为多智能体RAG助手集成MCP服务器：从搭建到交互的完整指南

在成功构建多智能体RAG（检索增强生成）助手后，如何将其功能开放给更多AI应用调用？Model Context Protocol（MCP，模型上下文协议）提供了高效解决方案。本文将基于MCP Python SDK，详细讲解如何通过底层Server组件搭建stdio通信模式的MCP服务器，并实现客户端与多智能体RAG助手的交互，让助手功能具备跨应用调用能力。

一、核心概念与技术选型

在开始集成前，需明确三个关键技术点，确保方案适配多智能体RAG助手的调用需求：

1. MCP SDK组件选择

   ：MCP Python SDK提供FastMCP（高层封装）和Server（底层控制）两种核心组件。考虑到多智能体RAG助手需要灵活的实例管理和自定义交互逻辑，本文选用底层Server，便于精细化控制工具调用、资源管理流程。

2. 通信传输方式

   ：MCP支持HTTP、SSE（服务器推送事件）和stdio（标准输入输出）三种传输方式。为简化部署流程、减少网络配置成本，本文采用stdio模式——服务器通过stdio_server运行，客户端通过stdio_client连接，两者直接通过标准I/O流通信，无需额外配置端口或网络服务。

3. 核心交互逻辑

   ：MCP服务器需对外暴露“工具调用”和“资源访问”两类能力，对应多智能体RAG助手的核心功能：通过“工具调用”触发助手的process_message方法（处理用户请求），通过“资源访问”管理助手依赖的检索资源（如知识库文档）。

二、MCP服务器搭建：六步实现多智能体集成

MCP服务器是连接多智能体RAG助手与外部应用的“桥梁”，需完成实例创建、助手封装、方法注册、服务启动四个核心环节，具体分为六步操作：

步骤1：初始化MCP底层Server

首先从MCP SDK导入底层Server类，并指定服务器标识（需与多智能体助手场景匹配，如“multi-agent-education-assistant”表示教育领域多智能体助手）。代码如下：

from mcp.server.lowlevel.server import Server
# 初始化Server，标识需体现助手场景
server = Server("multi-agent-education-assistant")

步骤2：自定义类封装多智能体RAG助手

为实现多智能体实例的统一管理（如按用户ID、领域分类存储），需创建自定义类MultiAgentMCPServer，在类中完成多智能体RAG助手的实例化与存储。关键逻辑包括：

• 在__init__方法中，接收user_id（用户标识）、category（领域，如“biology”“math”）、role_prompt（角色提示词），初始化多智能体助手实例；

• 用字典self.agents存储助手实例，键值（agent_key）可由“用户ID+领域”组合生成，确保实例唯一性。

代码示例：

class MultiAgentMCPServer:
    def __init__(self):
        # 初始化字典用于存储多智能体实例
        self.agents = {}

    async def _get_or_create_agent(self, user_id, category, role_prompt=None):
        # 生成唯一标识，避免实例重复创建
        agent_key = f"{user_id}_{category}"
        # 若实例不存在，创建多智能体RAG助手
        if agent_key not in self.agents:
            # 初始化多智能体助手（假设类名为MultiAgentEducationAssistant）
            agent = MultiAgentEducationAssistant(
                user_id=user_id,
                category=category,
                # 角色提示词默认值：匹配领域的教育助手
                role_prompt=role_prompt or f"You are an educational assistant specializing in {category}."
            )
          &nb