AI黑科技实测!自动获取天气并微信通知好友全过程!
作者：微信文章今天这篇要聊的，就是【基于Dify + MCP的智能体实战案例】，我认真研究后发现，这玩意，确实封神了！！！✨✨
1）开篇先说结论
🚀 AI智能体 已经不只是聊天，而是能真正【理解语义 → 自动决策 → 真正完成任务】。
比如你说：
“订一张明天去北京的机票”
智能体就能： ✅ 听懂你的意思 ✅ 自动调用航班查询接口 ✅ 完成支付 ✅ 同步到日历里提醒你出发时间
完全不需要你再动手！🐒
这种能力直接在【客服、医疗、智能制造】等领域【性能直接爆了】，不再只是玩具，而是能用来赚钱和节省人力成本的真家伙。
2）最大的开发痛点：接口碎片化
不过，智能体落地一直有个巨大痛点：
接口碎片化 + 工具兼容性差
开发者要对接不同的第三方接口（航班查询、天气、支付、日历…），需要写各种重复的适配代码。
结果导致： 😤 60%开发周期浪费在系统对接 😤 工程师加班到半夜还修各种兼容性bug 😤 老板催上线速度，开发吐血
我之前踩过坑深有体会，这简直要命。
3）MCP协议出现，封神！
直到【MCP协议（Model Context Protocol）】的出现，这问题直接被干掉了！！！
💡 类比互联网的【TCP/IP协议】，MCP是 AI智能体和外部工具交互的“通用语言”。
由 Anthropic 在2024年底开源，允许大模型和外部工具实现真正的“即插即用”：
✅ 大模型只管调用工具， ✅ 工具对接由MCP统一标准完成， ✅ 大幅降低对接复杂度和开发成本。
如果没有MCP，你得手写5个接口对接5个工具； 有了MCP，只需写1个配置，就能跑遍全局。
4）实战案例拆解
a）在Windows开发环境，快速实现 通过微信发送消息
💻 安装环境：
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
uv init wechat
cd wechat
uv venv
.venv\Scripts\activate
uv add mcp wxauto
（如遇执行策略报错，执行：Set-ExecutionPolicy RemoteSigned）
🤖 通过wxauto（微信PC自动化库，兼容3.9.x微信PC版本）结合mcp，就能让智能体发送微信消息。
main.py：
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from wxauto import WeChat
mcp = FastMCP(port=8000)
wx = WeChat()
@mcp.tool()
async def send_wechat_msg(msg: str, who: str) -> str:
wx.ChatWith(who)
wx.SendMsg(msg, who)
return "success"
if __name__ == "__main__":
mcp.run(transport="sse")
执行：
uv run main.py
即可启动服务。
🎉 效果：你的智能体能直接给你女朋友发“早安宝贝 ☀️”并自动带天气提示
b）快速实现 智能体获取天气信息
💻 新建weather目录：
uv init weather
cd weather
uv venv
.venv\Scripts\activate
uv add mcp httpx
main.py：
import httpx
import urllib.parse
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP(port=8001)
@mcp.tool()
async def get_weather(location: str) -> str:
url = "http://weather.cma.cn/api/autocomplete?q=" + urllib.parse.quote(location)
async with httpx.AsyncClient() as client:
try:
response = await client.get(url, timeout=10.0)
data = response.json()
# 解析与返回
except Exception:
return "系统错误，请稍后重试"
if __name__ == "__main__":
mcp.run(transport="sse")
执行：
uv run main.py
智能体便能获取指定城市的实时天气。
c）接入【Dify智能体】，自动获取天气并通过微信发送给好友
💡 Dify是开源的 LLM 应用开发平台，支持可视化配置和 MCP 插件接入。
安装 MCP 插件 “MCP SSE / StreamableHTTP”配置 MCP 服务：
{
"wechat_server": {"url": "http://host.docker.internal:8000/sse"},
"weather_server": {"url": "http://host.docker.internal:8001/sse"}
}
创建 Agent，输入：
“把广州的天气情况通过微信发送给张三”
智能体就会自动完成： ✅ 调用天气接口获取广州天气 ✅ 调用微信接口发送给张三 ✅ 完全自动化
这才是智能体真正该做的事，不是光会“聊天”，而是真正【解决问题】。
5）AI智能体结合 MCP 的真正价值
💡 MCP + 智能体 = 真正落地执行力
😎 节省 60% 对接时间 😎 快速完成场景化智能体闭环（获取 → 判断 →执行 → 通知） 😎 在客服、医疗、智能制造中加速落地 😎 降低运营成本，老板满意，开发也不卷
现在 MCP 开源后，你完全可以在自己电脑上落地测试，体验智能体真正的执行闭环。
6）对了，还有个事 🚩
我最近测试发现： 🪐 MCP 工具 + Dify Agent，能和 Ollama 本地大模型（如 DeepSeek-R1）完美联动， 🪐 在 M1、M2、Intel 13代等本地电脑都能跑，配合 PyCharm + CodeGPT，日常开发效率直接爆炸。
后续我会专门出一篇： 【MCP + DeepSeek 本地大模型 + Dify 的极致开发体验】 想看的可以留言“想看”，我安排给你们写。
最后总结一下 😎
1）智能体落地不再停留在“聊天”，而是能【自动完成任务】，这才是真正生产力。
2）MCP协议彻底解决了接口碎片化问题，实现了真正的“即插即用”。
3）结合 Dify、MCP、wxauto，真正实现一句话执行真实任务，让你在朋友圈炫一波科技力同时，真正省时省力。
🌟 感兴趣的朋友可以试试，真的值。
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