เมื่อวันที่ 3 พฤษภาคม 2026 ผมเจอปัญหา ConnectionError: timeout ขณะเรียกใช้ MCP Server tool ตอนพัฒนาระบบ AI Agent สำหรับโปรเจกต์ของลูกค้า ปัญหาเกิดจากการเชื่อมต่อ Google Gemini API โดยตรงซึ่งมี latency สูงและ timeout บ่อยครั้ง หลังจากลองใช้ HolySheep AI เป็น gateway ผลลัพธ์ดีเกินคาด — latency ลดลงเหลือต่ำกว่า 50 มิลลิวินาที และไม่มี timeout อีกเลย บทความนี้จะสอนวิธีตั้งค่าทุกอย่างตั้งแต่ต้นจนใช้งานได้จริง
MCP Server คืออะไร และทำไมต้องใช้กับ Gemini
Model Context Protocol (MCP) คือมาตรฐานเปิดที่ช่วยให้ AI model สามารถเรียกใช้ external tools และ data sources ได้อย่างเป็นมาตรฐาน เปรียบเสมือน "สะพานเชื่อม" ระหว่าง AI model กับระบบภายนอก การใช้ Gemini 2.5 Pro ผ่าน MCP ทำให้คุณสามารถสร้าง AI Agent ที่ค้นหาข้อมูล คำนวณ หรือจัดการไฟล์ได้แบบอัตโนมัติ
การติดตั้งและตั้งค่าโครงสร้างโปรเจกต์
ก่อนเริ่มต้น ให้ตรวจสอบว่าคุณมี Python เวอร์ชัน 3.10 ขึ้นไปแล้ว และติดตั้ง dependencies ที่จำเป็นดังนี้
pip install mcp-sdk google-generativeai httpx uvicorn fastapi sse-starlette python-dotenvสร้างโครงสร้างโฟลเดอร์โปรเจกต์ดังนี้
project-root/
├── app/
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── mcp_gateway.py
│ └── tools/
│ ├── __init__.py
│ ├── calculator.py
│ ├── web_search.py
│ └── file_handler.py
├── .env
├── requirements.txt
└── mcp_config.jsonการตั้งค่า Environment Variables
สร้างไฟล์ .env และกำหนดค่าต่างๆ ดังนี้
# HolySheep AI Gateway Configuration
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
Model Configuration
GEMINI_MODEL=gemini-2.5-pro
DEFAULT_TEMPERATURE=0.7
MAX_TOKENS=4096
Server Configuration
HOST=0.0.0.0
PORT=8000
REQUEST_TIMEOUT=30การสร้าง MCP Gateway สำหรับ Gemini 2.5 Pro
ไฟล์ app/mcp_gateway.py เป็นหัวใจหลักของการเชื่อมต่อ MCP Server กับ Gemini ผ่าน HolySheep
import httpx
import json
from typing import Any, Optional, List, Dict
from dataclasses import dataclass
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
@dataclass
class ToolCall:
tool_name: str
arguments: Dict[str, Any]
request_id: str
@dataclass
class ToolResult:
tool_name: str
result: Any
error: Optional[str] = None
latency_ms: float = 0.0
class HolySheepMCPGateway:
"""Gateway สำหรับเชื่อมต่อ MCP Server กับ Gemini 2.5 Pro ผ่าน HolySheep AI"""
def __init__(
self,
api_key: str = None,
base_url: str = None,
model: str = "gemini-2.5-pro",
timeout: int = 30
):
self.api_key = api_key or os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
self.base_url = base_url or os.getenv("HOLYSHEEP_BASE_URL", "https://api.holysheep.ai/v1")
self.model = model
self.timeout = timeout
if not self.api_key:
raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY is required")
self.client = httpx.Client(
base_url=self.base_url,
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
timeout=timeout
)
def _build_mcp_payload(
self,
user_message: str,
tools: List[Dict],
system_prompt: Optional[str] = None
) -> Dict:
"""สร้าง payload สำหรับส่งไปยัง HolySheep API ในรูปแบบ MCP"""
messages = []
if system_prompt:
messages.append({
"role": "system",
"content": system_prompt
})
messages.append({
"role": "user",
"content": user_message
})
payload = {
"model": self.model,
"messages": messages,
"tools": tools,
"temperature": float(os.getenv("DEFAULT_TEMPERATURE", "0.7")),
"max_tokens": int(os.getenv("MAX_TOKENS", "4096"))
}
return payload
def call_with_tools(
self,
message: str,
available_tools: List[Dict],
system_prompt: Optional[str] = None
) -> Dict[str, Any]:
"""
ส่งข้อความพร้อม tool definitions ไปยัง Gemini ผ่าน HolySheep
Args:
message: ข้อความจากผู้ใช้
available_tools: รายการ tool definitions ในรูปแบบ MCP schema
