AI驱动的博客生成器开发实战
在人工智能和网络开发迅速发展的背景下，模型上下文协议（MCP）已成为构建能够无缝集成多个AI服务和工具的智能应用程序的强大框架。本文探讨了一个利用MCP进行深度网络搜索、生成内容并自动保存文件的AI驱动的博客生成器的开发。
1、使用多个MCP服务器 🪐🪐
一个MCP服务器很好，但现实世界的工作流程通常需要 几个 专门的后端 —— 想想抓取网络、查询数据库和编辑文件，全部在一个代理中。好消息：MCP-Use正是为此而设计的。
什么是mcp_use ?
它是一个开源的MCP客户端库。它有助于连接任何LLM到任何MCP服务器。
该项目展示了如何构建一个生产就绪的Web应用程序，结合了：
- 使用Linkup MCP服务器的网络搜索功能
- 通过Groq API使用DeepSeek模型进行AI驱动的内容生成
- 使用MCP文件系统服务器进行文件管理
- 使用FastAPI和响应式设计的现代网络界面
2、项目概述
MCP博客生成器是一个Web应用程序，允许用户：
- 通过直观的网络界面输入博客主题
- 使用MCP Linkup服务器自动搜索相关信息
- 使用AI模型生成有吸引力的博客文章，包含表情符号和有趣的内容
- 使用MCP文件系统服务器自动保存博客文章到本地文件存储
- 下载和分享生成的内容
主要功能：
• 🔍 智能网络搜索：使用Linkup MCP服务器实时搜索
• 🤖 AI内容生成：使用DeepSeek-r1-distill-llama-70b生成高质量的博客文章
• 💾 自动文件管理：使用MCP文件系统服务器无缝保存
• 📱 响应式网络界面：使用DaisyUI组件的现代UI
• ⚡ 快速性能：使用FastAPI实现高速操作
• 🔄 工作流自动化：完整的端到端博客生成过程
3、技术栈
后端框架：
• FastAPI：用于构建Python API的现代、快速的Web框架
• Uvicorn：用于运行FastAPI应用的ASGI服务器
• Jinja2：用于动态HTML生成的模板引擎
AI和MCP集成：
• MCP（Model Context Protocol）：连接AI模型与工具和数据源的框架
• mcp-use：Python库用于MCP客户端和代理管理
• LangChain：用于构建使用LLMs的应用程序的框架
• Groq API：高性能的AI模型推理平台
AI模型：
- DeepSeek-r1-distill-llama-70b：用于内容生成的先进语言模型
- OpenAI-4O-mini : 代理大脑
• Linkup MCP Server：网络搜索功能
• Filesystem MCP Server：文件管理操作
前端和样式：
• DaisyUI：Tailwind CSS的组件库
• Tailwind CSS：以实用程序为中心的CSS框架
• Font Awesome：图标库
• 响应式设计：移动优先的方法
开发工具：
• Python 3.12：编程语言
• pip/uv：包管理
• Git：版本控制
• Windows 10/11：开发环境
4、架构和工作流程
工作流程过程：
1. 用户输入：用户通过网络界面输入博客主题
2. 网络搜索：MCP代理使用Linkup服务器搜索相关信息
3. 搜索结果展示：结果展示给用户进行审查
4. 内容生成：AI模型根据搜索结果生成吸引人的博客文章
5. 文件保存：博客文章通过MCP文件系统服务器自动保存到文件存储
6. 结果展示：用户可以查看、下载和分享生成的博客文章
5、安装和设置
先决条件：
• Python 3.12或更高版本
• Node.js和npm（用于MCP服务器）
• UV包管理器（用于Python依赖项）
• Groq API密钥
• Linkup API密钥
5.1 克隆和设置项目
cd mcpuse_dir
# 创建虚拟环境
python -m venv my_env
my_env\Scripts\activate # Windows
# source my_env/bin/activate # Linux/Mac
5.2 安装Python依赖项
# 安装所需的包
pip install fastapi uvicorn jinja2 python-dotenv
pip install mcp-use langchain-groq langchain-openai
pip install python-multipart
# 或使用uv
uv pip install fastapi uvicorn jinja2 python-dotenv
uv pip install mcp-use langchain-groq langchain-openai
uv pip install python-multipart
5.3 安装MCP服务器
# 安装Linkup搜索服务器
uv pip install mcp-search-linkup
# 安装文件系统服务器
npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem
5.4 配置环境变量
在项目根目录创建一个 .env 文件:
GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
LINKUP_API_KEY=your_linkup_api_key_here
5.5 配置MCP服务器
创建 multiserver_setup_config.json:
{
"mcpServers": {
"linkup": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-search-linkup"],
"env": {
"LINKUP_API_KEY": "Your Linkup API Key"
}
},
"filesystem": {
"command": "C:\\Program Files\\nodejs\\npx.cmd",
"args": [
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"./filestore"
]
}
}
}
5.6 创建目录结构
mkdir filestore
mkdir static
mkdir templates
5.7 运行应用程序
python app.py
应用程序将在以下位置可用 http://127.0.0.1:8000
5.8 响应日志
(my_env) C:\Users\nayak\Documents\mcpuse_dir>python app.py
INFO: Started server process [37032]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
INFO: 127.0.0.1:60206 - "GET / HTTP/1.1" 200 OK
2025-07-13 22:20:01,111 - mcp_use.telemetry.telemetry - INFO - Anonymized telemetry enabled. Set MCP_USE_ANONYMIZED_TELEMETRY=false to disable.
