": {"name": tool.name, "description": tool.description, "parameters": tool.inputSchema}} for tool in tools_response.tools] print("tools_data: ", tools_data)

print("step1") prompt = "请根据提问内容，抽取出旅游计划的出发地和目的，同时调用工具，自行获取所需要的交通工具及时长。" messages = [{"role": "user", "content": prompt + "用户问题：" + query + "调用提供的工具判断问题中出发地和目的地之间采用交通工具"}] messages = await self.think(messages, tools_data)

async def think(self, messages, tools_data): response = self.client.chat.completions.create( model=self.model2, messages=messages, tools=tools_data) max_tool_calls = 5 call_count = 0 while (response.choices[0].message.tool_calls and call_count < max_tool_calls): tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0] tool_name = tool_call.function.name tool_args = json.loads(tool_call.function.arguments) if type(tool_args) is not dict: tool_args = json.loads(tool_args) try: print(f"\n[正在调用工具 {tool_name}, 参数: {tool_args}]") result = await self.session.call_tool(tool_name, tool_args) messages.append(response.choices[0].message.model_dump()) messages.append({"role": "tool", "content": result.content[0].text, "tool_call_id": tool_call.id, }) messages.append({"role": "user", "content": "工具调用结束，请继续规划，思考是否需要继续调用工具，需要则继续，不需要则直接结束，回答言简意赅。", }) response = self.client.chat.completions.create( model=self.model2, messages=messages, tools=tools_data) call_count += 1 except Exception as e: print(f"调用工具 {tool_name} 失败") messages.append(response.choices[0].message.model_dump()) messages.append({"role": "tool", "content": str(e) + "调用工具失败，请检查参数，请重新规划，或者更换工具！", "tool_call_id": tool_call.id, }) response = self.client.chat.completions.create( model=self.model2, messages=messages, tools=tools_data ) call_count += 1 messages.append({"role": "assistant", "content": response.choices[0].message.content}) return messages

print("step2") prompt = "结合上文内容，获取目的地周边的著名游玩景点" messages.append({"role": "user", "content": prompt}) messages = await self.think(messages, tools_data)

print("step3") prompt = "结合上文内容，根据出发地目的地交通情况，周围景点，制定详细出行计划，注意高铁车次不需要提供，天数严格遵循用户问题的天数。" messages.append({"role": "user", "content": prompt, }) [message.pop("tool_calls") for message in messages if "tool_calls" in message] response = self.client.chat.completions.create( model=self.model1, messages=messages, tools=tools_data)

def __init__(self): self.exit_stack: Optional[AsyncExitStack] = None self.session: Optional[ClientSession] = None self.api_key = "" self.model1 = "GLM-Z1-AirX" self.model2 = "GLM-4-AirX" self.client = ZhipuAI(api_key=self.api_key) async def chat(self): query = input("\n提问: \n").strip() print("\n处理中...") response = await self.process_query(query) print(f"\n回复: \n{response}")

