longchain 使用mcp
时间: 2025-06-12 12:45:26 浏览: 17
### 在 Longchain 中使用 MCP 的方法
在 Longchain 中实现 MCP(模型上下文协议)与 RAG(检索增强生成)的结合,可以通过封装 MCP 相关组件为微服务来实现,并确保这些服务符合 MCP 协议定义的通信模式和上下文传递格式[^5]。以下是实现的关键技术点:
#### 1. 封装 MCP 组件
MCP 需要将 RAG 的核心组件(如向量数据库、检索器)封装为符合 MCP 标准的微服务。这包括定义客户端-服务器通信模式以及实现上下文传递格式(如 JSON Schema)和工具调用接口(如 RESTful API)。通过这种方式,MCP 能够无缝对接不同的异构系统,例如 Python 编译器或企业知识图谱[^3]。
#### 2. 整合 RAG 和 MCP
RAG 系统中的向量数据库和检索器可以被封装为 MCP 微服务。这些服务通过 MCP 协议与 LLM 进行交互,从而实现更高效的工具选择和任务执行。实验结果显示,加入 RAG 后的 MCP 系统在工具选择准确性上显著优于基线方法,准确率提升了约 200%[^4]。
#### 3. 代码示例
以下是一个简单的代码示例,展示如何在 Longchain 中整合 MCP 和 RAG:
```python
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI
import requests
# 创建嵌入模型
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 加载向量数据库
vectorstore = FAISS.load_local("path/to/faiss_index", embeddings)
# 定义 MCP 微服务接口
def mcp_retriever(query):
# 调用 MCP 微服务进行检索
response = requests.post("http://mcp-service/retrieve", json={"query": query})
return response.json()["results"]
# 创建检索链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=OpenAI(temperature=0),
chain_type="stuff",
retriever=mcp_retriever # 使用 MCP 微服务作为检索器
)
# 执行查询
response = qa_chain.run("请回答关于你的文档的问题")
print(response)
```
#### 4. 性能优化
为了进一步提升性能,可以减少提示中使用的 token 数量。实验数据显示,RAG-MCP 的平均提示大小为 1084 个 token,远低于“空白条件”方法的 2133.84 个 token。此外,生成的 token 数量略高(78.14 vs 23.60),但这种增加与更高的准确性和任务成功率相关。
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