🔍 Performing web search for: TOP AI News in 2025
2025-07-13 22:20:01,115 - mcp_use - INFO - 🚀 Initializing MCP agent and connecting to services...
2025-07-13 22:20:01,116 - mcp_use - INFO - 🔌 Found 0 existing sessions
2025-07-13 22:20:01,117 - mcp_use - INFO - 🔄 No active sessions found, creating new ones...
2025-07-13 22:20:15,464 - mcp_use - INFO - ✅ Created 2 new sessions
2025-07-13 22:20:15,743 - mcp_use - INFO - 🛠️ Created 13 LangChain tools from client
2025-07-13 22:20:15,744 - mcp_use - INFO - 🧰 Found 13 tools across all connectors
2025-07-13 22:20:15,746 - mcp_use - INFO - 🧠 Agent ready with tools: search-web, read_file, read_multiple_files, write_file, edit_file, create_directory, list_directory, list_directory_with_sizes, directory_tree, move_file, search_files, get_file_info, list_allowed_directories
2025-07-13 22:20:15,970 - mcp_use - INFO - ✨ Agent initialization complete
2025-07-13 22:20:15,971 - mcp_use - INFO - 💬 Received query: 'Use the 'linkup' server to search for: TOP AI News...'
2025-07-13 22:20:15,972 - mcp_use - INFO - 🏁 Starting agent execution with max_steps=30
2025-07-13 22:20:15,972 - mcp_use - INFO - 👣 Step 1/30
2025-07-13 22:20:24,500 - mcp_use - INFO - 🔧 Tool call: search-web with input: {'query': 'TOP AI News in 2025', 'depth': 'standard'}
2025-07-13 22:20:24,502 - mcp_use - INFO - 📄 Tool result: results=[LinkupSearchTextResult(type='text', name='Latest AI Breakthroughs and News: May, June, J...
2025-07-13 22:20:24,502 - mcp_use - INFO - 👣 Step 2/30
2025-07-13 22:20:31,758 - mcp_use - INFO - ✅ Agent finished at step 2
2025-07-13 22:20:31,759 - mcp_use - INFO - 🎉 Agent execution complete in 30.64415144920349 seconds
INFO: 127.0.0.1:60207 - "POST /search HTTP/1.1" 200 OK
📝 Generating blog post for: TOP AI News in 2025
💾 Saving blog post to filestore...
2025-07-13 22:20:49,700 - mcp_use - INFO - 🚀 Initializing MCP agent and connecting to services...
2025-07-13 22:20:49,700 - mcp_use - INFO - 🔌 Found 0 existing sessions
2025-07-13 22:20:49,700 - mcp_use - INFO - 🔄 No active sessions found, creating new ones...
2025-07-13 22:21:04,056 - mcp_use - INFO - ✅ Created 2 new sessions
2025-07-13 22:21:04,107 - mcp_use - INFO - 🛠️ Created 13 LangChain tools from client
2025-07-13 22:21:04,107 - mcp_use - INFO - 🧰 Found 13 tools across all connectors
2025-07-13 22:21:04,107 - mcp_use - INFO - 🧠 Agent ready with tools: search-web, read_file, read_multiple_files, write_file, edit_file, create_directory, list_directory, list_directory_with_sizes, directory_tree, move_file, search_files, get_file_info, list_allowed_directories
2025-07-13 22:21:04,233 - mcp_use - INFO - ✨ Agent initialization complete
2025-07-13 22:21:04,233 - mcp_use - INFO - 💬 Received query: 'Use the tool `write_file` from the `filesystem` se...'
