MCP 实践：基于 MCP 架构实现知识库系统

大家好，我是玄姐。

本文通过一个实际案例展示如何基于 MCP（Model Context Protocol）开发一个支持私有知识库的 AI Agent 问答系统。

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AI Agent 问答系统整体流程

AI Agent 问答知识库系统整体由构建与检索流程组成。

第一、知识库构建流程

1、文本切分

对输入的文本进行切分，确保切分后的文本段在保持完整性和语义连贯性的同时，便于后续处理和检索。

2、FAQ 提取

从文本中提取常见问题及其答案（FAQ），作为知识库的一部分，以增强检索的准确性和效率。

3、知识库导入

将切分后的文本段和提取的 FAQ 导入知识库，并进行 Embedding 处理，以便将文本转换为向量形式，便于检索。

第二、知识检索（RAG）流程

1、问题拆解

对用户提出的问题进行拆解，将其分解为更小、更具体的子问题，以提高检索的精确度。

2、检索策略

对每个子问题分别进行检索，包括：

对文本段进行向量检索，以找到最相关的文本内容。

对 FAQ 进行全文和向量混合检索，以确保检索结果的全面性和准确性。

3、内容筛选

对检索结果进行筛选，选择与子问题最相关的内容，作为生成回答的参考。

第三、优化策略

与传统的 Naive RAG 相比，本流程在知识库构建和检索阶段进行了以下优化：

1、Chunk 切分优化

改进文本切分方法，以更好地保持文本的完整性和语义连贯性。

2、FAQ 提取

自动从文本中提取 FAQ，丰富知识库内容，提高检索效果。

3、Query Rewrite

对用户问题进行重写，使其更易于检索。

4、混合检索

结合全文和向量检索方法，提高检索的准确性和效率。

通过这些优化，我们的知识库构建和检索流程能够更有效地处理和响应用户查询，提供更准确、更全面的答案。

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基于 MCP 的 AI Agent 知识库架构设计

基于 MCP 的 AI Agent 知识库架构设计主要分为三个核心部分：知识库、MCP Server 以及功能