结果交付：企业级LLM+MCP+RAG+Agent融合架构正在重构AI基建标准！

# mcp_rag_server.pyimport asyncioimport jsonimport hashlibfrom typing import Dict, Any, Optional, Listfrom pathlib import Pathimport loggingfrom mcp.server.fastmcp import FastMCPfrom llama_index.core import VectorStoreIndex, Document, Settingsfrom llama_index.core.node_parser import SentenceSplitterfrom llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbeddingfrom llama_index.llms.openai import OpenAIfrom llama_index.readers.file import PDFReader, CSVReader# 配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO)logger = logging.getLogger(__name__)class RAGServer:    def __init__(self):        self.app = FastMCP("RAG-Server")        self.indices: Dict[str, VectorStoreIndex] = {}        self.document_cache: Dict[str, List[Document]] = {}        self.config = self._load_config()                # 初始化LlamaIndex设置        Settings.llm = OpenAI(model="gpt-4o-mini")        Settings.embed_model = OpenAIEmbedding(model="text-embedding-3-small")                self._register_tools()        def _load_config(self) -> Dict[str, Any]:        """加载配置文件"""        config_path = Path("doc_config.json")        if config_path.exists():            with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:                return json.load(f)        return {"default_chunk_size": 1024, "default_chunk_overlap": 200}        def _get_document_hash(self, file_path: str, chunk_size: int, chunk_overlap: int) -> str:        """计算文档+参数的哈希值，用于缓存判断"""        file_stat = Path(file_path).stat()        content = f"{file_path}_{file_stat.st_size}_{file_stat.st_mtime}_{chunk_size}_{chunk_overlap}"        return hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()        def _parse_documents(self, file_path: str, chunk_size: int, chunk_overlap: int) -> List[Document]:        """解析文档，支持智能缓存"""        doc_hash = self._get_document_hash(file_path, chunk_size, chunk_overlap)                # 检查缓存        if doc_hash in self.document_cache:            logger.info(f"使用缓存文档: {file_path}")            return self.document_cache[doc_hash]                # 根据文件类型选择解析器        file_path_obj = Path(file_path)        if file_path_obj.suffix.lower() == '.pdf':            reader = PDFReader()        elif file_path_obj.suffix.lower() == '.csv':            reader = CSVReader()        else:            raise ValueError(f"不支持的文件格式: {file_path_obj.suffix}")                # 解析文档        documents = reader.load_data(file_path)                # 分块处理        splitter = SentenceSplitter(            chunk_size=chunk_size,            chunk_overlap=chunk_overlap        )                nodes = splitter.get_nodes_from_documents(documents)        processed_docs = [Document(text=node.text, metadata=node.metadata) for node in nodes]                # 缓存结果        self.document_cache[doc_hash] = processed_docs        logger.info(f"文档解析完成: {file_path}, 分块数: {len(processed_docs)}")                return processed_docs        def _register_tools(self):        """注册MCP工具"""                @self.app.tool()        def create_vector_index(            file_path: str,            index_name: str,            chunk_size: int = None,            chunk_overlap: int = None,            force_recreate: bool = False        ) -> str:            """            创建向量索引                        Args:                file_path: 文档路径                index_name: 索引名称                chunk_size: 分块大小                chunk_overlap: 分块重叠                force_recreate: 强制重建            """            try:                # 使用默认配置                chunk_size = chunk_size or self.config["default_chunk_size"]                chunk_overlap = chunk_overlap or self.config["default_chunk_overlap"]                                # 检查是否需要重建                if not force_recreate and index_name in self.indices:                    return f"索引 {index_name} 已存在，使用 force_recreate=True 强制重建"                                # 解析文档                documents = self._parse_documents(file_path, chunk_size, chunk_overlap)                                # 创建索引                index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)                self.indices[index_name] = index                                return f"成功创建索引 {index_name}，包含 {len(documents)} 个文档块"                            except Exception as e:                logger.error(f"创建索引失败: {str(e)}")                return f"创建索引失败: {str(e)}"                @self.app.tool()        def query_document(            index_name: str,            query: str,            top_k: int = 5        ) -> str:            """            查询文档                        Args:                index_name: 索引名称                query: 查询问题                top_k: 返回结果数量            """            try:                if index_name not in self.indices:                    return f"索引 {index_name} 不存在，请先创建索引"                                # 执行查询                query_engine = self.indices[index_name].as_query_engine(                    similarity_top_k=top_k                )                response = query_engine.query(query)                                return str(response)                            except Exception as e:                logger.error(f"查询失败: {str(e)}")                return f"查询失败: {str(e)}"                @self.app.tool()        def get_document_summary(            index_name: str,            summary_type: str = "brief"        ) -> str:            """            获取文档摘要                        Args:                index_name: 索引名称                summary_type: 摘要类型 (brief/detailed)            """            try:                if index_name not in self.indices:                    return f"索引 {index_name} 不存在"                                # 生成摘要                summary_engine = self.indices[index_name].as_query_engine()                                if summary_type == "brief":                    query = "请用3-5句话概括这个文档的主要内容"                else:                    query = "请详细总结这个文档的核心观点和关键信息"                                response = summary_engine.query(query)                return str(response)                            except Exception as e:                logger.error(f"生成摘要失败: {str(e)}")                return f"生成摘要失败: {str(e)}"                @self.app.tool()        def list_indices() -> str:            """列出所有可用的索引"""            if not self.indices:                return "当前没有可用的索引"                        index_info = []            for name, index in self.indices.items():                doc_count = len(index.docstore.docs)                index_info.append(f"- {name}: {doc_count} 个文档块")                        return "可用索引：\n" + "\n".join(index_info)# 服务端启动脚本async def main():    server = RAGServer()    await server.app.run()if __name__ == "__main__":    asyncio.run(main())

