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介绍
通过MCP 配置deepseek 调用自定义接口实现

ai 自然语言识别动作，智能操作与回复

🎏 使用场景

某电商平台客服部门每天收到大量用户询问订单物流信息的咨询，这类问题占客服工作量的60%以上。为了提高客服处理效率，降低人工成本，需要设计一个AI Agent系统来自动处理用户的物流查询请求。

实现逻辑

拿到客户输入的自然语言查询，调用deepseek大模型提取订单号

如果有订单号，就直接调用物流API获取物流数据 并交给deepseek 润色智能建议回复

如果没有订单号，就直接调用DeepSeek的聊天模型根据自然语言生成智能回复

实现技术

通过node js 配置MCP，接入deepseek 实现智能服务

开始前，确保你已准备好：

Node.js环境：v16.0.0或更⾼版本

代码编辑器：VS Code、Sublime Text等任意编辑器

Cline应⽤：⽀持MCP协议的AI应⽤，

⽤于测试服务基础JavaScript知识：能看懂简单代码即

创建项⽬⽂件夹

mkdir weather-mcp-server
cd weather-mcp-server
# 初始化npm项⽬npm init -y

步骤2：创建package.json

{
  "name": "order-mcp-server",
  "version": "1.0.0",
  "description": "基于订单物流api的MCP服务",
  "main": "order-server.js",
  "type": "module",
  "scripts": {
    "start": "node order-server.js",
    "dev": "nodemon order-server.js"
  },
  "keywords": [
    "mcp",
    "order",
    "ai",
    "claude",
    "cline",
    "meizu"
  ],
  "author": "yingzi",
  "license": "MIT",
  "dependencies": {
    "@modelcontextprotocol/sdk": "^1.17.3",
    "axios": "^1.11.0",
    "dotenv": "^17.2.1",
    "express": "^5.1.0",
    "node-fetch": "^3.3.2",
    "openai": "^5.12.2",
    "zod": "^3.25.76"
  },
  "devDependencies": {
    "mockjs": "^1.1.0",
    "moment": "^2.30.1",
    "nodemon": "^3.0.3"
  }
}

注意事项： "type": "module" 是必须的，它让我们可以使⽤现代ES模块语法。

步骤3：安装依赖

 npm install

步骤4：在项⽬根⽬录创建⽂件 demo-server.js

// 导入核心模块
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js"; // MCP服务器核心
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js"; // MCP标准I/O传输
import axios from 'axios'; // HTTP客户端
import express from 'express'; // Web服务器框架
import dotenv from 'dotenv'; // 环境变量管理
import { z } from 'zod'; // 数据验证
import OpenAI from "openai"; //接入deepseek

//逻辑
// 拿到客户输入的自然语言查询，调用deepseek的NLP模型提取订单号
// 如果有订单号，就直接调用物流API获取物流数据
// 如果没有订单号，就直接调用DeepSeek的聊天模型生成回复

// 初始化环境变量 // 获取对应的deepseek 的key， 自行在跟目录创建.env 文件
dotenv.config();
console.log("DeepSeek API Key:", process.env.DEEPSEEK_API_KEY ? "已配置" : "未配置");

// 创建OpenAI客户端（配置为使用DeepSeek）
const openai = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.deepseek.com/v1',
  timeout: 10000, // 设置超时时间为10秒
  apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
  defaultHeaders: {
    "Content-Type": "application/json"
  }
});

// 创建Express应用和MCP服务器
const app = express();
const server = new McpServer({
  name: 'logistics-mcp',
  version: '1.2.0',
  description: '基于DeepSeek的智能物流查询服务'
});

// 中间件配置
app.use(express.json()); // 解析JSON请求体

/**
 * 提取订单号 - 使用DeepSeek NLP
 * @param {string} text 用户输入文本
 * @returns {Promise<string|null>} 订单号或null
 */
const extractOrderId = async (text) => {
  try {
    const completion = await openai.chat.completions.create({
      model: "deepseek-chat",
      messages: [
        {
          role: "system",
          content: `你是订单信息提取助手。请从用户输入中识别并提取订单号。
          订单号特征:
          - 通常由字母和数字组成
          - 长度通常在6-18个字符之间
          - 可能包含"订单"、"单号"等前缀
          - 只要满足以上条件的重叠的数字都是订单号
          
          回复格式要求:
          - 如果找到订单号，直接返回订单号字符串
          - 如果没有找到，返回"null"`
        },
        {
          role: "user",
          content: text
        }
      ],
      temperature: 0.2,
      max_tokens: 20
    });

    const orderId = completion.choices[0].message.content.trim();

