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1. 引言

在这个教程中，我将向您展示如何搭建一个完整的RAG（检索增强生成）系统，使用MCP（Model Context Protocol）协议和通义千问 LLM模型。通过这个项目，您将深入理解向量检索、LLM 集成以及 MCP 协议的实际应用。

1.1 什么是 RAG？

RAG 是Retrieval-Augmented Generation的缩写，它结合了两个关键能力：

检索（Retrieval）：从知识库中查找相关的信息
生成（Generation）：使用 LLM 根据检索的信息生成回答

RAG 相比纯 LLM 的优势：

✅ 可以处理模型未见过的最新信息
✅ 回答基于真实数据，降低幻觉风险
✅ 支持添加自定义知识库
✅ 更精准和可信的回答

1.2 什么是 MCP？

MCP 是一个标准化协议，允许应用与 LLM 模型进行安全的交互。通过 MCP，我们可以：

定义自定义工具供 LLM 调用
实现客户端-服务器架构
标准化人类与 AI 的交互流程

1.3 项目架构概览

┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐│ LLM Client │ ←→ MCP Protocol ←→ │ MCP Server ││ (通义千问 API) │ │ (文档索引/检索) │└─────────────────┘ └──────────────────┘ ↓ ↓ 用户查询 FAISS向量数据库

2. 环境准备

2.1 系统要求

•操作系统：Linux/Mac/Windows
•Python 版本：Python 3.8+
•包管理器：Conda（推荐）或 pip

2.2 安装 Conda

如果还未安装 Conda，请从 Anaconda 官网下载并安装。

2.3 创建虚拟环境

# 创建名为 mcp 的 conda 环境conda create -n mcp python=3.10# 激活环境conda activate mcp

2.4 安装核心依赖

# 安装必要的 Python 包pip install faiss-cpu mcp openai python-dotenv

依赖说明：

包	版本	用途
`faiss-cpu`	≥1.10.0	向量索引和相似度搜索
`mcp`	≥1.6.0	MCP 协议支持
`openai`	≥1.75.0	OpenAI 兼容 API 客户端
`python-dotenv`	≥1.1.0	环境变量管理

3. API 密钥配置

3.1 获取阿里云 API Key

访问阿里云 DashScope 官网
登录或注册账户
创建 API Key
复制您的 API Key

3.2 配置环境变量

创建.env文件，配置 API 密钥：

# 文件路径：/home/swpucwf/llm-study/.env# 通义千问 API 配置QWEN_API_KEY=your-api-key-hereQWEN_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1# 阿里百炼嵌入模型配置DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key-here # 通常与 QWEN_API_KEY 相同

注意：通常QWEN_API_KEY和DASHSCOPE_API_KEY可以使用同一个 API Key。

3.3 验证配置

测试是否能正确加载环境变量python -c “from dotenv import load_dotenvimport osload_dotenv()print(‘QWEN_API_KEY:’, ‘OK’ if os.getenv(‘QWEN_API_KEY’) else ‘Missing’)print(‘DASHSCOPE_API_KEY:’, ‘OK’ if os.getenv(‘DASHSCOPE_API_KEY’) else ‘Missing’)”

4. 项目结构

4.1 项目文件树

02-mcp-rag/├── rag-server/│ ├── server-ali.py # 📌 Server 主程序（使用阿里百炼）│ ├── pyproject.toml│ └── uv.lock├── rag-client/│ ├── client-qwen-ali.py # 📌 Client 主程序（推荐）│ ├── client-qwen-ali-optimized.py # 性能优化版│ ├── pyproject.toml│ └── uv.lock├── start-server.sh # Server 启动脚本├── start-client.sh # Client 启动脚本├── RUN_GUIDE.md # 快速启动指南└── BLOG_MCP_RAG_TUTORIAL.md # 本文件

