MCP 实践：基于 MCP 架构实现知识库答疑系统
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业界推测 2025 年是 AI Agent 的元年，从目前的技术发展速度看确实是有这个趋势。从年初 DeepSeek 的爆火开始，目前开源大模型的能力基本与商业大模型拉齐甚至是超越，完全开放的开源策略让大模型的使用彻底平权。这个可以说在某种程度上改变了 AI 应用的商业模式，基于自训练的闭源模型的优势被显著削弱，商业竞争从模型性能转向对应用场景的创新。 AI 应用的形态不断演进，从早期的 Chat 到 RAG，再到现在的 Agent。参考 Web 2.0 和移动互联网时代的技术发展，当某种新形态的应用开发需求爆发式增长，会催生新的开发框架和新的标准的建立，AI 应用正在经历这个过程。 目前开发框架还处于百花齐放的状态，Python 是否会成为主流开发语言，哪个开发框架会成为主流，这些都还未知，有待观望。但是近期比较火热的 MCP（Model Context Protocol）看起来已成事实标准，特别是近期 OpenAI 也官宣了对 MCP 的支持。 关于 MCP 的介绍不在本文赘述，本着学习的目的，动手做了一个实践，主要为了体验如何基于 MCP 开发一个 Agent 应用。本次实践会实