提问: 从南京到上海玩3天 处理中... Tool Name: maps_direction_bicycling Tool Description: 骑行路径规划用于规划骑行通勤方案，规划时会考虑天桥、单行线、封路等情况。最大支持 500km 的骑行路线规划 Tool Name: maps_direction_driving Tool Description: 驾车路径规划 API 可以根据用户起终点经纬度坐标规划以小客车、轿车通勤出行的方案，并且返回通勤方案的数据。 Tool Name: maps_direction_transit_integrated Tool Description: 根据用户起终点经纬度坐标规划综合各类公共（火车、公交、地铁）交通方式的通勤方案，并且返回通勤方案的数据，跨城场景下必须传起点城市与终点城市 Tool Name: maps_direction_walking Tool Description: 根据输入起点终点经纬度坐标规划100km 以内的步行通勤方案，并且返回通勤方案的数据 Tool Name: maps_distance Tool Description: 测量两个经纬度坐标之间的距离,支持驾车、步行以及球面距离测量 Tool Name: maps_geo Tool Description: 将详细的结构化地址转换为经纬度坐标。支持对地标性名胜景区、建筑物名称解析为经纬度坐标 Tool Name: maps_regeocode Tool Description: 将一个高德经纬度坐标转换为行政区划地址信息 Tool Name: maps_ip_location Tool Description: IP 定位根据用户输入的 IP 地址，定位 IP 的所在位置 Tool Name: maps_around_search Tool Description: 周边搜，根据用户传入关键词以及坐标location，搜索出radius半径范围的POI Tool Name: maps_search_detail Tool Description: 查询关键词搜或者周边搜获取到的POI ID的详细信息 Tool Name: maps_text_search Tool Description: 关键字搜索 API 根据用户输入的关键字进行 POI 搜索，并返回相关的信息 Tool Name: maps_weather Tool Description: 根据城市名称或者标准adcode查询指定城市的天气 tools_data: [{'type': 'function', 'function': {'name': 'maps_direction_bicycling', 'description': '骑行路径规划用于规划骑行通勤方案，规划时会考虑天桥、单行线、封路等情况。最大支持 500km 的骑行路线规划', 'parameters': {'type': 'object', 'properties': {'origin': {'type': 'string', 'description': '出发点经纬度，坐标格式为：经度，纬度'}, 'destination': {'type': 'string', 'description': '目的地经纬度，坐标格式为：经度，纬度'}}, 'required': ['origin', 'destination']}}}, {'type': 'function', 'function': {'name': 'maps_direction_driving', 'description': '驾车路径规划 API 可以根据用户起终点经纬度坐标规划以小客车、轿车通勤出行的方案，并且返回通勤方案的数据。', 'parameters': {'type': 'object', 'properties': {'origin': {'type': 'string', 'description': '出发点经纬度，坐标格式为：经度，纬度'}, 'destination': {'type': 'string', 'description': '目的地经纬度，坐标格式为：经度，纬度'}}, 'required': ['origin', 'destination']}}}, {'type': 'function', 'function': {'name': 'maps_direction_transit_integrated', 'description': '根据用户起终点经纬度坐标规划综合各类公共（火车、公交、地铁）交通方式的通勤方案，并且返回通勤方案的数据，跨城场景下必须传起点城市与终点城市', 'parameters': 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还要注意用户可能的需求，比如餐饮推荐，但用户没特别提到，可能不需要。重点在景点和交通衔接，确保每天行程不过于紧凑，有休息时间。最后提醒提前订票，特别是迪士尼和热门景点，确保顺利游玩。 </think> 南京→上海3天详细出行计划 交通总览：南京至上海高铁约1小时，市内地铁/公交为主，景点间打车/步行结合。 Day1：经典城市文化游 - 上午：上海站→地铁2号线直达南京东路（外滩）→步行游览外滩万国建筑群+陆家嘴天际线（东方明珠外观）。 - 中午：南京东路步行街午餐（推荐本帮菜：绿波廊、老正兴）。 - 下午：地铁10号线至豫园站→游览豫园（古典园林）+城隍庙（小吃：南翔小笼包）。 - 晚上：地铁2号线至人民广场→步行至新天地（夜景+酒吧）。 Day2：迪士尼深度游 - 全天：上海站→地铁11号线直达迪士尼站→畅玩园区（建议提前订门票，推荐创极速光轮、飞跃地平线）。 - 午餐：园区内餐厅或自带简餐（部分区域可外卖配送）。 - 晚上：烟花秀后返程，地铁11号线至龙阳路站→打车/地铁回市区酒店。 Day3：自然与历史体验 - 上午：酒店→地铁9号线至徐家汇→上海植物园（江南园林+温室展）。 - 中午：植物园周边午餐（推荐徐汇区本帮菜）。 - 下午：地铁1号线至莘庄→七宝古镇（明清建筑+茶馆体验）。 - 返程：下午5点前地铁/打车至上海站→南京高铁返程。 Tips： 1. 提前下载“Metro大都会”APP扫码乘地铁，迪士尼/热门景点建议早入园。 2. 市内打车起步价14元（3公里），跨江/高峰时段建议地铁。 3. 3天可覆盖上海核心文旅资源，如需调整可替换为野生动物园/朱家角古镇等。