    // 验证提取结果
    if (orderId === "null" || !orderId || orderId.toLowerCase() === "not found") {
      return null;
    }

    // 提取纯订单号（移除可能的前缀）
    const match = orderId.match(/(?:订单[号]?[:：]?\s*)?([A-Z0-9]{6,18})/i);
    return match ? match[1].toUpperCase() : null;
  } catch (error) {
    console.error('订单提取失败:', error.message);
    return null;
  }
};

/**
 * 获取物流数据 - 调用物流API
 * @param {string} orderId 订单号
 * @returns {Promise<Object>} 物流数据
 */
const fetchLogisticsData = async (orderId) => {
  const API_URL = process.env.LOGISTICS_API_URL || 'http://localhost:3003/api/logistics';

  try {
    const response = await axios.get(API_URL, {
      params: { orderId: orderId }, // 注意参数名是 order_id
      timeout: 5000
    });

    if (response.data.code !== 200) {
      throw new Error(response.data.message || '物流查询失败' + orderId);
    }

    const logisticsData = response.data.data;
    return logisticsData;
  } catch (error) {
    console.error(`物流API调用失败 没有这个订单号[${orderId}]:`, error.message);
    throw new Error(`物流查询失败没有这个订单号${orderId}: ${error.response?.data?.message || error.message}`);
  }
};

/**
 * 生成物流智能回复 - 使用DeepSeek聊天模型
 * @param {Object} logisticsData 物流数据
 * @param {string} orderId 订单号
 * @returns {Promise<string>} 友好回复文本
 */
const generateResponse = async (logisticsData, orderId) => {
  try {
    // 使用OpenAI SDK生成回复
    const completion = await openai.chat.completions.create({
      model: "deepseek-chat",
      messages: [
        {
          role: "system",
          content: `你是物流客服助手，请用友好中文回复物流查询。要求:
          1. 开头用表情符号吸引注意
          2. 清晰展示当前状态
          3. 提供最新1-3条物流轨迹
          4. 状态异常时提供解决方案
          5. 结尾添加祝福语`
        },
        {
          role: "user",
          content: `请回复以下物流信息：
          订单号: ${logisticsData.order_id}
          当前快递: ${logisticsData.logistics.logistics_company}
          当前状态: ${logisticsData.order_status}
          物流轨迹: ${logisticsData.logistics.tracking_info?.join(" → ") || "无"}
          预计送达: ${logisticsData.estimatedDelivery || "未知"}
          异常信息: ${logisticsData.logistics.estimated_delivery || "无"}

          请提供:
          1. 当前状态的简单解释
          2. 预计送达时间的评估
          3. 需要注意的问题(如果有)`
        }
      ],
      temperature: 0.7,
      max_tokens: 500
    });
    console.log('生成回复成功:', completion.choices[0].message.content);
    return completion.choices[0].message.content;
  } catch (error) {
    console.error('回复生成失败:', error.message);

    // 降级方案：手动构造基础回复
    const latest = logisticsData.logistics.tracking_info[0] || {};
    return `📦 您的订单 ${orderId} 物流信息：
    产品: ${logisticsData.product_name}
    状态: ${logisticsData.logistics.current_status}
    快递: ${logisticsData.logistics.logistics_company} (${logisticsData.logistics.tracking_number})
    最新动态: ${latest.time || ''} ${latest.description || '暂无更新'}`;
  }
};
/**
 * 生成自然语言智能回复 - 使用DeepSeek聊天模型
 * @param {string} user_query 非订单号的自然语言查询
 * @returns {Promise<string>} 友好回复文本
 */
const deepseekChatResponse = async (user_query) => {
  try {

    const completion = await openai.chat.completions.create({
      model: "deepseek-chat",
      messages: [
        {
          role: "system",
          content: `你是物流客服助手，请用友好中文回复关于订单查询的信息。要求:
          1. 询问快递，需要让客户提供订单号
          2. 根据语义分析用户查询
          3. 如果查询中包含订单号，直接返回相关信息
          4. 状态异常时提供解决方案
          5. 查询到达时间，需要让客户提供订单号
          6. 结尾添加祝福语`
        },
        {
          role: "user",
          content: user_query
        }
      ],
      temperature: 0.2,
      max_tokens: 20
    });
    console.log('生成回复成功:', completion, completion.choices[0].message.content);
    return completion.choices[0].message.content;
  } catch (error) {
    console.error('回复生成失败:', error.message);
    return error.message;
  }
};
/**
 * 处理错误 - 生成用户友好回复
 * @param {Error} error 错误对象
 * @returns {string} 友好错误回复
 */
const handleError = (error) => {
  // 常见错误映射
  const errorMap = {
    '订单不存在': '🔍 抱歉，找不到该订单，请确认订单号是否正确',
    '网络请求超时': '⏱ 查询超时，请稍后再试',
    '物流查询失败': '⚠️ 暂时无法获取物流信息，请提供正确订单号或稍后再试',
    '无效的订单号': '❌ 您提供的订单号格式不正确',
    'not found': '🔍 订单不存在，请检查订单号'
  };