2025-07-13 22:21:04,235 - mcp_use - INFO - 🏁 Starting agent execution with max_steps=30
2025-07-13 22:21:04,235 - mcp_use - INFO - 👣 Step 1/30
2025-07-13 22:21:16,897 - mcp_use - INFO - 🔧 Tool call: write_file with input: {'path': 'filestore/blog_top_ai_news_in_2025_20250713_222049.md', 'content': "# Top AI News in 20...
2025-07-13 22:21:16,897 - mcp_use - INFO - 📄 Tool result: Successfully wrote to filestore/blog_top_ai_news_in_2025_20250713_222049.md
2025-07-13 22:21:16,897 - mcp_use - INFO - 👣 Step 2/30
2025-07-13 22:21:18,303 - mcp_use - INFO - ✅ Agent finished at step 2
2025-07-13 22:21:18,303 - mcp_use - INFO - 🎉 Agent execution complete in 28.603514909744263 seconds
INFO: 127.0.0.1:60217 - "POST /generate_blog HTTP/1.1" 200 OK
文件写入filestore目录
5.9 生成的博客
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## 7. AI初创公司热潮：未来已经到来！ 🌟🚀
AI初创企业生态系统蓬勃发展，大量投资流入生成式AI和自动化技术。这些创新公司正在推动可能性的边界，创造可能一夜之间改变行业的解决方案。密切关注这个领域，因为今天就是明天的突破发生的地方！[阅读更多](https://www.crn.com/news/ai/2025/the-10-hottest-ai-startup-companies-of-2025-so-far).
## 8. 全球AI差距：弥合鸿沟 🌐⚖️
最近的一份报告显示，国家之间的AI计算能力差距越来越大，导致技术和服务的不平等获取。当一些国家迅速前进时，其他国家可能会被落下。解决这个全球AI差距对于确保公平获取和促进平衡的技术未来至关重要。[阅读更多](https://www.nytimes.com/interactive/2025/06/23/technology/ai-computing-global-divide.html).
---
当我们深入2025年时，很明显，AI不再只是一个未来概念——它是我们日常生活中不可或缺的一部分。从与AI伴侣的情感对话到创新初创公司的崛起，这一领域的进步承诺对社会产生变革性的影响。敬请期待，因为AI革命才刚刚开始！🌟✨
5.9 成功总结
- 两个服务器成功连接:
- ✅ linkup 服务器（使用 uvx mcp-search-linkup）
- ✅ filesystem 服务器（使用 C:\Program Files\nodejs\npx.cmd）
- 代理初始化完成:
- ✅ 创建了2个新会话
- ✅ 在所有连接器中找到了13个工具
- ✅ 代理已准备好使用工具: search-web, read_file, write_file 等
- 完整的工作流程成功执行:
- ✅ 步骤1: 对“Top 5 Agentic Frameworks”进行网络搜索完成
- ✅ 步骤2: 博客文章生成完成
- ✅ 步骤3: 文件成功保存到 filestore/Top_5_Agentic_AI_Frameworks.md
6、库详情和用法
6.1 MCP (Model Context Protocol)
• 目的: 连接AI模型与工具和数据源的框架
• 主要特性:
– AI模型与工具之间的标准化通信
– 支持多种服务器类型（搜索、文件系统等）
– 可扩展架构用于自定义服务器
• 用途: 实现网络搜索和文件操作的无缝集成
6.2 mcp-use
• 目的: Python库用于MCP客户端和代理管理
• 主要特性:
– 简化的MCP客户端创建和管理
– 内置代理功能用于工具编排
– 会话管理和连接处理
• 用途: 创建可以同时使用多个服务器的MCP代理
6.3 FastAPI
• 目的: 现代Web框架用于构建API
• 主要特性:
– 高性能支持异步
– 自动API文档
– 类型提示和验证
– 与前端框架的易集成
• 用途: 为博客生成器提供Web服务器和API端点
6.4 LangChain
• 目的: 构建使用LLMs的应用程序的框架
• 主要特性:
– 链和代理抽象
– 工具集成能力
– 记忆和状态管理
– 多个LLM提供商支持
• 用途: 协调AI模型交互和工具使用
6.5 Groq API
• 目的: 高性能推理平台
• 主要特性:
– 超快模型推理
– 支持多种模型类型
– 成本效益高的定价
– 可靠的API端点
• 用途: 为内容生成提供DeepSeek模型
6.6 DaisyUI
• 目的: Tailwind CSS的组件库
• 主要特性:
– 预制、可访问的组件
– 一致的设计系统
– 易于自定义
– 响应式设计支持
• 用途: 为网络界面提供UI组件
6.7 Jinja2
• 目的: Python的模板引擎
• 主要特性:
– 动态HTML生成
– 模板继承
– 变量替换
– 安全功能
• 用途: 渲染带有搜索结果和博客内容的动态HTML页面
7、关键实现细节
MCP代理配置：
def get_mcp_agent():
"""初始化MCP代理使用OpenAI模型"""
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o-mini",
temperature=0.7,
api_key=os.getenv("OPAPIKEY")
)
client = MCPClient.from_config_file("multiserver_setup_config.json")
agent = MCPAgent(
llm=llm,
client=client,
use_server_manager=False,
max_steps=30
)
return agent
网络搜索实现：
@app.post("/search")
async def perform_web_search(request: Request, topic: str = Form(…)):
agent = get_mcp_agent()
search_result = await agent.run(
f"Use the 'linkup' server to search for: {topic}"
)
# 返回搜索结果到模板
博客生成过程：
@app.post("/generate_blog")
