马超的博客

Model Context Protocol（简称MCP）是由人工智能公司Anthropic提出的一种API开发标准，旨在实现AI助手与数据源的无缝连接。MCP的核心价值在于统一数据访问、多功能支持和提升大型语言模型（LLM）的实用性。它允许AI模型从各种数据源（如本地内容存储库、业务工具、开发环境）中提取信息以完成任务，从而生成更相关、更准确的响应。MCP协议的核心是将一般的AI AGENT函数调用的工程架构抽象为了客户端、服务器结构，可以理解为是对函数调用AGENT在工程层面实现了一个更好的抽象。

Elasticsearch在7.x的版本中支持向量检索。在向量函数的计算过程中，会对所有匹配的文档进行线性扫描。因此，查询预计时间会随着匹配文档的数量线性增长。出于这个原因，建议使用查询参数来限制匹配文档的数量（类似二次查找的逻辑，先使用检索到相关文档，然后使用向量函数计算文档相关度）。访问的推荐方法是通过cosinessimilarity, dotProduct, 1norm或l2norm函数。但是需要注意，每个DSL脚本只能调用这些函数一次。

其中 Agents 使用 LLMs 来确定采取哪些行动以及以何种顺序采取行动。操作可以是使用工具并观察其输出，也可以是返回给用户。如果使用得当，代理可以非常强大。本文章的目的是向您展示如何通过最简单、最高级别的 API 轻松使用 Agents 。