  // 检查是否有预定义的错误消息
  for (const [key, message] of Object.entries(errorMap)) {
    if (error.message.includes(key)) {
      return message;
    }
  }

  // 默认错误消息
  return `🙏 抱歉，处理您的请求时出错: ${error.message.split(':')[0]}`;
};

/**
 * 物流查询核心处理函数  识别是否调用物流还是直接ai 回复
 * @param {Object} params 查询参数
 * @param {string} [params.user_query] 用户自然语言查询
 * @param {string} [params.order_id] 直接提供的订单号
 * @returns {Promise<Object>} 查询结果
 */
const logisticsHandler = async ({ user_query }) => {
  try {
    // 提取订单号如果是unll 表示没有单号，那么就原文发给 DeepSeek
    let orderId = await extractOrderId(user_query);

    console.log('接受值:', { user_query, orderId });
    let logisticsData = user_query
    let responseText = ''
    if (orderId) { //如果有订单号
      console.log('有id:', { orderId });
      // 获取物流数据
      logisticsData = await fetchLogisticsData(orderId);
      console.log('物流数据获取成功', logisticsData);
      // 生成智能回复
      responseText = await generateResponse(logisticsData, orderId);
    } else {
      console.log('没有id:', { orderId });
      // 自然语言生成智能回复
      responseText = await deepseekChatResponse(user_query)
    }
    return {
      content: [{
        type: 'text',
        text: responseText
      }],
    };
  } catch (error) {
    console.error('物流查询错误:', error.message);
    return {
      content: [{
        type: 'text',
        text: handleError(error)
      }],
      isError: true
    };
  }
};

// 注册物流查询工具到MCP
server.tool(
  'query_logistics',
  {
    user_query: z.string().optional().describe('用户自然语言查询'),
    order_id: z.string().optional().describe('直接提供的订单号')
  },
  logisticsHandler
);

// 配置HTTP路由  可以直接调用 接口api的方式测试
app.post('/query', async (req, res) => {
  try {
    const { user_query, order_id } = req.body;
    console.log('收到查询请求:', { user_query, order_id });
    // 验证请求参数
    if (!user_query && !order_id) {
      return res.status(400).json({
        error: '无效请求',
        message: '必须提供 user_query 或 order_id'
      });
    }

    // 处理请求
    const result = await logisticsHandler({ user_query, order_id });

    // 返回结果
    res.json(result);
  } catch (error) {
    console.error('服务器错误:', error);
    res.status(500).json({
      error: '服务器内部错误',
      message: error.message
    });
  }
});

// 健康检查路由
app.get('/health', (req, res) => {
  res.json({
    status: 'ok',
    version: '1.2.0',
    services: {
      deepseek: !!process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
      logistics_api: process.env.LOGISTICS_API_URL || 'default'
    }
  });
});

// 配置MCP传输层
const transport = new StdioServerTransport();

// 启动HTTP服务器
const PORT = process.env.PORT || 3001;
app.listen(PORT, () => {
  console.log(`🚀 HTTP服务已启动: http://localhost:${PORT}`);
  console.log(`🔧 DeepSeek API: ${process.env.DEEPSEEK_API_KEY ? '已配置' : '未配置!'}`);
  console.log(`🔧 物流API: ${process.env.LOGISTICS_API_URL || '使用默认地址'}`);
});

// 连接MCP服务器
server.connect(transport)
  .then(() => console.log('✅ MCP服务已连接'))
  .catch(error => console.error('❌ MCP连接失败:', error));

步骤5：获取对应的deepseek 的key， 自行在跟目录创建.env 文件

# DeepSeek API配置
DEEPSEEK_API_KEY= key

# 本地物流API配置
LOGISTICS_API_URL=http://localhost:3003/api/logistics

# MCP服务地址
MCP_SERVER_URL=http://localhost:3000/mcp
PORT=3002

步骤6：通过mockjs 生成 测试数据物流api mock-server.js

import Mock from 'mockjs';
import express from "express";
const app = express();
const port = 3003;

