Itinai.com it company office background blured chaos 50 v b3314315 0308 4954 a141 47b85163297e 2

Интеграция Google Gemini 2.0 с FastMCP: пошаговое руководство по созданию серверов и клиентов MCP

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!

Руководство по интеграции AI

Руководство по интеграции AI в бизнес-процессы

Введение

В этом руководстве мы покажем, как интегрировать генеративный ИИ Google Gemini 2.0 с сервером Model Context Protocol (MCP) с использованием FastMCP. Мы рассмотрим шаги по настройке и использованию инструментов для получения погодных данных.

Шаг 1: Настройка окружения

Начнем с безопасного запроса вашего GEMINI_API_KEY и установки необходимых зависимостей:

    !pip install -q google-genai mcp fastmcp httpx nest_asyncio

Эти библиотеки позволят нам взаимодействовать с API Gemini, а также строить и размещать наш MCP сервер и клиент.

Шаг 2: Создание сервера FastMCP

Мы создаем сервер FastMCP с двумя инструментами:

get_weather(latitude, longitude) — для получения прогноза погоды на три дня.
get_alerts(state) — для получения уведомлений о погоде по штатам США.

Шаг 3: Интеграция с Google Gemini

Мы инициализируем клиент Google Gemini и настраиваем транспорт для подключения к нашему серверу:

    client = genai.Client(api_key=v("GEMINI_API_KEY"))
    transport = FastMCPTransport(mcp_server)

Шаг 4: Определение функций

Мы определяем схемы для наших инструментов, чтобы Gemini мог правильно их вызывать:

    function_declarations = [
        {"name": "get_weather", "description": "Возвращает прогноз погоды на три дня."},
        {"name": "get_alerts", "description": "Возвращает уведомления о погоде для штата."}
    ]

Шаг 5: Запуск функции

Запускаем функцию, которая отправляет запрос на получение прогноза погоды и обрабатывает ответ:

    async def run_gemini(lat: float, lon: float):
        ...

Заключение

Мы создали полноценный процесс, который демонстрирует, как определить пользовательские инструменты MCP и интегрировать их с моделью Google Gemini 2.0. Это упрощает разработку и тестирование интеграций в Colab и служит шаблоном для создания более сложных приложений.

Практические рекомендации

Рассмотрите возможность автоматизации процессов и выявления моментов, где ИИ может добавить ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния ваших инвестиций в ИИ.

Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.

Контакты

Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram для получения актуальных новостей об ИИ.

Пример решения на базе ИИ

Посмотрите на пример решения с использованием ИИ: продажный бот, который автоматизирует взаимодействие с клиентами круглосуточно и управляет всеми этапами клиентского пути.

AI Integration Example