RAG-MCP：通过检索增强生成和模型上下文协议增强AI代理-优快云博客

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前言

随着基础模型能力的提升，现实世界的应用需求日益增长，要求AI具备上下文感知、检索增强和代理驱动的特性。这正是RAG-MCP大放异彩的地方。

在本文中，我们将分解以下内容：

什么是RAG（Retrieval-Augmented Generation）？
什么是MCP（Model Context Protocol）？
如何将它们结合成RAG-MCP以构建智能AI代理
一个实际的Python示例

什么是RAG？

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG） 是一种架构，其中语言模型：

检索相关的外部文档（使用向量搜索或语义搜索）
增强提示语以包含检索到的上下文
生成响应

这解决了上下文长度限制的问题，并通过将答案基于事实数据来帮助模型避免幻觉。

跟踪其角色
理解工具
操作长时间运行的任务

它像一个轻量级的 协议层，用于AI上下文，允许更轻松的链式调用、记忆和环境注入。

把它想象成围绕你的RAG查询的 元数据 + 推理状态。

RAG-MCP架构

用户查询
   ↓
检索器 → [文档]
   ↓
MCP格式化器: {"role": "分析师", "task": "...", "context": [文档]}
   ↓
LLM (Gemini/Claude/GPT)
   ↓
基于上下文 + 协议的响应

Python代码：最小RAG-MCP流水线

1. 安装所需包

pip install sentence-transformers faiss-cpu openai

2. 设置向量存储

from sentence_transformers import SentenceTransformerimport faissimport numpy as np# Documents to retrieve fromdocs = [    "RAG uses retrieval to improve generation.",    "MCP is a protocol for embedding model behavior and task context.",    "LangChain and LlamaIndex offer RAG frameworks.",    "Vector stores allow semantic search over text."]# Create vector indexmodel = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")embeddings = model.encode(docs)index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1])index.add(embeddings)

3. 定义检索器

def retrieve_top_k(query, k=2):    query_vec = model.encode([query])    D, I = index.search(np.array(query_vec), k)    return [docs[i] for i in I[0]]

4. 构建 MCP 包装层

def build_mcp_prompt(user_query, context_docs):    return f"""<MCP>Role: Analyst AgentTask: Answer user query with context-aware, grounded reasoning.Context:{"".join(f"- {doc}\n" for doc in context_docs)}User Query:{user_query}Answer:"""

5. 生成响应（OpenAI 示例）

import openaiopenai.api_key = "your-openai-key"def generate_with_openai(prompt):    response = openai.ChatCompletion.create(        model="gpt-3.5-turbo",        messages=[{ "role": "user", "content": prompt }],        temperature=0.5    )    return response.choices[0].message["content"]

6. 完整流程

query = "How does MCP help with AI agent context?"retrieved = retrieve_top_k(query, k=2)mcp_prompt = build_mcp_prompt(query, retrieved)output = generate_with_openai(mcp_prompt)print("🔍 MCP Prompt:\n", mcp_prompt)print("\n💡 RAG-MCP Answer:\n", output)

RAG-MCP 的重要性

最终思考

RAG-MCP 是 智能、使用工具的AI代理 的基础 —— 适用于以下长时间上下文任务：

法律分析
财务报告
医疗文档审查
开发者助手代理

无论您是使用 LangChain、LlamaIndex，还是自行构建 orchestrator —— MCP 为您的 RAG 流程增添了结构，使您的代理更加 一致、可解释和强大。

最后

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