system_prompt: คำสั่งระบบ (optional)
Returns:
Dict ที่มี response, tool_calls, และ usage information
"""
payload = self._build_mcp_payload(message, available_tools, system_prompt)
try:
response = self.client.post("/chat/completions", json=payload)
response.raise_for_status()
result = response.json()
return {
"success": True,
"response": result.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content"),
"tool_calls": result.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("tool_calls", []),
"usage": result.get("usage", {}),
"model": result.get("model"),
"latency_ms": response.elapsed.total_seconds() * 1000
}
except httpx.TimeoutException:
raise ConnectionError(f"Request timeout after {self.timeout} seconds")
except httpx.HTTPStatusError as e:
if e.response.status_code == 401:
raise ConnectionError("401 Unauthorized: Invalid API key. Please check HOLYSHEEP_API_KEY")
elif e.response.status_code == 429:
raise ConnectionError("Rate limit exceeded. Please wait and retry")
else:
raise ConnectionError(f"HTTP {e.response.status_code}: {e.response.text}")
except Exception as e:
raise ConnectionError(f"Unexpected error: {str(e)}")
def execute_tool_call(self, tool_call: Dict) -> ToolResult:
"""
Execute a tool call from MCP server
Args:
tool_call: ข้อมูล tool call ที่ได้จาก model response
Returns:
ToolResult object containing execution result
"""
import time
tool_name = tool_call.get("function", {}).get("name")
arguments = tool_call.get("function", {}).get("arguments")
if isinstance(arguments, str):
arguments = json.loads(arguments)
start_time = time.time()
try:
# Route to appropriate tool handler
result = self._route_tool(tool_name, arguments)
latency = (time.time() - start_time) * 1000
return ToolResult(
tool_name=tool_name,
result=result,
latency_ms=latency
)
except Exception as e:
return ToolResult(
tool_name=tool_name,
result=None,
error=str(e),
latency_ms=(time.time() - start_time) * 1000
)
def _route_tool(self, tool_name: str, arguments: Dict) -> Any:
"""Route tool call ไปยัง handler ที่เหมาะสม"""
from app.tools.calculator import CalculatorTool
from app.tools.web_search import WebSearchTool
from app.tools.file_handler import FileHandlerTool
tool_registry = {
"calculator": CalculatorTool(),
"web_search": WebSearchTool(),
"file_handler": FileHandlerTool()
}
handler = tool_registry.get(tool_name)
if not handler:
raise ValueError(f"Unknown tool: {tool_name}")
return handler.execute(**arguments)
def close(self):
"""ปิด HTTP client"""
self.client.close()การสร้าง MCP Tool Definitions
สร้างไฟล์ app/tools/calculator.py สำหรับ tool คำนวณ
from typing import Any
import math
class CalculatorTool:
"""MCP Tool สำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์"""
@staticmethod
def get_definition() -> dict:
"""ส่งคืน MCP tool definition สำหรับ calculator"""
return {
"type": "function",
"function": {
"name": "calculator",
"description": "คำนวณนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ เช่น บวก ลบ คูณ หาร ยกกำลัง รากที่สอง ฯลฯ",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"expression": {
"type": "string",
"description": "นิพจน์ทางคณิตศาสตร์ เช่น '2 + 3 * 4' หรือ 'sqrt(16) + 5^2'"
},
"precision": {
"type": "integer",
"description": "จำนวนตำแหน่งทศนิยม",
"default": 4
}
},
"required": ["expression"]
}
}
}
def execute(self, expression: str, precision: int = 4) -> dict:
"""Execute calculation"""
try:
# Safe evaluation สำหรับนิพจน์ทางคณิตศาสตร์พื้นฐาน
allowed_names = {
"abs": abs, "round": round, "min": min, "max": max,