async def generate_blog_post(request: Request, topic: str = Form(…), search_results: str = Form(…)):
llm = ChatGroq(
model="deepseek-r1-distill-llama-70b",
temperature=0.7,
api_key=os.getenv("GROQ_API_KEY")
)
blog_post = await llm.ainvoke(
f"Write an engaging blog post about the topic: {topic} based on the search results: {search_results} Use emojis and make it interesting."
)
# 使用MCP文件系统服务器保存到文件存储
save_result = await agent.run(
f"Use the tool `write_file` from the `filesystem` server and write filename: '{filename}' at filestore directory and save content: {blog}"
)
文件管理：
该应用程序使用MCP文件系统服务器自动保存生成的博客文章，包括时间戳和描述性文件名：
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
filename = f"blog_{topic.replace(' ', '_').lower()}_{timestamp}.md"
代码实现：
服务器设置配置文件
{
"mcpServers": {
"linkup": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-search-linkup"],
"env": {
"LINKUP_API_KEY": "YOUR API KEY"
}
},
"filesystem": {
"command": "C:\\Program Files\\nodejs\\npx.cmd",
"args": [
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"./filestore"
]
}
}
}
FastAPI应用
from fastapi import FastAPI, Request, Form, HTTPException
from fastapi.responses import HTMLResponse, RedirectResponse
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
from fastapi.templating import Jinja2Templates
import asyncio
import os
from datetime import datetime
import json
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_groq import ChatGroq
from mcp_use import MCPAgent, MCPClient
load_dotenv()
app = FastAPI(title="MCP Blog Generator", version="1.0.0")
# 挂载静态文件
app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static")
# 模板
templates = Jinja2Templates(directory="templates")
# 全局变量存储当前博客结果
current_blog = None
# 初始化MCP组件
def get_mcp_agent():
"""初始化MCP代理使用OpenAI模型"""
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4o-mini",
temperature=0.7,
api_key=os.getenv("OPAPIKEY")
)
# llm = ChatGroq(
# model="llama-3.3-70b-versatile",
# api_key=os.getenv("GROQ_API_KEY")
# )
client = MCPClient.from_config_file("multiserver_setup_config.json")
agent = MCPAgent(
llm=llm,
client=client,
use_server_manager=False,
max_steps=30
)
return agent
@app.get("/", response_class=HTMLResponse)
async def home(request: Request):
"""主页带有博客主题表单"""
return templates.TemplateResponse("index.html", {"request": request})
@app.post("/search")
async def perform_web_search(
request: Request,
topic: str = Form(...)
):
"""使用MCP linkup服务器执行网络搜索"""
try:
agent = get_mcp_agent()
# 步骤1: 执行网络搜索
print(f"🔍 执行网络搜索: {topic}")
search_result = await agent.run(
f"Use the 'linkup' server to search for: {topic}"
)
if search_result:
return templates.TemplateResponse(
"search_results.html",
{
"request": request,
"topic": topic,
"search_results": search_result,
"timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
}
)
else:
raise HTTPException(status_code=500, detail="搜索失败")
except Exception as e:
return templates.TemplateResponse(
"error.html",
{
"request": request,
"error": str(e),
"topic": topic
}
)
@app.post("/generate_blog")
async def generate_blog_post(
request: Request,
topic: str = Form(...),
search_results: str = Form(...)
