.....
@app.tool()
asyncdefcreate_vector_index(
    ctx: Context, 
    file_path: str, 
    index_name: str, 
    chunk_size: int = 500, 
    chunk_overlap: int = 50, 
    force_recreate: bool = False
) -> str:
    """创建或加载文档向量索引（使用缓存的节点）
    
    Args:
        ctx: 上下文对象
        file_path: 文档文件路径
        index_name: 索引名称
        chunk_size: 文本块大小
        chunk_overlap: 文本块重叠大小
        force_recreate: 是否强制重新创建索引
    
    Returns:
        操作结果描述
    """
    #用来判断索引是否存在
    storage_path = f"{storage_dir}/{index_name}"
    
    try:
        # 获取Chroma客户端
        chroma = ctx.request_context.lifespan_context.chroma
        
        # 获取节点缓存路径（文档内容hash_chunksize_chunovlerlap）
        cache_path = get_cache_path(file_path, chunk_size, chunk_overlap)
        
        # 确定是否需要重建索引：强制 or 索引不存在 or 文档有变
        need_recreate = (
            force_recreate or
            not os.path.exists(storage_path) or
            not os.path.exists(cache_path)
        )
            
        if os.path.exists(storage_path) andnot need_recreate:
            returnf"索引 {index_name} 已存在且参数未变化，无需创建"
        
        # 如果需要重新创建，首先尝试删除现有的索引向量库
        try:
            chroma.delete_collection(name=index_name)
        except Exception as e:
            logger.warning(f"删除集合时出错 (可能是首次创建): {e}")
            
        # 创建新的向量库
        collection = chroma.get_or_create_collection(name=index_name)
        vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=collection)
        
       # 加载与拆分文档 
        nodes = await load_and_split_document(ctx, file_path, chunk_size, chunk_overlap) 
        logger.info(f"加载了 {len(nodes)} 个节点")
        
        # 创建向量索引
        storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)
        vector_index = VectorStoreIndex(nodes, storage_context=storage_context, embed_model=embedded_model)
        
        # 缓存索引信息，这样下次不会重建
        vector_index.storage_context.persist(persist_dir=storage_path)
        returnf"成功创建索引: {index_name}, 包含 {len(nodes)} 个节点"
        
    except Exception as e:
......

@app.tool()
async  def query_document(
    ctx: Context, 
    index_name: str, 
    query: str,
    similarity_top_k: int = 5
) -> str:
    """从文档中查询事实性信息，用于回答具体的细节问题
    
    Args:
        ctx: 上下文对象
        index_name: 索引名称
        query: 查询文本
        similarity_top_k: 返回的相似节点数量
    
    Returns:
        查询结果
    """
......

{
  "servers": {
    "rag_server": {
      "transport": "sse",
      "url": "http://localhost:5050/sse",
      "allowed_tools": ["load_and_split_document", "create_vector_index", "get_document_summary", "query_document"]
    },
     
    ...其他server...
}

{
    "data/c-rag.pdf": {
        "description": "c-rag技术论文，可以回答c-rag有关问题",
        "index_name": "c-rag",
        "chunk_size": 500,
        "chunk_overlap": 50
    },
    "data/questions.csv": {
        "description": "税务问题数据集，包含常见税务咨询问题和答案",
        "index_name": "tax-questions",
        "chunk_size": 500,
        "chunk_overlap": 50
    },
    ....其他需要索引和查询的文档.....
}

......
        client = MultiServerMCPClient.from_config('mcp_config.json')
        asyncwith client as mcp_client: 
        
            logger.info(f"已连接到MCP服务器: {', '.join(mcp_client.get_connected_servers())}")
            
            # 创建智能体
            rag = AgenticRAGLangGraph(client=mcp_client, doc_config=doc_config)

            # 创建向量索引，自动排重
            await rag.process_files()
            
            # 构建智能体
            await rag.build_agent()
            
            # 交互式对话
            await rag.chat_repl()

......
    async def build_agent(self) -> None:

        # 获取服务端提供的工具列表
        mcp_tools = await self.client.get_tools_for_langgraph()

        ...略：配置文件生成doc_info....

        # 使用LangGraph创建ReAct智能体
        self.agent = create_react_agent(
            model=llm,
            tools=mcp_tools,
            prompt=SYSTEM_PROMPT.format(
              doc_info_str=doc_info_str,
              current_time=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')),
        )
        
        logger.info("===== 智能体构建完成 =====")