前言

加入星球的同学应该都知道，我们最近开发完成了一个AI智能体通信项目

AI智能体通讯项目通过rpc框架实现clinet与server通信，利用client把想对agent询问的问题发送给server，server集成了多个agent，来实现复杂问题的解答。

agent之间使用a2a协议进行交互，并且agent也通过mcp协议集成了mcp tools，也利用rag技术减少了大量无效mcp tools信息传入给agent消耗token。

很多学cpp / c++相关的同学，也都想做一个AI相关的项目，追一下目前的AI潮流，给简历增加点含金量。

但是又怕花钱加入星球，发现这个项目也像其他博主哪样，对于AI相关的只是调用了AI对话接口，本质还是后端这样的项目。

针对此项目的原文章可以看下面的链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/cATjUcO2uoi8Knim6ZKb5w

但是呢，有含金量的同时就意味着难度很大，需要花费很长的时间。很多同学可能时间不够，马上该投简历面试了。那这个时候既想简历上有AI的东西又想快速掌握。

那这个时候怎么办呢？

很多同学会考虑做咱们这个AI智能体通讯项目衍生出来的子项目：

源码实现a2a协议，看下面文章

https://mp.weixin.qq.com/s/L74rYrYoCTxQh8FgyHTsgA

源码实现mcp协议，但是针对mcp协议这个子项目，一直没有从完整项目里摘出来，代码看起来可能比较费事，针对这种情况，今天我把它摘出来了

项目视频

https://www.bilibili.com/video/BV12c62BzEPR/?spm_id_from=333.1007.0.0&vd_source=b7f84f9122e6cf826e5c747e473cb4f7

代码截图

简历书写

文档展示

（文档内容太多了，只截取一部分哈，可以看看关于此项目的其他公众号文章加一步了解）

架构图

RAG-MCP（重点）

大家可以重点了解一下

（此部分个人认为是此项目mcp实现中优化的一个亮点，在面试中也会是一个极具加分的点）

说明

RAG-MCP (Retrieval-Augmented Generation for Model Context Protocol) 是本项目中实现的一个基于语义检索的智能工具选择框架。

它的核心思想是：当 MCP Server 提供大量工具时，不再将所有工具都发送给 LLM，而是通过语义相似度搜索，只返回与用户查询最相关的少量工具。

解决的问题

在实际应用中，一个 MCP Server 可能提供几十甚至上百个工具。如果将所有工具的描述和参数 Schema 都发送给 LLM，会带来以下问题：

（1）Token 消耗过大：每个工具的名称、描述、参数 Schema 都会占用 Token，大量工具会显著增加成本

（2）选择准确率下降：LLM 在大量工具中选择正确工具的准确率会下降

（3）响应速度变慢：处理大量工具信息需要更多时间

（4）上下文窗口限制：可能超出 LLM 的上下文窗口限制

RAG-MCP 通过语义检索，只返回与用户查询最相关的 Top-K 个工具（默认 5 个），有效解决了上述问题。

实现原理/实现过程

RAG-MCP 的工作原理可以用一句话概括：将文本转换为向量，通过向量相似度找到最相关的工具。

具体主要分为两个阶段：

（1）工具索引阶段：将每个工具的名称、描述、参数信息组合成文本，调用 Embedding API 转换为向量，存储在向量索引中

（2）查询检索阶段：将用户查询转换为向量，在向量索引中搜索最相似的工具向量，返回对应的工具

整体流程：

（1）工具索引流程:

（2）查询检索详细流程

底层原理讲解

为什么 "计算 123 + 456" 能够匹配到 "calculator" 工具？

语义匹配原理

MCP开发做的工作

星球同学对项目评价/期待

项目运行效果截图

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