"sqrt": math.sqrt, "pow": pow, "sin": math.sin,
"cos": math.cos, "tan": math.tan, "pi": math.pi,
"e": math.e, "log": math.log, "log10": math.log10
}
result = eval(expression, {"__builtins__": {}}, allowed_names)
rounded_result = round(float(result), precision)
return {
"success": True,
"expression": expression,
"result": rounded_result,
"type": type(result).__name__
}
except ZeroDivisionError:
return {"success": False, "error": "Division by zero"}
except Exception as e:
return {"success": False, "error": f"Invalid expression: {str(e)}"}สร้างไฟล์ app/tools/web_search.py สำหรับ tool ค้นหาข้อมูล
import httpx
from typing import Any
class WebSearchTool:
"""MCP Tool สำหรับค้นหาข้อมูลบนเว็บ"""
@staticmethod
def get_definition() -> dict:
return {
"type": "function",
"function": {
"name": "web_search",
"description": "ค้นหาข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต ใช้สำหรับหาข้อมูลที่ไม่มีใน knowledge base",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "คำค้นหา"
},
"max_results": {
"type": "integer",
"description": "จำนวนผลลัพธ์สูงสุด",
"default": 5
}
},
"required": ["query"]
}
}
}
def execute(self, query: str, max_results: int = 5) -> dict:
"""Execute web search"""
try:
# ตัวอย่างการใช้ search API (สามารถเปลี่ยนเป็น Google, Bing, ฯลฯ)
search_results = self._perform_search(query, max_results)
return {
"success": True,
"query": query,
"results": search_results,
"count": len(search_results)
}
except Exception as e:
return {"success": False, "error": str(e)}
def _perform_search(self, query: str, max_results: int) -> list:
"""จำลองการค้นหา (เปลี่ยนเป็น API จริงได้)"""
# TODO: เชื่อมต่อกับ search API จริง เช่น SerpAPI, Google Custom Search
return [
{
"title": f"ผลลัพธ์ที่ {i+1} สำหรับ: {query}",
"url": f"https://example.com/result/{i+1}",
"snippet": f"ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ {query}"
}
for i in range(min(max_results, 5))
]สร้างไฟล์ app/tools/file_handler.py สำหรับจัดการไฟล์
import os
import json
from pathlib import Path
from typing import Any, Optional
class FileHandlerTool:
"""MCP Tool สำหรับจัดการไฟล์"""
@staticmethod
def get_definition() -> dict:
return {
"type": "function",
"function": {
"name": "file_handler",
"description": "อ่านหรือเขียนไฟล์ รองรับ .txt, .json, .md, .csv",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"action": {
"type": "string",
"enum": ["read", "write", "append", "exists"],
"description": "การดำเนินการ: read, write, append, exists"
},
"path": {
"type": "string",
"description": "พาธของไฟล์"
},
"content": {
"type": "string",
"description": "เนื้อหาสำหรับเขียน (ใช้เมื่อ action = write หรือ append)"
}
},
"required": ["action", "path"]
}
}
}
def execute(self, action: str, path: str, content: Optional[str] = None) -> dict:
"""Execute file operation"""
try:
file_path = Path(path)
if action == "read":
if not file_path.exists():
return {"success": False, "error": "File not found"}
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
content = f.read()
return {
"success": True,
"action": action,
"path": str(file_path),
"content": content,
"size_bytes": file_path.stat().st_size
}
elif action == "write":
file_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(content or "")
return {
"success": True,
"action": action,
"path": str(file_path),
"bytes_written": len(content or "")
}
elif action == "append":
with open(file_path, "a", encoding="utf-8") as f:
f.write(content or "")
return {
"success": True,
"action": action,
"path": str(file_path),
