学习mcp—in-action

基于MCP的rag系统

https://github.com/FlyAIBox/mcp-in-action/tree/rag_0.1.1/mcp-rag 基于MCP的RAG系统主要包含三个核心部分：

1. 知识库服务(MCP Server)：基于Milvus向量数据库实现的后端服务，负责文档存储和检索
2. 客户端工具(MCP Client)：与MCP Server通信的客户端，实现知识库的构建和检索功能
3. 大模型集成：通过LLM实现文档切分、FAQ提取、问题拆解和回答生成等核心功能启动步骤如下所示拷贝.env.template 为.env文件

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MILVUS_HOST=localhost
MILVUS_PORT=19530
EMBEDDING_MODEL=all-MiniLM-L6-v2
KNOWLEDGE_COLLECTION=knowledge_store
FAQ_COLLECTION=faq_store
VECTOR_DIMENSION=384

接下来就是启动这个项目了

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export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
python -m app.main

如果一切正常，你会得到下面的输出

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INFO:     Started server process [76521]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit)
INFO:     127.0.0.1:42300 - "GET /sse HTTP/1.1" 200 OK
INFO:     127.0.0.1:57392 - "GET /api/v1 HTTP/1.1" 404 Not Found
INFO:     127.0.0.1:57392 - "GET /api/v1 HTTP/1.1" 404 Not Found
INFO:     127.0.0.1:44854 - "GET /api/v1 HTTP/1.1" 404 Not Found
INFO:     127.0.0.1:44854 - "GET /api/v1 HTTP/1.1" 404 Not Found
INFO:     127.0.0.1:38692 - "GET /sse HTTP/1.1" 200 OK

验证服务器是否启动成功： http://localhost:8080/sse 接下来本地启动sse的调试模式

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  # 启动 MCP Inspector
  npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js

打开·http://localhost:6277· 提问，可以参考https://github.com/FlyAIBox/mcp-in-action/blob/main/mcp-rag/milvus-mcp-server/MCP-Tools-%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%96%87%E6%A1%A3.md 其中注意，json中的内容，需要分开对应到输入框中，不然会报错的