4.2 核心文件说明

4.2.1 Server 端：`server-ali.py`

Server 负责：

维护文档的向量索引
提供检索工具给 Client
使用 FAISS 进行高效的相似度搜索

4.2.2 Client 端：`client-qwen-ali.py`

Client 负责：

• 与用户交互，获取查询
• 调用 Server 的检索工具
• 与通义千问 LLM 通信
• 生成最终的回答

5. Server 端实现详解

5.1 Server 核心代码

# server-ali.pyfrom fastmcp import mcpimport numpy as npimport faissfrom openai import OpenAIclassRagServer: def__init__(self): # 向量存储 self._index = None self._docs = [] # 初始化嵌入模型客户端 self.client = OpenAI( api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" ) asyncdefembed_text(self, texts: List[str]) -> np.ndarray: """使用阿里百炼模型生成文本嵌入向量""" resp = self.client.embeddings.create( model="text-embedding-v4", input=texts, dimensions=1536 ) return np.array([d.embedding for d in resp.data], dtype='float32') @mcp.tool() asyncdefindex_docs(self, docs: List[str]) -> str: """索引文档到向量库中""" self._docs = docs embeddings = awaitself.embed_text(docs) # 创建 FAISS 索引 dimension = embeddings.shape[1] self._index = faiss.IndexFlatL2(dimension) self._index.add(embeddings) returnf"✅ 已索引 {len(docs)} 篇文档" @mcp.tool() asyncdefretrieve_docs(self, query: str, top_k: int = 3) -> str: """检索最相关的文档""" query_embedding = awaitself.embed_text([query]) distances, indices = self._index.search(query_embedding, top_k) results = [] for i, idx inenumerate(indices[0]): if idx < len(self._docs): results.append(f"[{i}] {self._docs[idx]}") return"\n".join(results) ```![](http://cdn.zhipoai.cn/a67d7e3c.jpg) ### 5.2 关键概念详解 #### 5.2.1 文本嵌入（Embedding） 嵌入是将文本转换为数值向量的过程： ```plaintext 文本: "糖尿病的症状" ↓ (文本嵌入模型)向量: [0.23, 0.45, -0.12, ..., 0.89] (1536 维)

为什么需要嵌入？

计算机可以计算向量的相似度
相似的文本会有接近的向量
可以进行快速的向量搜索

5.2.2 FAISS 索引

FAISS（Facebook AI Similarity Search）是高效的向量搜索库：

# IndexFlatL2：使用欧几里得距离（L2）进行精确搜索index = faiss.IndexFlatL2(1536) # 1536 维向量# 添加向量index.add(embeddings)# 搜索相似向量distances, indices = index.search(query_vector, top_k=3)

FAISS 的优势：

✅ 处理百万级向量无压力
✅ GPU 加速支持
✅ 多种搜索算法（精确、近似等）

6. Client 端实现详解

6.1 Client 核心代码

# client-qwen-ali.pyfrom mcp import ClientSessionfrom mcp.client.stdio import stdio_client, StdioServerParametersfrom openai import OpenAIclassRagClient: def__init__(self): self.session = None self.client = OpenAI( api_key=os.getenv("QWEN_API_KEY"), base_url=os.getenv("QWEN_BASE_URL") ) asyncdefconnect(self, server_script: str): """建立 MCP 连接""" params = StdioServerParameters( command=sys.executable, args=[server_script], ) transport = stdio_client(params) self.stdio, self.write = await transport.__aenter__() self.session = await ClientSession( self.stdio, self.write ).__aenter__() awaitself.session.initialize() asyncdefquery(self, q: str): """执行 RAG 查询流程""" # 步骤 1：检索相关文档 result = awaitself.session.call_tool( "retrieve_docs", {"query": q, "top_k": 3} ) # 步骤 2：使用 LLM 生成回答 response = self.client.chat.completions.create( model="qwen-plus", messages=[ { "role": "system", "content": "你是一个专业的医学助手..." }, { "role": "user", "content": f"问题：{q}\n\n相关文档：\n{result}" } ] ) return response.choices[0].message.content

6.2 RAG 查询流程

7. 快速启动指南

7.1 启动 Server

在第一个终端中：

# 激活环境conda activate mcp# 进入项目目录cd /home/swpucwf/llm-study/mcp-demo/mcp-in-action-master/02-mcp-rag/rag-server# 启动 Serverpython server-ali.py

预期输出：

load_dotenv

Server 启动后会等待 Client 连接。

7.2 启动 Client

在第二个终端中：

# 激活环境conda activate mcp# 进入项目目录cd /home/swpucwf/llm-study/mcp-demo/mcp-in-action-master/02-mcp-rag/rag-client# 启动 Clientpython client-qwen-ali.py ../rag-server/server-ali.py

