RAG-MCP实战：如何构建上下文感知的智能AI助手！

本文详解了RAG-MCP架构，结合检索增强生成(RAG)与模型上下文协议(MCP)，解决AI模型上下文限制问题。RAG通过检索外部文档增强提示，MCP结构化编码智能体上下文，文章提供了完整的Python示例代码，帮助开发者构建智能、工具型AI代理，特别适合处理法律分析、财务报告等长上下文任务。

猿类崛起@

417人浏览 · 2025-11-13 14:22:39

猿类崛起@ · 2025-11-13 14:22:39 发布

随着基础模型功能日益强大，实际应用需要具备上下文感知、检索增强和代理驱动的人工智能。而这正是RAG-MCP 的优势所在。

在这篇文章中，我们将详细分析：

什么是RAG（检索增强生成）？
什么是MCP（模型上下文协议）？
如何将它们组合成RAG-MCP来构建智能 AI 代理
一个可运行的Python 示例

什么是 RAG？

**检索增强生成（RAG）**是一种架构，其中语言模型：

检索相关的外部文档（使用向量搜索或语义搜索）
使用检索到的上下文来增强提示。
生成响应

这样就解决了上下文长度的限制，并且通过将答案建立在事实数据之上，帮助模型避免产生幻觉。

什么是MCP（模型上下文协议）？

MCP是一种结构化的方法，用于对 AI 智能体的动态上下文进行编码。当你希望智能体执行以下操作时，它尤其有用：

追踪他们的角色
了解工具
运行长时间运行的任务

它就像一个轻量级的AI 上下文协议层，可以更轻松地进行链接、内存和环境注入。

可以把它想象成包裹在 RAG 查询周围的元数据 + 推理状态。

RAG-MCP架构

用户查询   ↓检索器 → [文档]    ↓ MCP 格式化程序：{"角色": "分析师", "任务": "...", "上下文": [文档]}    ↓ LLM（Gemini/Claude/GPT）   ↓基于上下文和协议的响应

Python 代码：最小 RAG-MCP 流水线

安装所需软件包

pip install sentence-transformers faiss-cpu openai

设置矢量存储

from sentence_transformers import SentenceTransformer import faiss import numpy as np # 要检索的文档docs = [     "RAG 使用检索来改进生成。." ,     "MCP 是一种用于嵌入模型行为和任务上下文的协议。." ,     "LangChain 和 LlamaIndex 提供了 RAG 框架。." ,     "向量存储允许对文本进行语义搜索。." ] # 创建向量索引model = SentenceTransformer( "all-MiniLM-L6-v2" ) embeddings = model.encode(docs) index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[ 1 ]) index.add(embeddings)

定义寻回

def retrieve_top_k(query, k=2):     query_vec = model.encode([query])     D, I = index.search(np.array(query_vec), k)     return [docs[i] for i in I[0]]

构建 MCP

def build_mcp_prompt(user_query, context_docs):    return f"""<MCP>Role: Analyst AgentTask: Answer user query with context-aware, grounded reasoning.Context:{"".join(f"- {doc}\n" for doc in context_docs)}User Query:{user_query}Answer:"""

生成响应（OpenAI 示例）

import openai openai.api_key = "your-openai-key" def  generate_with_openai ( prompt ):     response = openai.ChatCompletion.create(         model= "gpt-3.5-turbo" ,         messages=[{ "role" : "user" , "content" : prompt}],         temperature= 0.5     )     return response.choices[ 0 ].message[ "content" ]

完整管道

query = "MCP 如何帮助 AI 代理理解上下文？" retrieved = retrieve_top_k(query, k=2) mcp_prompt = build_mcp_prompt(query, retrieved) output = generate_with_openai(mcp_prompt) print("🔍 MCP 提示：\n", mcp_prompt) print("\n💡 RAG-MCP 答案：\n", output)

为什么 RAG-MCP 很重要

最后想说的话

RAG-MCP是构建****智能、工具型 AI 代理的基础，非常适合处理诸如以下长上下文任务：

法律分析
财务报告
医疗文件审查
开发人员助理代理

无论是使用LangChain、LlamaIndex还是构建自己的编排器，MCP 都会为 RAG 流程添加结构，使得代理更加一致、可解释和强大。

最后

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