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概述

MiniCPM-4-MCP 是由清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）、中国人民大学与 ModelBest 联合开发的开源本地大语言模型智能体，基于 MiniCPM-4，拥有 80 亿参数。它能够通过 MCP 与各种工具和数据资源交互，解决多种真实世界任务。截至目前，MiniCPM4-MCP 已支持：

涵盖 16 个 MCP Servers 中工具的使用：这些servers横跨了办公类、生活类、通讯类、资讯类、工作管理类等.
单工具使用的能力：可使用符合 MCP 协议的工具进行单一工具的一步或多步调用。
跨工具组合使用的能力：可组合使用符合 MCP 协议的不同工具。

演示案例（1 倍速）：

demo.mp4

安装

所需依赖包版本在 ./requirements.txt 中列出，以确保兼容性。

pip install -r requirements.txt

模型训练

我们主要采用“示范学习”的方法训练模型。示范数据由大语言模型与 MCP 环境持续交互生成。MiniCPM 通过监督微调（SFT）从这些示范中学习。我们使用 LLaMa-Factory 作为 SFT 框架训练 MiniCPM，适配过后的 LLaMa-Factory 版本会进行发布。

模型下载

通过此链接下载模型。

数据格式

{
  "conversations": [
    {"from": "human", "value": "你好，我想把500美元换成欧元，你能帮我吗？"}, 
    {"from": "gpt", "value": "<|thought_start|>\n我将调用 get_currency_exchange_rate 函数将 500 美元兑换成欧元。\n<|thought_end|>\n<|tool_call_start|>\n```python\nget_currency_exchange_rate(from_currency=\"USD\",to_currency=\"EUR\",amount=500)\n```\n<|tool_call_end|>\n"}, 
    {"from": "tool", "value": "{\"converted_amount\": 425.50, \"exchange_rate\": 0.851}"}, 
    {"from": "gpt", "value": "<|thought_start|>\n助手认为用户想进行货币兑换，这是可以通过 get_currency_exchange_rate 函数完成的，并已获得执行该函数所需的参数。\n<|thought_end|>\n当然，500 美元大约可兑换为 425.50 欧元。当前汇率为 0.851。"}
  ], 
  "tools": "[{\"name\": \"get_currency_exchange_rate\", \"description\": \"获取两种货币之间的汇率\", \"parameters\": {\"type\": \"object\", \"properties\": {\"from_currency\": {\"type\": \"string\", \"description\": \"原始货币\"}, \"to_currency\": {\"type\": \"string\", \"description\": \"目标货币\"}, \"amount\": {\"type\": \"number\", \"description\": \"兑换金额\"}}, \"required\": [\"from_currency\", \"to_currency\", \"amount\"]}}, {\"name\": \"generate_random_password\", \"description\": \"生成符合特定要求的随机密码\", \"parameters\": {\"type\": \"object\", \"properties\": {\"length\": {\"type\": \"integer\", \"description\": \"密码长度\"}, \"include_numbers\": {\"type\": \"boolean\", \"description\": \"是否包含数字\"}, \"include_symbols\": {\"type\": \"boolean\", \"description\": \"是否包含符号\"}}, \"required\": [\"length\"]}}]", 
  "system": "你是一个具有函数调用能力的智能助手。请在需要时使用这些函数。"
}

单机训练

在单台机器上执行训练：

llamafactory-cli train /path/to/config.yaml

示例：

llamafactory-cli train ./LLaMA-Factory/examples/train_full/minicpm4/sft.yaml

分布式训练

所有节点必须满足以下条件：

软件环境一致
网络可连接（如开放 TCP 端口 29500）
可访问相同的训练数据

步骤如下：

获取主节点IP（节点0）：

hostname -I | awk '{print $1}'

启动训练：

主节点（节点0）：

export MASTER_ADDR=$(hostname -I | awk '{print $1}')

FORCE_TORCHRUN=1 NNODES=2 RANK=0 MASTER_ADDR=$MASTER_ADDR MASTER_PORT=29500 \
llamafactory-cli train /path/to/config.yaml

工作节点（节点1）：

FORCE_TORCHRUN=1 NNODES=2 RANK=1 MASTER_ADDR=$MASTER_ADDR MASTER_PORT=29500 \
llamafactory-cli train /path/to/config.yaml