预期输出：

============================================================🚀 启动 RAG 系统（通义千问 + 阿里百炼）============================================================📡 正在连接到 RAG Server...✅ 可用工具： ['index_docs', 'retrieve_docs']✅ 系统连接成功📚 正在索引医学文档库...✅ 已索引 6 篇文档，总文档数：6============================================================💬 开始对话（输入 '退出' 结束）============================================================❓ 请输入您要查询的医学问题：> ```![](http://cdn.zhipoai.cn/654409b6.jpg) ### 7.3 使用启动脚本（可选） 也可以使用提供的启动脚本： ```plaintext # Serverbash /home/swpucwf/llm-study/mcp-demo/mcp-in-action-master/02-mcp-rag/start-server.sh# Clientbash /home/swpucwf/llm-study/mcp-demo/mcp-in-action-master/02-mcp-rag/start-client.sh ```![](http://cdn.zhipoai.cn/3b50ae5d.jpg) --- 8. 交互示例 ------- ![](http://cdn.zhipoai.cn/9cf72bbc.jpg) ### 8.1 基本查询 ### 8.2 支持的输入类型 * • ✅ **中文输入**：`糖尿病的症状` * • ✅ **英文输入**：`What is diabetes` * • ✅ **混合输入**：`diabetes 症状` * • ✅ **退出命令**：`退出` / `exit` / `quit` --- 9. 深入理解 MCP 协议 -------------- ### 9.1 MCP 的客户端-服务器模型 ```plaintext ┌─────────────────────────────────────────────────────┐│ Client（CLI 应用） ││ ┌──────────────────────────────────────────────┐ ││ │ 使用 ClientSession 与 Server 通信 │ ││ │ - 列出可用工具 │ ││ │ - 调用工具 │ ││ │ - 处理响应 │ ││ └──────────────────────────────────────────────┘ │└─────────────────────────────────────────────────────┘ ↕ (stdio)┌─────────────────────────────────────────────────────┐│ Server（MCP 服务进程） ││ ┌──────────────────────────────────────────────┐ ││ │ 使用 @mcp.tool() 装饰器定义工具 │ ││ │ - index_docs：索引文档 │ ││ │ - retrieve_docs：检索文档 │ ││ └──────────────────────────────────────────────┘ │└─────────────────────────────────────────────────────┘

9.2 @mcp.tool() 装饰器详解

@mcp.tool()async def retrieve_docs(query: str, top_k: int = 3) -> str: """检索最相关的文档 这个装饰器让函数变成一个可被 LLM 调用的工具。 参数： query: 查询文本 top_k: 返回的文档数 返回： 检索到的文档字符串 """ # 实现...

装饰器的作用：

自动注册工具到 MCP Server
解析函数签名生成工具定义
处理客户端的工具调用请求

9.3 工具调用流程

Client 端： 1. 解析用户输入 2. 调用 session.call_tool("retrieve_docs", {...}) 3. 等待响应MCP 通信： { "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/call", "params": { "name": "retrieve_docs", "arguments": { "query": "糖尿病", "top_k": 3 } } }Server 端： 1. 接收工具调用请求 2. 验证参数 3. 执行 retrieve_docs 函数 4. 返回结果MCP 响应： { "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "result": { "content": [{ "type": "text", "text": "[0] 糖尿病是一种慢性代谢性疾病..." }] } }

10. 关键技术点总结

10.1 向量相似度搜索

# 原理：使用向量距离度量相似度距离越小 → 相似度越高query_vector = [0.1, 0.2, 0.3, ...]doc1_vector = [0.1, 0.2, 0.4, ...] # 距离小 → 相关性高doc2_vector = [0.8, 0.7, 0.2, ...] # 距离大 → 相关性低

10.2 异步编程

# 使用 async/await 进行非阻塞 I/Oasync def query(self, q: str): # 异步调用工具（不阻塞） result = await self.session.call_tool(...) # 异步调用 API（不阻塞） response = await self.client.chat.completions.create(...)

10.3 中文输入处理

# 直接使用 input() 函数处理中文query = input("> ") # 支持中文输入# 关键：避免在线程池中运行 input()# ✅ 正确：query = input("> ")# ❌ 错误：query = await loop.run_in_executor(None, input, "> ")

如何学习大模型 AI ？

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