# mcp_rag_client.pyimport asyncioimport jsonfrom typing import Dict, List, Anyfrom pathlib import Pathfrom langgraph.graph import Graph, ENDfrom langgraph.prebuilt import ToolExecutorfrom langchain.agents import AgentExecutorfrom langchain.schema import SystemMessage, HumanMessagefrom langchain_openai import ChatOpenAIclass RAGAgent:    def __init__(self, mcp_server_url: str = "http://localhost:8000"):        self.mcp_server_url = mcp_server_url        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)        self.tools = self._load_mcp_tools()        self.tool_executor = ToolExecutor(self.tools)        self.config = self._load_config()                # 构建工作流图        self.graph = self._build_workflow()        def _load_config(self) -> Dict[str, Any]:        """加载MCP配置"""        config_path = Path("mcp_config.json")        if config_path.exists():            with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:                return json.load(f)        return {"available_indices": [], "document_descriptions": {}}        def _load_mcp_tools(self) -> List[Any]:        """从MCP服务端加载工具"""        # 这里简化处理，实际实现需要通过MCP协议获取工具列表        # 返回模拟的工具列表        return []        def _build_workflow(self) -> Graph:        """构建LangGraph工作流"""        workflow = Graph()                # 添加节点        workflow.add_node("planner", self.planning_node)        workflow.add_node("executor", self.execution_node)        workflow.add_node("reviewer", self.review_node)                # 添加边        workflow.add_edge("planner", "executor")        workflow.add_edge("executor", "reviewer")                # 条件边        workflow.add_conditional_edges(            "reviewer",            self.should_continue,            {                "continue": "planner",                "end": END            }        )                # 设置入口        workflow.set_entry_point("planner")                return workflow.compile()        def planning_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:        """任务规划节点"""        messages = state.get("messages", [])                # 构建系统提示，包含文档感知信息        system_prompt = self._build_system_prompt()                # 调用LLM进行规划        planning_messages = [            SystemMessage(content=system_prompt),            HumanMessage(content=f"请分析以下任务并制定执行计划：{messages[-1].content}")        ]                response = self.llm.invoke(planning_messages)                # 解析规划结果        plan = self._parse_plan(response.content)                state["current_plan"] = plan        state["plan_step"] = 0                return state        def execution_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:        """任务执行节点"""        plan = state.get("current_plan", [])        step = state.get("plan_step", 0)                if step >= len(plan):            state["execution_complete"] = True            return state                # 执行当前步骤        current_step = plan[step]        result = self._execute_step(current_step)                # 保存执行结果        if "execution_results" not in state:            state["execution_results"] = []        state["execution_results"].append(result)                return state        def review_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:        """结果评审节点"""        results = state.get("execution_results", [])                # 评估执行结果        review_prompt = f"""        请评估以下执行结果的质量和完整性：                执行结果：{results}                判断是否需要进一步执行或调整计划。        """                response = self.llm.invoke([HumanMessage(content=review_prompt)])                # 解析评审结果        state["review_result"] = response.content        state["needs_continue"] = "需要继续" in response.content                return state        def should_continue(self, state: Dict[str, Any]) -> str:        """判断是否继续执行"""        if state.get("execution_complete", False):            return "end"                if state.get("needs_continue", False):            state["plan_step"] += 1            return "continue"                return "end"        def _build_system_prompt(self) -> str:        """构建包含文档感知信息的系统提示"""        available_indices = self.config.get("available_indices", [])        doc_descriptions = self.config.get("document_descriptions", {})                prompt = """        你是一个专业的文档分析助手，具备以下能力：        1. 文档查询和分析        2. 多文档对比分析        3. 文档摘要生成        4. 索引管理        可用的文档索引：        """                for index_name in available_indices:            description = doc_descriptions.get(index_name, "无描述")            prompt += f"- {index_name}: {description}\n"                prompt += """                可用工具：        - create_vector_index: 创建文档向量索引        - query_document: 查询特定文档        - get_document_summary: 获取文档摘要        - list_indices: 列出所有索引                请根据用户需求，智能选择合适的工具和索引进行任务执行。        """                return prompt        def _parse_plan(self, plan_text: str) -> List[Dict[str, Any]]:        """解析执行计划"""        # 简化实现，实际需要更复杂的解析逻辑        steps = []        lines = plan_text.split('\n')                for line in lines:            if line.strip().startswith('-') or line.strip().startswith('1.'):                steps.append({                    "action": line.strip(),                    "tool": "query_document",  # 示例                    "parameters": {}                })                return steps        def _execute_step(self, step: Dict[str, Any]) -> str:        """执行单个步骤"""        # 这里应该调用MCP工具        # 简化实现        return f"执行步骤：{step['action']}"        async def run(self, query: str) -> str:        """运行Agent"""        initial_state = {            "messages": [HumanMessage(content=query)],            "execution_results": [],            "execution_complete": False        }                # 执行工作流        final_state = await self.graph.ainvoke(initial_state)                # 生成最终答案        results = final_state.get("execution_results", [])                final_answer = f"""        任务执行完成！                执行结果：        {chr(10).join(results)}                如需更详细的分析，请告诉我具体要求。        """                return final_answer# 客户端启动脚本async def main():    agent = RAGAgent()        # 示例查询    queries = [        "帮我分析北京和上海的税收政策差异",        "为我总结最新的AI发展报告",        "创建一个关于市场分析的新索引"    ]        for query in queries:        print(f"\n查询: {query}")        result = await agent.run(query)        print(f"结果: {result}")if __name__ == "__main__":    asyncio.run(main())