// 模拟用户数据接口
app.get('/api/logistics', (req, res) => {
  let ORDER_MAP ={
    "2024081301003": "2024081301003",
    "2024081301002": "2024081301002",
    "2024081301001": "2024081301001",
    "12345678": "12345678",
  }
  let orderID = req.query.orderId || "";
  let order_id = ORDER_MAP[orderID];
  
  console.log(order_id)
  if (!order_id) {
   
    const data = [{ 
      code:500,
      message: `订单不存在` 
    }];
    res.json(data);
    
  }else{
    // 生成随机数据
    const data = Mock.mock({
      code:200,
      data:{
        "order_id": order_id,
        "user_phone": "1366688" + Mock.mock(/\d{4}/),
        "product_name": Mock.mock('@pick(["小米14 Ultra 16GB+1TB 白色","iPhone 15 Pro Max 256GB","华为Mate 60 Pro+"])'),
        "user_name": Mock.mock('@cname'),
        "order_amount": Mock.mock('@float(1000, 10000, 2, 2)'),
        "order_status": Mock.mock('@pick(["已发货","配送中","派送异常","已签收"])'),
        "create_time": Mock.mock('@datetime("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")'),
        "logistics": {
           "tracking_number": Mock.mock('@pick(["ZTO","SF","STO","YTO"])') + Mock.mock(/\d{10}/),
           "logistics_company": Mock.mock('@pick(["中通快递","顺丰速运","申通快递","圆通速递"])'),
           "current_status": Mock.mock('@pick(["已发货","配送中","派送异常","已签收"])'),
           "estimated_delivery": Mock.mock('@datetime("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")'),
           "description": function() {
            const statusDesc = {
              "已揽收": "快递员已揽收包裹",
              "运输中": "包裹正在运输途中",
              "到达转运中心": "包裹已到达" + this.location + "转运中心",
              "派送中": "快递员" + Mock.mock('@cname') + "正在派送",
              "派送异常": "派送失败：" +  "未知原因",
              "已签收": "包裹已被" + Mock.mock('@pick(["本人签收","代收点签收","家人签收"])')
            };
            return statusDesc[this.status];
          },
          'tracking_info|2': [
            {
              "time": Mock.mock('@datetime("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")'),
              "location": Mock.mock('@county(true)'),
              "status|1": ["已揽收","运输中","到达转运中心","派送中","派送异常","已签收"],
              "description":  "派送失败：收件人地址不详，请联系客服更新地址信息",
            }
          ]
        } 
      }
    });
    res.json(data);
  }
});

app.listen(port, () => {
  console.log('虚拟数据服务已启动，监听端口: '+port);
  console.log('测试URL: http://localhost:'+port+'/api/logistics?orderId=2024081301001');
});

以上步骤完成就可以通过vscode 或者cursor的cline 插件就可以直接测试了

运行服务 node demo-server.js

运行测试接口 node mock-server.js

在cline里面导入

{
  "mcpServers": {
    "order-mcp": {
      "autoApprove": [],
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": [
        "E:/objectArr/aiDemo/mcp-orderServer-demo/demo-server.js"
      ]
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": ""
      }
    }
  }
}

在vue中可以直接使用axios调用

或者 node服务命令行调用测试

新建test-client.js

import axios from 'axios';
import readline from 'readline';

// 创建readline接口
const rl = readline.createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout
});

class LogisticsClient {
  constructor() {
    this.conversationId = null;
  }

  async query(text) {
    try {
      const response = await axios.post('http://localhost:3002/query', {
        user_query: text,
        conversation_id: this.conversationId
      });

      this.conversationId = response.data.conversation_id;
      return response.data;
    } catch (error) {
      console.error('请求失败:', error.message);
      throw error;
    }
  }

  async prompt(question) {
    return new Promise((resolve) => {
      rl.question(question, resolve);
    });
  }

  async start() {
    console.log('物流查询系统 (输入"exit"退出)\n');

    while (true) {
      try {
        const text = await this.prompt('您: ');

        if (text.toLowerCase() === 'exit') break;

        const result = await this.query(text);
        console.log('助手:', result.content[0].text);

        if (result.requiresFollowUp) {
          const followUp = await this.prompt('请提供订单号: ');
          const finalResult = await this.query(followUp);
          console.log('助手:', finalResult.content[0].text);
        }
      } catch (error) {
        console.error('处理出错:', error.message);
      }
    }

    rl.close();
    console.log('感谢使用物流查询系统');
  }
}

// 启动客户端
const client = new LogisticsClient();
client.start().catch(err => {
  console.error('客户端运行出错:', err);
  process.exit(1);
});

运行 node test-client.js

ok 以上mcp demo已经完成