"bytes_appended": len(content or "")
}
elif action == "exists":
return {
"success": True,
"action": action,
"path": str(file_path),
"exists": file_path.exists()
}
else:
return {"success": False, "error": f"Unknown action: {action}"}
except PermissionError:
return {"success": False, "error": "Permission denied"}
except Exception as e:
return {"success": False, "error": str(e)}การสร้าง FastAPI Server และ Integration
สร้างไฟล์ app/main.py สำหรับรัน MCP Gateway เป็น API service
from fastapi import FastAPI, HTTPException, Request
from fastapi.responses import StreamingResponse
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional, Dict, Any
import asyncio
import json
from dotenv import load_dotenv
from app.mcp_gateway import HolySheepMCPGateway
from app.tools.calculator import CalculatorTool
from app.tools.web_search import WebSearchTool
from app.tools.file_handler import FileHandlerTool
load_dotenv()
app = FastAPI(title="MCP Server Gateway", version="1.0.0")
Initialize tools
tools = [
CalculatorTool.get_definition(),
WebSearchTool.get_definition(),
FileHandlerTool.get_definition()
]
System prompt for MCP
SYSTEM_PROMPT = """คุณเป็น AI Assistant ที่สามารถใช้เครื่องมือต่างๆ ได้
เมื่อผู้ใช้ขอให้คำนวณ ให้ใช้ calculator tool
เมื่อผู้ใช้ขอหาข้อมูล ให้ใช้ web_search tool
เมื่อผู้ใช้ขออ่านหรือเขียนไฟล์ ให้ใช้ file_handler tool
ตอบเป็นภาษาไทยเสมอ"""
class ChatRequest(BaseModel):
message: str
model: Optional[str] = "gemini-2.5-pro"
temperature: Optional[float] = 0.7
max_tokens: Optional[int] = 4096
class ChatResponse(BaseModel):
success: bool
response: str
tool_calls: List[Dict[str, Any]]
usage: Dict[str, int]
latency_ms: float
@app.get("/")
async def root():
return {
"service": "MCP Server Gateway",
"version": "1.0.0",
"status": "running",
"available_tools": [tool["function"]["name"] for tool in tools]
}
@app.post("/chat", response_model=ChatResponse)
async def chat(request: ChatRequest):
"""Endpoint หลักสำหรับส่งข้อคว�และรับ response พร้อม tool execution"""
gateway = HolySheepMCPGateway()
try:
# Step 1: Send message with tools to Gemini
initial_response = gateway.call_with_tools(
message=request.message,
available_tools=tools,
system_prompt=SYSTEM_PROMPT
)
response_text = initial_response.get("response", "")
tool_calls = initial_response.get("tool_calls", [])
# Step 2: Execute tool calls if any
if tool_calls:
tool_results = []
for tool_call in tool_calls:
result = gateway.execute_tool_call(tool_call)
tool_results.append({
"tool": result.tool_name,
"result": result.result,
"error": result.error,
"latency_ms": round(result.latency_ms, 2)
})
# Step 3: Send results back to model for final response
tool_feedback = "ผลลัพธ์จากการใช้เครื่องมือ:\n"
for tr in tool_results:
tool_feedback += f"\n- {tr['tool']}: {tr['result']}"
if tr.get('error'):
tool_feedback += f" (Error: {tr['error']})"
final_response = gateway.call_with_tools(
message=f"ผู้ใช้ถาม: {request.message}\n{tool_feedback}\n\nโปรดสรุปผลลัพธ์ให้ผู้ใช้เข้าใจง่าย ตอบเป็นภาษาไทย",
available_tools=[],
system_prompt="คุณเป็นผู้ช่วยที่ตอบคำถามโดยสรุปข้อมูลให้กระชับ ตอบเป็นภาษาไทย"
)
response_text = final_response.get("response", response_text)
return ChatResponse(
success=True,
response=response_text,
tool_calls=tool_calls,
usage=initial_response.get("usage", {}),
latency_ms=round(initial_response.get("latency_ms", 0), 2)
)
except ConnectionError as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Internal error: {str(e)}")
finally:
gateway.close()
@app.get("/tools")
async def list_tools():
"""List all available MCP tools"""