# mcp_config.json{  "server_url": "http://localhost:8000",  "available_indices": [    "tax-beijing",    "tax-shanghai",    "ai-report-2025",    "market-analysis"  ],  "document_descriptions": {    "tax-beijing": "北京市税收政策文件集合",    "tax-shanghai": "上海市税收政策文件集合",    "ai-report-2025": "2025年人工智能发展报告",    "market-analysis": "市场分析相关文档"  },  "tools_permissions": {    "create_vector_index": true,    "query_document": true,    "get_document_summary": true,    "list_indices": true  }}# doc_config.json{  "default_chunk_size": 1024,  "default_chunk_overlap": 200,  "supported_formats": ["pdf", "csv", "txt", "docx"],  "embedding_model": "text-embedding-3-small",  "llm_model": "gpt-4o-mini",  "max_cache_size": 1000}

[2025-07-12 10:30:01] 开始任务规划...[2025-07-12 10:30:02] 检测到多文档对比任务[2025-07-12 10:30:03] 规划步骤：  1. 查询北京税收政策  2. 查询上海税收政策  3. 执行对比分析  4. 生成综合报告[2025-07-12 10:30:04] 执行步骤1: query_document(index_name="tax-beijing", query="税收政策概述")[2025-07-12 10:30:08] 北京政策查询完成，获得5个相关文档块[2025-07-12 10:30:09] 执行步骤2: query_document(index_name="tax-shanghai", query="税收政策概述")[2025-07-12 10:30:13] 上海政策查询完成，获得4个相关文档块[2025-07-12 10:30:14] 执行步骤3: 对比分析[2025-07-12 10:30:18] 生成对比报告完成[2025-07-12 10:30:19] 任务执行完成！

# Agent自动识别文件类型和创建索引await agent.run("创建财务报告索引")# 执行日志[INFO] 检测到文件: financial_report_2025.pdf[INFO] 计算文档哈希: a1b2c3d4e5f6...[INFO] 开始创建索引: financial-2025[INFO] 文档分块完成: 156个块[INFO] 向量索引创建完成[INFO] 生成文档摘要...

def _get_document_hash(self, file_path: str, chunk_size: int, chunk_overlap: int) -> str:    """智能缓存的核心：文档内容+参数联合哈希"""    file_stat = Path(file_path).stat()    # 文件路径 + 大小 + 修改时间 + 分块参数 = 唯一标识    content = f"{file_path}_{file_stat.st_size}_{file_stat.st_mtime}_{chunk_size}_{chunk_overlap}"    return hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()

