随着基础模型能力的提升，实际应用对具备上下文理解能力、检索增强和代理驱动型的人工智能提出了要求。这就是RAG-MCP真正闪耀的地方。

在这次博文中，我们来拆解：

• 什么是RAG（检索增强生成）？
• 什么是MCP（模型上下文协议）？
• 如何将它们结合起来构建智能AI代理程序
• 一个实际工作的Python示例

检索增强生成（RAG） 是一种架构，其中语言模型会从外部知识源检索信息并用于生成文本。

1. 检索相关的外部资料（使用向量搜索或语义搜索）
2. 补充提示，加入检索到的上下文
3. 生成回答

这解决了上下文长度限制性的问题，并通过将答案锚定在事实数据上，帮助模型避免出现幻觉。

MCP 是一种用于为AI代理编码动态上下文的结构化方式。它尤其适用于希望代理能够实现：

• 根据不同的环境和情况调整其行为。
• 在交互过程中学习和适应新信息。

• 更好地理解和应对复杂情况。

• 追踪他们的角色
• 理解工具
• 管理长期运行的任务

它像一个轻量级的协议层，针对AI上下文，让链式操作、内存管理和环境设置变得更简单。

可以把它想象成围绕你RAG查询的元数据和推理状态。

    用户查询  
       ↓  
    检索器 → [文档]  
       ↓  
    MCP 格式化器：{"role": "分析师", "任务": "...", "上下文": [文档列表]}  
       ↓  
    LLM (Gemini/Claude/GPT)  
       ↓  
    基于上下文的响应，遵循协议

    pip install sentence-transformers faiss-cpu openai

安装必要的库以进行文本处理和向量检索。

    从sentence_transformers导入SentenceTransformer模型  
    导入faiss  
    导入numpy作为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。",  
        "向量存储支持文本的语义搜索。"  
    ]  

    # 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)

1. 第三步，定义检索器

def 获取前k个(查询, k=2):  
    查询向量 = 模型.encode([查询])  
    距离, 索引 = 索引搜索(np.array(查询向量), k)  
    return [文档[i] for i in 索引[0]]

    def build_mcp_prompt(user_query, context_docs):  
        return f"""<MCP>  
    角色: 分析员代理  
    任务: 用了解上下文的方式来回答用户的问题，并确保推理基于事实。  

    上下文:  
    {"".join(f"- {doc}\n" for doc in context_docs)}  

    用户的问题是:  
    {user_query}  

    回答如下:"""

5. 回复 (OpenAI 例子)

    import openai  
    openai.api_key = "your-openai-key"  

    # 生成带有OpenAI的提示内容
    def generate_with_openai(prompt):  
        # 使用gpt-3.5-turbo模型生成对话完成
        response = openai.ChatCompletion.create(  
            model="gpt-3.5-turbo",  
            messages=[{ "role": "user", "content": prompt }],  
            temperature=0.5  # 设置模型生成文本时的随机性程度，值越小生成的文本越贴近输入提示的风格
        )  
        return response.choices[0].message["content"]

    query = "MCP是如何帮助AI代理处理上下文的？"  
    retrieved = retrieve_top_k(query, k=2)  
    mcp_prompt = build_mcp_prompt(query, retrieved)  
    output = generate_with_openai(mcp_prompt)  

    print("🔍 下面是我们生成的MCP提示：\n", mcp_prompt)  
    print("\n💡 RAG-MCP 回复：\n", output)

RAG-MCP 是 智能工具型AI代理 的基础——非常适合做长上下文的任务，例如：

• 法律分析
• 财务报表
• 医疗文件审核
• 开发助手

无论你使用LangChain或LlamaIndex，或者自己构建一个 orchestrator — MCP 为你的 RAG 流程增添了一个结构，使你的代理更加一致、可解释和强大。