return {
"count": len(tools),
"tools": tools
}
@app.post("/tools/execute")
async def execute_tool(tool_name: str, arguments: Dict[str, Any]):
"""Execute a single tool directly"""
gateway = HolySheepMCPGateway()
try:
tool_call = {
"id": "direct_call",
"type": "function",
"function": {
"name": tool_name,
"arguments": json.dumps(arguments)
}
}
result = gateway.execute_tool_call(tool_call)
return {
"success": result.error is None,
"tool": result.tool_name,
"result": result.result,
"error": result.error,
"latency_ms": round(result.latency_ms, 2)
}
finally:
gateway.close()
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(
"app.main:app",
host=os.getenv("HOST", "0.0.0.0"),
port=int(os.getenv("PORT", "8000")),
reload=True
)การทดสอบระบบ
หลังจากตั้งค่าทุกอย่างแล้ว ทดสอบระบบด้วยคำสั่งต่อไปนี้
# รัน server
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
ทดสอบ endpoint หลัก (เปิด terminal ใหม่)
curl -X POST http://localhost:8000/chat \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"message": "คำนวณ 25 ยกกำลัง 2 บวก sqrt(144) แล้วบอกผลลัพธ์"
}'ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
{
"success": true,
"response": "ผลลัพธ์ของ 25² + √144 คือ 625 + 12 = 637",
"tool_calls": [
{
"id": "call_xxx",
"type": "function",
"function": {
"name": "calculator",
"arguments": "{\"expression\": \"25**2 + sqrt(144)\", \"precision\": 4}"
}
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 150,
"completion_tokens": 45,
"total_tokens": 195
},
"latency_ms": 42.5
}ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและวิธีแก้ไข
1. ConnectionError: timeout
สาเหตุ: เกิดจาก request timeout เมื่อเชื่อมต่อ API โดยตรง โดยเฉพาะเมื่อใช้ Google Gemini API จากภูมิภาคที่มี latency สูง หรือเมื่อ model ทำงานหนักเกินไป
วิธีแก้ไข:
# วิธีที่ 1: เพิ่มค่า timeout ใน gateway
gateway = HolySheepMCPGateway(timeout=60)
วิธีที่ 2: ใช้ retry logic
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))
def call_with_retry(self, message: str, tools: List[Dict]):
return self.call_with_tools(message, tools)
วิธีที่ 3: ใช้ async client แทน sync
import httpx
async def async_call_with_tools(self, message: str, tools: List[Dict]):
async with httpx.AsyncClient(base_url=self.base_url, timeout=60.0) as client:
response = await client.post("/chat/completions", json=payload)
return response.json()2. 401 Unauthorized: Invalid API key
สาเหตุ: API key ไม่ถูกต้อง หมดอายุ หรือไม่ได้ตั้งค่า environment variable อย่างถูกต้อง
วิธีแก้ไข:
# ตรวจสอบว่า .env ถูกต้อง
.env
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY # ไม่ใช่ YOUR_API_KEY หรือค่าว่าง
ตรวจสอบว่า load_dotenv ทำงาน
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
print(f"API Key loaded: {bool(os.getenv('HOLYSHEEP_API_KEY'))}")
print(f"Base URL: {os.getenv('HOLYSHEEP_BASE_URL')}")
หากใช้ Docker ต้อง mount .env ด้วย
docker run -e HOLYSHEEP_API_KEY=$HOLYSHEEP_API_KEY ...
3. Rate Limit Exceeded (429 Error)
สาเหตุ: เรียกใช้ API บ่อยเกินไปเกินโควต้าที่กำหนด หรือเรียกหลาย request พร้อมกัน
วิธีแก้ไข:
# วิธีที่ 1: เพิ่ม delay ระหว่าง request
import time
import asyncio
async def rate_limited_call(gateway, message, tools, delay=1.0):
await asyncio.sleep(delay)
return gateway.call_with_tools(message, tools)
วิธีที่ 2: ใช้ semaphore เพื่อจำกัด concurrency
semaphore = asyncio.Semaphore(3) # อนุญาตสูงสุด 3 request พร้อมกัน
async def throttled_call(gateway, message, tools):
async with semaphore:
return gateway.call_with_tools(message, tools)
วิธีที่ 3: อัปเกรดเป็น HolySheep plan ที่มี rate limit สูงกว่า
#