在企业级的RAG系统落地过程中，如何构建一个高效、可扩展、智能化的服务调度体系成为了关键挑战。
在本次实践中，我基于 FastMCP 工具，尝试构建一个完整的 多服务协作框架，并将其引入企业RAG架构中，探索其在复杂工具链调度、上下文保持、智能决策等方面的能力。
为什么选择 FastMCP？
FastMCP 是对 MCP 协议的轻量实现，支持标准化的能力注册、健康检查、工具调用等接口。它具有以下显著优势：
- 协议清晰、接口规范
- 多服务协作机制可插拔
- 天然支持 LLM+Tools 架构
- 易于构建 Agent 多轮决策流程
系统架构总览
搭建基于 FastMCP 的智能服务系统，包含三个核心组件：
1. MCP Router（路由中心）
系统的“中枢神经”。负责管理所有服务器、分发请求、维护健康状态。
核心职责如下：
-
服务器管理：注册 / 注销各个 MCP Server
-
工具发现：收集并维护所有注册服务的工具能力
-
智能路由：根据工具名称或调用目标，自动分发调用请求
-
健康监控：定期检测服务可用性，保障系统健壮性
核心代码如下：
async def route_tool_call(self, tool_name: str, arguments: Dict[str, Any], session_id: str) -> Dict[str, Any]: """路由工具调用到对应的服务器""" target_server = None for server_name, server_info in self.servers.items(): if server_info.status == "active": for tool in server_info.tools: if tool.get("function", {}).get("name") == tool_name: target_server = server_info break # ...
2. MCP Server（服务提供者）
每一个 MCP Server 即为一个类似微服务的提供者，提供特定的工具能力。
目前实现了如下服务：
| 服务名称 | 功能领域 |
|---|---|
main_server.py | 聊天对话、计算能力 |
database_server.py | 数据库查询 |
file_server.py | 文件操作（读取等） |
weather_server.py | 天气数据调用 |
每个 Server 都需遵循 MCP 标准协议，暴露以下三个 REST 接口：
-
/health：返回当前服务状态 -
/capabilities：提供工具能力列表 -
/call_tool：接收具体调用请求，执行功能
通过 start_multi_server.sh 脚本，我们可以一键启动所有服务：
启动 MCP 多服务器系统启动路由中心 (8000)...启动主服务器 (8001)...启动数据库服务器 (8002)...启动文件服务器 (8003)...启动天气服务器 (8004)...
所有 Server 会自动向 Router 注册并上报能力，系统即刻具备完整工具协同能力。
3. Intelligent MCP Client（智能客户端）
连接 LLM 与 MCP 服务的桥梁，具备如下功能：
-
获取可用工具：向路由中心查询所有注册服务器的工具列表
-
LLM 决策：使用 chat_with_functions 方法，让 DeepSeek 模型分析用户查询并决定是否需要调用工具
-
工具调用：如果需要工具，LLM 会生成 tool_calls 结构
-
路由执行：通过路由中心调用对应的工具
-
结果整合：将工具执行结果反馈给 LLM，生成最终用户回复
我们通过问题：查询知识库列表来举例一下处理逻辑：
-
工具识别 ：LLM 识别出需要调用数据库查询工具
-
工具调用 ：
调用工具: query_knowledge_bases，参数: {} 工具调用路由: http://localhost:8000/call_tool 请求数据: {'tool_name': 'query_knowledge_bases', 'arguments': {}, 'session_id': 'default'}
-
路由转发 ：路由中心将请求转发给 database_server
-
工具执行 ：数据库服务器执行查询，返回 6 个知识库的详细信息
-
结果处理 ：LLM 将工具返回的 JSON 数据转换为用户友好的格式
输出结果： 系统成功查询到 6 个知识库，包括智能客服数据库、用户手册、简历知识库等，并格式化展示给用户。
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