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RAGFlow 0.18.0版本发布，主要新增了MCP功能，允许通过MCP访问知识库。其他改进包括团队协作、Agent版本管理、兼容OpenAI API模型、PDF解析增强等。文章详细介绍了如何手动开启MCP服务并应用于Cherry Studio和VSCode，同时分析了源码中的RAGFlowConnector实现。MCP作为知识库访问接口，为开发者提供了更多集成可能性，但项目目前参与者较少，部分功能仍在完善中。

摘要 MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic提出的开放协议，旨在统一大模型与外部数据源的交互标准。该协议通过标准化消息、资源和工具等交互原语，解决数据孤岛问题，使应用只需集成MCP客户端即可调用各类服务。与Function Calling相比，MCP更具通用性和互操作性，支持多数据源和动态发现，形成可复用的工具生态。其核心架构基于客户端-服务器模型，支持多种传输机制，并定义四种消息类型。MCP通过资源机制将各类数据（文本/二进制）暴露给客户端，为AI应用提供灵活的数据接