实战指南：从零构建 MCP 架构下的 Agentic RAG 系统，无第三方MCP Server

五一期间，小编尝试用MCP架构从零实现一个完整的Agentic RAG系统，以演示MCP与RAG、Agent的一些有趣融合，在此与大家一起分享。内容涵盖：

思考：MCP与Agentic RAG的融

RAG是一种借助外部知识来给LLM提供上下文的AI应用范式。从这个角度来说，RAG与MCP有着相似的意义：给大模型补充上下文，以增强其能力。只是MCP以提供外部工具为主，而RAG则是以注入参考知识为主。这就像一个考试的学生，MCP给你提供计算器，而RAG则是给你一本书。

当然，两者的重点并不一样，MCP强调的是提供工具的方式（集成标准）；而RAG则是需要你实现的完整应用。所以两者并不冲突，完全可以用MCP的方法来集成一个RAG应用。

特别是在Agentic RAG系统（如下图）中，由于通常涉及到多个RAG查询管道与Agent的融合，这就与MCP的思想非常契合：

假设一个典型的Agentic RAG应用：

一个针对大量不同文档的问答Agent，这些问答有事实性问题也有摘要性问题，更有跨越多个文档的融合问题，甚至需要搜索引擎来补充信息。

现在我们来用MCP的标准设计并完整的实现这个场景。

MCP标准下的Agentic RAG架构

Agent 智能体在MCP架构下，无论是SSE还是stdio模式，都是Client/Server模式。你必须在开始之前清晰的设计好MCP Server与Client应用的分工及交互。比如：

【总体思想】

我们基于如下的总体架构来实现：

MCP Server：RAG管道的核心

MCP Server是RAG功能实现的位置。我们对MCP Server拆解设计如下：

【工具（Tools）】

需要说明，在这里的设计中，不同的RAG管道查询的工具是一样的，但参数（索引名，依赖于Agent推理）不同。一个是推理工具，一个推理参数，效果一致。

【缓存机制】

服务端要对文档解析（含分割）与索引创建的信息进行缓存（持久化存储），以防止可能的重复解析与索引创建，提高性能。

文档缓存的唯一名称是文档内容hash值+解析参数的联合。比如：

“questions.csv_f4056ac836fc06bb5f96ed233d9e2b63_500_50”

索引缓存的唯一名称是每个文档关联的唯一索引名称。比如：

“questions_for_customerservice”

以下情况下会导致索引被重建：

这样的缓存管理方式，可以增加处理的灵活性与健壮性。如：

【工具实现：create_vector_index】

这是服务端两个重要工具之一，核心代码如下，请参考注释理解：

【工具实现：query_document】

这是客户端调用的主要工具。其输入是索引名与查询问题。借助索引缓存，可以快速加载并执行RAG查询。这里不再展示完整处理过程：

按类似方法，再创建一个用于回答总结性问题的工具（利用LlamaIndex的SummaryIndex类型索引），此处不在赘述。

MCP客户端：实现Agent（基于LangGraph）

客户端的工作流程如下：

客户端的几个设计重点简单说明如下：

【配置文件】

客户端有两个重要的配置信息，分别用于MCP Server与知识文档的配置。

mcp_config.json:

配置MCP Servers的信息，支持多Server连接、工具加载与过滤（这是一个在langgraph-mcp-adapers基础上扩展的版本）。比如：

doc_config.json:

配置需要索引和查询的全部文档信息。这些信息还会在查询时被注入Agent提示词，用来推理工具的使用参数：

【主程序】

客户端主程序流程非常简单，基于一个封装的MCP客户端与AgenticRAG类型：

【创建智能体（build_agent)】

注意到这里的关键步骤是build_agent，会借助LangGraph预置的create_react_agent快速创建Agent。如果你需要精细化的控制，也可以自定义Graph：

篇幅原因，一些细节部分不在这做详细展示。如果有疑问，欢迎后台交流。

端到端效果演示

现在让我们来测试下这个的“MCP化”的Agentic RAG应用的运行效果。按照如下步骤来进行：

1. 启动MCP RAG-Server。这里用更复杂的SSE模式（暂时未支持文档上传，所以只能本机启动）：

启动时会自动提取并展示服务端的工具清单。

2. 准备客户端知识文档与配置文件。将需要索引和查询的文档放在应用的data/目录，配置好mcp_config与doc_config。不做任何其他处理。直接启动客户端应用：

* 观察首次运行的跟踪信息（如下图），这里的过程是：

* 现在退出程序，再次启动客户端，观察输出（如下图），可以看到由于索引已经创建，所以会显示“无需创建”。

3. 交互式测试

进入交互式测试环节（图中的服务端信息是通过MCP接口推送到客户端的远程日志，方便观察服务端的工作状态）：

1. 关联两个文档信息的查询

由于提供的文档有北京和上海的城市信息介绍，所以看到这个问题调用了北京和上海的RAG管道查询，还自作主张的调用了搜索引擎做补充，然后输出答案：

2. 查询知识库答案，并要求和网络搜索结果核对。

日志显示，Agent先用本地向量索引查询，然后通过搜索引擎对比，非常准确。

3. 总结性问题测试。

日志显示，这里未加载向量索引，而是由工具加载这个文档的节点，并生成文档摘要后返回（SummaryIndex的效率不太高，有待优化）

4. 最后一个很有意思的测试。

由于我们把创建索引的过程“工具”化了，所以甚至可以用自然语言来管理索引。比如这里我要求把csv文档的索引重建，智能体准确的推理出工具及参数，并重建了csv文档索引（实际应用要考虑安全性）：

以上展示了一个基于MCP架构的Agentic RAG系统的实现。总结这种架构下的一些明显的变化：

当然，本文应用还只是基本能力的演示，实际还有大量优化空间。比如服务端的并行处理（大规模文档）、索引进度报告、多模态解析等，后续我们将不断完善并分享。

end

福利时间

为了帮助LLM开发人员更系统性与更深