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开源 MCP-RAG Agent V2：用语义检索只注入 Top-K 相关工具
zhouboxu1998-web/llm-mcp-rag-public
来源与原文
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发布时间：（北京时间）
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https://github.com/zhouboxu1998-web/llm-mcp-rag-public
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AI 导读
作者开源了 MCP-RAG Agent V2，一个面向 MCP Tool Calling 的语义路由 Agent，通过向量索引对 MCP 工具做语义检索，只把与 Query 相关的 Top-K 工具注入 LLM，再经 MCP Client 完成多轮 Tool Calling。在 18 个真实工具、合成干扰工具扩到 100 个的评测中，Hit@1 为 80%-85%，只传 Top-5 工具可将估算工具定义上下文压缩约 90%（100 工具时 20 例中 19 例命中 Top-5）；作者同时列出了纯稠密检索、20 条小样本评测、未测最终答案质量等局限。
推荐理由
项目给出20个查询、最多100工具规模的检索实测数据，读者可以借此了解语义工具路由在上下文压缩与命中率之间的取舍。
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