推理

MCP Servers 部署

MiniCPM4-MCP 所支持的 MCP Servers 具体包含 Airbnb, Amap-Maps, Arxiv-MCP-Server, Calculator, Computer-Control-MCP, Desktop-commander, Filesystem, Github, Gaode, MCP-Code-Executor, MCP-DOCx, PPT, PPTx, Simple-Time-Server, Slack, Whisper。根据这些servers的仓库指引即可成功部署。需要注意的是，这些servers中包含的工具并非全部都可以在环境中顺利跑通，有一些工具的波动性较大，会返回例如timeout、http error等报错。在训练数据构造的过程中，失败率过高的工具（例如LLM在上百次尝试后仍无法为该工具构建出一条能将其成功调用的query）会被过滤掉。

MCP Client 搭建

我们基于 mcp-cli 仓库已经实现的 MCP Client 进行修改，由此实现 MiniCPM 和 MCP Server 的交互。MCP Client与 Server 进行握手后所获得的server工具列表内容样例如available_tool_example.json所示。获取到available tools以及用户query之后，可按照以下脚本中的逻辑使用指定模型生成结果：

python generate_example.py \
--tokenizer_path {minicpm4 tokenizer的路径} \
--base_url {vllm部署的url} \
--model {vllm部署时的模型名} \
--output_path {结果保存路径}

其中，MiniCPM4 以如下格式生成工具调用：

    <|tool_call_start|>
    ```python 
    read_file(path="/path/to/file")
    ```
    <|tool_call_end|>

可依据此逻辑为 MiniCPM4 工具调用实现自定义解析器，解析逻辑相关代码位于：generate_example.py。

由于 mcp-cli 仓库支持 vllm 推理框架，因此也可以通过修改vllm从而令MiniCPM4-MCP直接适配mcp-cli的运行逻辑。具体而言，可按照此链接所述方式修改vllm从而实现搭载着MiniCPM4-MCP模型的client与server的交互通信。

模型评估

生成结束后，运行以下脚本进行评估：

python eval_scripts.py \
--input_path {generate生成结果的保存路径}

该脚本用于评估模型在单轮工具调用中函数名预测的表现。多轮调用情况下，给定之前步骤的ground-truth信息即可评测模型在当前步骤生成的工具调用指令的准确性，每个步骤的评测逻辑与单轮相同。

评估结果

MCP 服务器		gpt-4o			qwen3			minicpm4
	函数名正确率	参数名正确率	数值正确率	函数名正确率	参数名正确率	数值正确率	函数名正确率	参数名正确率	数值正确率
Airbnb	89.3	67.9	53.6	92.8	60.7	50.0	96.4	67.9	50.0
Amap-Maps	79.8	77.5	50.0	74.4	72.0	41.0	89.3	85.7	39.9
Arxiv-MCP-Server	85.7	85.7	85.7	81.8	54.5	50.0	57.1	57.1	52.4
Calculator	100.0	100.0	20.0	80.0	80.0	13.3	100.0	100.0	6.67
Computor-Control-MCP	90.0	90.0	90.0	90.0	90.0	90.0	90.0	90.0	86.7
Desktop-Commander	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0	100.0
Filesystem	63.5	63.5	31.3	69.7	69.7	26.0	83.3	83.3	42.7
Github	92.0	80.0	58.0	80.5	50.0	27.7	62.8	25.7	17.1
Gaode	71.1	55.6	17.8	68.8	46.6	24.4	68.9	46.7	15.6
MCP-Code-Executor	85.0	80.0	70.0	80.0	80.0	70.0	90.0	90.0	65.0
MCP-Docx	95.8	86.7	67.1	94.9	81.6	60.1	95.1	86.6	76.1
PPT	72.6	49.8	40.9	85.9	50.7	37.5	91.2	72.1	56.7
PPTx	64.2	53.7	13.4	91.0	68.6	20.9	91.0	58.2	26.9
Simple-Time-Server	90.0	70.0	70.0	90.0	90.0	90.0	90.0	60.0	60.0
Slack	100.0	90.0	70.0	100.0	100.0	65.0	100.0	100.0	100.0
Whisper	90.0	90.0	90.0	90.0	90.0	90.0	90.0	90.0	30.0
平均值	80.2	70.2	49.1	83.5	67.7	43.8	88.3	76.1	51.2

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