Gemini 函数调用 + 模型上下文协议 (MCP) 航班搜索

本项目演示了如何使用 Google 的 Gemini 2.5 Pro 的函数调用功能，通过模型上下文协议 (MCP) 与 mcp-flight-search 工具进行交互。此客户端实现展示了如何：

1. 使用 stdio 通信连接到本地 MCP 服务器进程 (mcp-flight-search)
2. 使用自然语言提示与 Gemini 2.5 Pro 搜索航班（例如，“查找 2025-05-05 从亚特兰大到拉斯维加斯的航班”）
3. 让 Gemini 自动从自然语言输入中确定正确的函数参数
4. 使用 MCP 工具执行航班搜索
5. 显示格式化的搜索结果

特性

• 使用 Gemini 2.5 Pro 进行自然语言航班搜索
• 通过函数调用自动提取参数
• 通过 stdio 与 mcp-flight-search 工具集成
• 航班结果的格式化 JSON 输出
• 基于环境变量的 API 密钥配置

前提条件

在运行此客户端之前，您需要：

1. Python 3.7+
2. 用于 Gemini 的 Google AI Studio API 密钥
3. SerpAPI 密钥（由航班搜索工具使用）
4. 已安装 mcp-flight-search 包

依赖项

本项目依赖于几个 Python 包：

• google-generativeai: Google 官方 Python 库，用于访问 Gemini 2.5 Pro 和其他 Google AI 模型。

  • 提供 Gemini 2.5 Pro 的客户端接口
  • 处理函数调用功能
  • 管理 API 身份验证和请求

• mcp-sdk-python: 用于 Python 的模型上下文协议 (MCP) SDK。

  • 提供用于管理 MCP 通信的 ClientSession
  • 包含用于配置服务器进程的 StdioServerParameters
  • 处理工具注册和调用

• mcp-flight-search: 使用 MCP 构建的航班搜索服务。

  • 使用 SerpAPI 实现航班搜索功能
  • 提供符合 MCP 的航班搜索工具
  • 处理 stdio 和 HTTP 通信模式

• asyncio: Python 的内置库，用于编写异步代码。

  • 管理异步操作和协程
  • 处理并发 I/O 操作
  • MCP 客户端-服务器通信所需

• json: Python 的内置 JSON 编码器和解码器。

  • 解析航班搜索结果
  • 格式化输出以供显示
  • 处理数据序列化/反序列化

设置

1. 克隆存储库：

   git clone https://github.com/arjunprabhulal/mcp-gemini-search.git
   cd mcp-gemini-search
   

2. 安装依赖项：

   # 安装所需的 Python 库
   pip install -r requirements.txt
   # 安装 MCP 航班搜索工具
   pip install mcp-flight-search
   

3. 设置环境变量：

   export GEMINI_API_KEY="YOUR_GEMINI_API_KEY"
   export SERP_API_KEY="YOUR_SERPAPI_API_KEY"
   

   将占位符值替换为您的实际 API 密钥：

   • 从 Google AI Studio 获取您的 Gemini API 密钥
   • 从 SerpApi 获取您的 SerpAPI 密钥

架构

本项目集成了多个组件以实现自然语言航班搜索。以下是系统的工作方式：

组件交互

1. 用户到客户端

   • 用户提供自然语言查询（例如，“查找明天从亚特兰大到拉斯维加斯的航班”）
   • 客户端脚本 (client.py) 处理输入

2. 客户端到 MCP 服务器

   • 客户端启动 MCP 服务器进程 (mcp-flight-search)
   • 建立 stdio 通信通道
   • 检索可用的工具及其描述

3. 客户端到 Gemini 2.5 Pro

   • 发送用户的查询
   • 提供工具描述以进行函数调用
   • 接收带有提取参数的结构化函数调用

4. 客户端到 MCP 工具

   • 从 Gemini 获取函数调用参数
   • 使用参数调用适当的 MCP 工具
   • 处理响应处理

5. MCP 服务器到 SerpAPI

   • MCP 服务器向 SerpAPI 发出请求
   • 查询 Google Flights 数据
   • 处理和格式化航班信息

数据流

1. 输入处理

   用户查询 → 自然语言文本 → Gemini 2.5 Pro → 结构化参数
   

2. 航班搜索

   参数 → MCP 工具 → SerpAPI → 航班数据 → JSON 响应
   

3. 结果处理

   JSON 响应 → 解析 → 格式化 → 显示给用户
   

通信协议

1. 客户端 ↔ MCP 服务器

   • 使用 stdio 通信
   • 遵循 MCP 协议进行工具注册和调用
   • 处理异步操作

2. MCP 服务器 ↔ SerpAPI

   • HTTPS 请求
   • JSON 数据交换
   • API 密钥身份验证

3. 客户端 ↔ Gemini 2.5 Pro

   • HTTPS 请求
   • 函数调用协议
   • API 密钥身份验证

错误处理

该集成包括多个级别的错误处理：

• 输入验证
• API 通信错误
• 工具执行失败
• 响应解析问题
• 数据格式问题

用法

运行客户端：

python client.py

该脚本将：

1. 启动 MCP 航班搜索服务器进程
2. 将您的航班搜索查询发送到 2.5 Pro
3. 使用 Gemini 的函数调用来提取搜索参数
4. 通过 MCP 工具执行搜索
5. 显示格式化的结果

相关项目

此客户端使用 mcp-flight-search 工具，该工具可在以下位置获得：

• GitHub: arjunprabhulal/mcp-flight-search
• PyPI: mcp-flight-search

作者

有关 AI/ML 和生成式 AI 的更多文章，请在 Medium 上关注我：@arjun-prabhulal

许可证

本项目根据 MIT 许可证获得许可。