):
"""从搜索结果生成博客文章并保存到文件存储"""
global current_blog
try:
agent = get_mcp_agent()
llm = ChatGroq(
model="deepseek-r1-distill-llama-70b",
temperature=0.7,
api_key=os.getenv("GROQ_API_KEY")
)
# 步骤2: 生成博客文章
print(f"📝 为: {topic} 生成博客文章")
blog_post = await llm.ainvoke(
f"Write an engaging blog post about the topic: {topic} based on the search results: {search_results} Use emojis and make it interesting."
)
if blog_post:
# 步骤3: 将博客文章保存到文件存储
print(f"💾 保存博客文章到文件存储...")
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
filename = f"blog_{topic.replace(' ', '_').lower()}_{timestamp}.md"
save_result = await agent.run(
f"Use the tool `write_file` from the `filesystem` server and write filename: '{filename}' at filestore directory and save content: {blog_post.content}"
)
result = {
"topic": topic,
"search_results": search_results,
"blog_post": blog_post.content,
"filename": filename,
"save_result": save_result
}
current_blog = result
return templates.TemplateResponse(
"results.html",
{
"request": request,
"blog": result,
"timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
}
)
else:
raise HTTPException(status_code=500, detail="博客生成失败")
except Exception as e:
return templates.TemplateResponse(
"error.html",
{
"request": request,
"error": str(e),
"topic": topic
}
)
@app.get("/results")
async def view_results(request: Request):
global current_blog
if not current_blog:
return RedirectResponse(url="/", status_code=303)
return templates.TemplateResponse(
"results.html",
{
"request": request,
"blog": current_blog,
"timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
}
)
@app.get("/download/{filename}")
async def download_file(filename: str):
file_path = f"filestore/{filename}"
if not os.path.exists(file_path):
raise HTTPException(status_code=404, detail="文件未找到")
from fastapi.responses import FileResponse
return FileResponse(file_path, filename=filename)
@app.get("/api/status")
async def api_status():
return {
"status": "running",
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"has_blog": current_blog is not None
}
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)
8、解决常见问题
8.1 Windows兼容性问题
问题*: [WinError 193] %1 不是有效的Win32应用程序*
解决方案*: 在MCP配置中使用可执行文件的完整路径:*
“command”: “C:\Program Files\nodejs\npx.cmd”
8.2 MCP服务器连接问题
问题: MCP服务器无法连接
解决方案:
1. 确保服务器已全局安装
2. 检查环境变量中的API密钥
3. 验证配置文件中的服务器命令
8.3 模板渲染问题
问题*: Jinja2模板错误*
解决方案*: 显式安装Jinja2:*
pip install jinja2
9、性能和优化
当前性能指标：
• 搜索响应时间*: 3–5秒*
• 博客生成时间*: 10–15秒*
• 文件保存时间*: 1–2秒*
• 整个工作流程时间*: 15–25秒*
优化策略：
1. 缓存*: 实现缓存搜索结果*
2. 异步处理*: 使用后台任务处理长时间运行的操作*
3. 连接池*: 优化MCP服务器连接*
4. CDN集成*: 通过CDN提供静态资产*
10、安全考虑
API密钥管理：
• 将API密钥存储在环境变量中
• 永远不要将API密钥提交到版本控制
• 在生产环境中使用安全的密钥管理服务
输入验证：
• 验证用户输入以防止注入攻击
• 对搜索查询和博客主题进行清理
• 对API端点实施速率限制
文件系统安全：
• 限制对特定目录的文件系统访问
• 验证文件路径以防止目录遍历攻击
• 实施文件大小限制和类型限制
11、结束语
MCP博客生成器展示了模型上下文协议在构建智能网络应用程序方面的强大功能和灵活性。通过将多个MCP服务器与先进的AI模型相结合，我们创建了一个系统，可以：
• 通过智能网络搜索自动进行内容研究
• 使用最先进的AI模型生成高质量内容
• 通过MCP文件系统集成无缝管理文件
• 提供现代网络技术的直观用户体验
主要成就：
- 无缝集成: 成功集成了多个MCP服务器与AI模型
- 生产就绪: 构建了一个具有适当错误处理的完整Web应用程序
- 用户友好: 创建了一个非技术人员友好的界面
- 可扩展架构: 设计易于添加新功能和服务器
学习成果：
• 理解MCP架构和服务器集成
• 经验丰富的现代AI模型API和内容生成
• FastAPI Web开发和异步编程的知识
该项目展示了如何将新兴技术如MCP与成熟的Web开发实践相结合，以创建增强生产力和创造力的强大智能应用程序。
原文链接：Building an AI-Powered Deep Web Search Blog Generator with mcp-use: A Complete Guide
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