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🚀 天王星函数调用 + 模型上下文协议(MCP)飞行搜索
本项目借助 Google 的 Gemini 2.5 Pro 模型,结合功能调用能力,通过 Model Context Protocol (MCP) 与 mcp-flight-search 工具实现交互。可使用自然语言进行航班搜索,自动提取参数并执行搜索,最终展示格式化结果。


🚀 快速开始
此项目展示了如何使用Google的Gemini 2.5 Pro模型结合功能调用 capabilities 来与 mcp-flight-search 工具通过Model Context Protocol (MCP)交互。该客户演示实现如下:
- 使用stdio通信连接到本地MCP服务器进程 (
mcp-flight-search) - 使用自然语言提示与Gemini 2.5 Pro进行航班搜索(例如,“查找2025年5月5日从亚特兰大到拉斯维加斯的航班”)
- 让Gemini自动从自然语言输入中确定正确的函数参数
- 执行MCP工具的飞行搜索
- 显示格式化的搜索结果
✨ 主要特性
- 使用Gemini 2.5 Pro进行自然语言航班搜索
- 自动提取功能参数
- 集成
mcp-flight-search工具通过stdio通信 - 格式化JSON输出航班结果
- 环境基配置的API密钥管理
📦 安装指南
先决条件
项目需要以下条件:
- Python 3.7及以上版本
- Google Gemini API密钥
- SerpAPI密钥
💻 使用示例
基础用法
运行客户:
python client.py
脚本将执行以下操作:
- 启动MCP飞行搜索服务器进程
- 将您的航班搜索查询发送到Gemini 2.5 Pro
- 使用Gemini的功能调用来提取搜索参数
- 执行MCP工具的搜索
- 显示格式化结果
📚 详细文档
相关项目
此客户使用 mcp-flight-search 工具,可在以下位置找到:
- GitHub: arjunprabhulal/mcp-flight-search
- PyPI: mcp-flight-search
作者
了解更多关于AI/ML和生成式AI的文章,请访问我的Medium:@arjun-prabhulal
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