基于MCP的rag系统
github.com/FlyAIBox/mc… 基于MCP的RAG系统主要包含三个核心部分：
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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
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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
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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
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接下来就是启动这个项目了
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| export HF_ENDPOINT=https:
python -m app.main
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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
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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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npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js
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打开·http://localhost:6277· 
提问，可以参考github.com/FlyAIBox/mc… 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 
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