mcp rag
时间: 2025-07-01 19:55:39 浏览: 12
MCP（Multi-Agent Collaboration Protocol）和 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是两种在人工智能领域中广泛应用的技术，它们分别服务于不同的目的，但在某些场景下可以结合使用以实现更强大的功能。
### MCP 技术原理
MCP 是一种多智能体协作协议，它提供了一个平台，使得多个 AI 智能体之间能够进行有效的交互和协作。MCP 不直接与物理世界交互，而是专注于管理和协调智能体之间的信息流和协作流程。它通过协作策略模块来制定和执行各种协作方式，比如任务分配、资源共享以及冲突解决等[^1]。这种机制允许不同的 Agent 在一个统一的框架下工作，从而实现复杂的问题解决和服务提供。
### RAG 技术原理
RAG 是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，主要用于增强语言模型的能力，使其能够在生成回答时利用外部知识库中的信息。RAG 的核心思想是在生成答案之前先从大量的文档中检索出最相关的部分，然后基于这些信息生成最终的回答。这种方法不仅提高了回答的准确性，还增加了模型对最新或特定领域知识的理解能力[^2]。
### MCP 与 RAG 的应用场景
#### MCP 应用场景
- **智能城市管理**：如交通信号灯与车辆间的协调，优化城市交通流量。
- **资源分配**：根据每个 Agent 的需求合理分配有限资源，例如使用匈牙利算法进行高效的任务分配[^1]。
#### RAG 应用场景
- **复杂文档处理**：构建能够理解和回应科研文献、企业知识库等复杂文档内容的问答系统。
- **自然语言理解**：提升聊天机器人、虚拟助手等应用对于用户问题的理解深度及广度。
#### MCP + RAG 结合应用
当 MCP 和 RAG 被结合起来时，可以创建出更为先进的智能系统。例如，在基于 MCP 的 RAG 系统中，Cursor 编辑器作为 MCP 客户端接收用户的自然语言查询，并通过 MCP 协议调用后端服务；而 GroundX 作为 MCP 服务器，则负责将文档库转换为向量索引并执行语义搜索，最后由 Cursor 整合结果生成最终答案给用户。这样的组合非常适合需要处理大量非结构化数据的应用场合，如专业领域的信息检索与分析。
```python
# 示例代码：简单模拟RAG系统的检索过程
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def retrieve_documents(query, documents):
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)
query_vec = vectorizer.transform([query])
similarities = cosine_similarity(query_vec, tfidf_matrix).flatten()
return [doc for _, doc in sorted(zip(similarities, documents), reverse=True)]
documents = ["...", "..."] # 假设这里填充了实际文档内容
query = "..."
relevant_docs = retrieve_documents(query, documents)
print(relevant_docs)
```
上述示例展示了如何利用 TF-IDF 和余弦相似度来进行基本的文档检索，这是构建 RAG 系统的一个简化版步骤。通过这种方式，我们可以看到 MCP 和 RAG 如何协同工作以提供更加智能化的服务。
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- **EULA.txt**：最终用户许可协议文本文件，通常说明了软件的版权和使用许可条件。
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