# 针对不同文档类型的优化参数DOCUMENT_CONFIGS = {    'financial_report': {        'chunk_size': 1500,        'chunk_overlap': 300,        'reason': '财务报告需要保持数字和表格的完整性'    },    'legal_document': {        'chunk_size': 800,        'chunk_overlap': 150,        'reason': '法律文档需要精确的条款边界'    },    'research_paper': {        'chunk_size': 1200,        'chunk_overlap': 200,        'reason': '学术论文需要保持逻辑段落的完整性'    }}

async def _discover_tools(self) -> List[str]:    """动态发现MCP服务端的可用工具"""    # 通过MCP协议获取工具列表    response = await self.mcp_client.list_tools()    return [tool['name'] for tool in response['tools']]

# 创建虚拟环境python -m venv mcp_rag_envsource mcp_rag_env/bin/activate  # Linux/Mac# mcp_rag_env\Scripts\activate  # Windows

# 安装依赖pip install -r requirements.txt# requirements.txtfastapi==0.104.1uvicorn==0.24.0llama-index==0.9.15langgraph==0.0.25langchain==0.1.0langchain-openai==0.0.5mcp-server==0.1.0pymupdf==1.23.8pandas==2.1.4numpy==1.24.3

# 设置OpenAI API密钥export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

# 创建配置文件mkdir configcp mcp_config.json config/cp doc_config.json config/3. 启动服务# 启动RAG服务端python mcp_rag_server.py &# 启动Agent客户端python mcp_rag_client.py4. Docker部署# DockerfileFROM python:3.11-slimWORKDIR /appCOPY requirements.txt .

RUN pip install -r requirements.txtCOPY . .EXPOSE 8000CMD ["uvicorn", "mcp_rag_server:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]# docker-compose.ymlversion: '3.8'services:  rag-server:    build: .    ports:      - "8000:8000"    environment:      - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}    volumes:      - ./documents:/app/documents      - ./config:/app/config      rag-client:    build: .    depends_on:      - rag-server    environment:      - MCP_SERVER_URL=http://rag-server:8000    command: python mcp_rag_client.py

# 即将支持的文档类型MULTIMODAL_SUPPORT = {    'image': ['png', 'jpg', 'jpeg', 'gif'],    'audio': ['mp3', 'wav', 'flac'],    'video': ['mp4', 'avi', 'mov'],    'presentation': ['pptx', 'key'],    'spreadsheet': ['xlsx', 'numbers']}# 多模态处理工具@app.tool()def create_multimodal_index(    file_path: str,    content_type: str,    index_name: str) -> str:    """创建多模态文档索引"""    if content_type == 'image':        # 使用OCR + 图像理解        return process_image_document(file_path, index_name)    elif content_type == 'audio':        # 使用语音识别        return process_audio_document(file_path, index_name)    # ... 其他类型处理

class IncrementalIndexManager:    def __init__(self):        self.change_tracker = {}        def track_document_changes(self, file_path: str):        """追踪文档变更"""        current_hash = self._get_file_hash(file_path)        if file_path in self.change_tracker:            return current_hash != self.change_tracker[file_path]        return True        def update_index_incrementally(self, index_name: str, changed_files: List[str]):        """增量更新索引"""        # 只重建变更的文档部分        for file_path in changed_files:            self._update_document_nodes(index_name, file_path)

# 分布式索引架构class DistributedRAGServer:    def __init__(self, node_id: str, cluster_nodes: List[str]):        self.node_id = node_id        self.cluster_nodes = cluster_nodes        self.shard_manager = ShardManager()        def create_distributed_index(self, documents: List[str], index_name: str):        """创建分布式索引"""        # 文档分片        shards = self.shard_manager.create_shards(documents)                # 分布式处理        for shard in shards:            target_node = self._select_node(shard)            self._send_shard_to_node(shard, target_node)

class SmartCacheManager:    def __init__(self):        self.access_patterns = {}        self.cache_priority = {}        def record_access(self, index_name: str, query: str):        """记录访问模式"""        pattern_key = f"{index_name}:{query}"        self.access_patterns[pattern_key] = self.access_patterns.get(pattern_key, 0) + 1        def optimize_cache(self):        """基于访问模式优化缓存"""        # 根据访问频率调整缓存优先级        for pattern, frequency in self.access_patterns.items():            if frequency > 10:  # 高频访问                self.cache_priority[pattern] = 'high'