AI搜索 MCP最佳实践

阿里云大数据AI技术2025-07-04 16:18

背景

那些 LLM 不知道的事

尝试直接询问LLM"今天天气如何"时，会发现LLM无法回答------它既不知道"今天"是哪天，也无法获取地理位置信息。这揭示了LLM的局限：缺乏与外部工具和实时数据的交互能力。

为解决这一问题，MCP（Model Context Protocol）应运而生。通过标准化协议，MCP使LLM能够自主调用工具（如天气API、地理位置服务），并解耦Agent与Tools的开发，显著降低维护和迭代成本。

当 LLM 学会用工具

  • "让 LLM 自己学会用工具，来解答用户问题。"

上面这句话中，出现了三个角色，"用户"、"工具"、"LLM"，以及隐藏的第四个角色------将这一切粘合起来的"主控程序"。 关于四者的交互流程，下图供以参考：

MCP 干嘛来了

  • 没有 MCP，我要怎么做 按照 Agent+FunctionCall 的模式，我设计了工具 schema，走通了 LLM 的服务调用，终于让 LLM 学会了用工具。但随着工具越来越多、工具调用与 LLM 耦合地越来越深，不管是维护还是迭代，都会消耗大量的精力。

那么，问题来了： • 能不能实现 Agent 与 Tools 的解耦？ • 能不能能统一不同 Tools 的调用协议，让模型快速接入？ • 能不能实现 Tools 的共享？

  • 有了 MCP，我会怎么做

现在有了 MCP，一切都好起来了： • Agent 和 Tools，我可以分开维护了。 • 再多的 Tools，我用"list_tools"+"call_tool"就解决了。 • 我可以分享自己的 Tools，也可以快速接入别人的 Tools了。

近距离看看 MCP

MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to various peripherals and accessories, MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools.

MCP 架构中的角色主要有以下几种：

• MCP Hosts: 相当于上文提到的"主控程序"，比如 Claude Desktop、IDE 等。

• MCP Clients: 服务调用的客户端，通常会被集成到 Host 中执行 list_tools、call_tool 等操作。

• MCP Servers: 服务调用的服务端，通常在此定义 tools、prompts、resources 等。

• Local Data Sources: 本地数据。

• Remote Services: 远端服务。

ps：写了个 mcp demo，就想让 LLM 告诉我，今天天气到底如何？ mcp = FastMCP("Demo")

mcp 复制代码 
@mcp.tool(
    name="get_current_time",
    description="获取当前时间",
)
def get_current_time():
    """
       获取当前时间并进行格式化展示
       :return:
    """
    now = datetime.datetime.now()
    formatted_time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    return formatted_time


@mcp.tool(
    name="get_location",
    description="获取当前地点",
)
def get_location():
    """
       获取当前地点
       :return:
    """
    try:
        response = requests.get("http://ip-api.com/json/")
        data = response.json()

        if data["status"] == "success":
            location_info = {
                "country": data.get("country", ""),
                "region": data.get("regionName", ""),
                "city": data.get("city", "")
            }
            return json.dumps(location_info, ensure_ascii=False)
        else:
            return json.dumps({"error": "无法获取地理位置"}, ensure_ascii=False)
    except Exception as e:
        return json.dumps({"error": str(e)}, ensure_ascii=False)

AI 搜索怎么玩 MCP

场景一：文件解析与总结

描述：通过阿里云AI搜索开放平台集成MCP，快速调用文件解析工具，降低开发门槛。

  1. 前置准备：

1.1. 注册阿里云 ​​AI 搜索开放平台​​，获取 ​​API 密钥​​。

1.2. VSCODE 配置 Cline 工具，集成阿里云 MCP 服务器。

1.3. Cline 配置 LLM 接口

API Provider 选择 OpenAI Compatible

Base URL设为 ​​​​dashscope.aliyuncs.com/compatible-...

1.4. 安装 UV，管理 Python 环境

​​curl -LsSf astral.sh/uv/install.... | sh​​

或者

​​pip install uv​​

  1. Cline 配置 MCP Server

2.1. 下载 ​​alibabacloud-opensearch-mcp-server​​

2.2. 配置mcp server

{ 复制代码 
	"mcpServers": {
		"aisearch-mcp-server": {
			"command": "uv",
			"args": [
				"--directory",
				"/path/to/aisearch-mcp-server",
				"run",
				"aisearch-mcp-server"
			],
			"env": {
				"AISEARCH_API_KEY": "<AISEARCH_API_KEY>",
				"AISEARCH_ENDPOINT": "<AISEARCH_ENDPOINT>"
			}
		}
	}
}

3.业务价值：

• 降低接入成本：通过阿里云标准化接口快速集成搜索服务。

• 灵活扩展：支持以AI搜索为核心丰富的模型服务，可满足多样化的业务需求，加速产品迭代 立即体验：​​阿里云AI搜索开放平台​​

场景二：向量检索及排序

描述：结合OpenSearch向量检索版，支持动态扩展与精准查询，优化成本。

1.前置准备

（新增）开通 ​​Opensearch向量检索版​​，构建一张向量表。

（其他）同场景一

2.Cline 配置 MCP Server

2.1. 下载 ​​alibabacloud-opensearch-mcp-server​​

2.2. 配置mcp server

{ 复制代码 
	"mcpServers": {
		"aisearch-mcp-server": {
			"command": "uv",
			"args": [
				"--directory",
				"/path/to/aisearch-mcp-server",
				"run",
				"aisearch-mcp-server"
			],
			"env": {
				"AISEARCH_API_KEY": "<AISEARCH_API_KEY>",
				"AISEARCH_ENDPOINT": "<AISEARCH_ENDPOINT>"
			}
		},
    "opensearch-vector-mcp-server": {
			"command": "uv",
			"args": [
				"--directory",
				"/path/to/opensearch-vector-mcp-server",
				"run",
				"opensearch-vector-mcp-server"
			],
			"env": {
				"OPENSEARCH_VECTOR_ENDPOINT": "http://ha-cn-***.public.ha.aliyuncs.com",
				"OPENSEARCH_VECTOR_USERNAME": "<username>",
				"OPENSEARCH_VECTOR_PASSWORD": "<password>",
				"OPENSEARCH_VECTOR_INSTANCE_ID": "ha-cn-***",
				"OPENSEARCH_VECTOR_INDEX_NAME": "<Optional: index in vector table>",
				"AISEARCH_API_KEY": "<Optional: AISEARCH_API_KEY for embedding>",
				"AISEARCH_ENDPOINT": "<Optional: AISEARCH_ENDPOINT for embedding>"
			}
		}
	}
}

3.业务价值：

• 精准检索：结合阿里云向量数据库，支持动态扩展和无缝集成。

• 成本优化：按需付费模式，降低向量检索的计算成本。

立即体验：​​阿里云OpenSearch向量检索​​

场景三：Elasticsearch 智能检索

描述：集成阿里云ES服务，实现高效实时数据分析与容灾保障。

1.前置准备

（新增）​​开通 Elasticsearch​​，创建一份索引并写入测试数据

（其他）同场景一

2.Cline 配置 MCP Server

2.1.参考 ​​elasticsearch-mcp-server​​

2.2.配置mcp server

{ 复制代码 
  "mcpServers": {
    "elasticsearch-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@elastic/mcp-server-elasticsearch"
      ],
      "env": {
        "ES_URL": "http://es-cn-***.public.elasticsearch.aliyuncs.com:9200",
        "ES_USERNAME": "<USERNAME>",
        "ES_PASSWORD": "<PASSWORD>"
      }
    }
  }
}

3.业务价值：

• 实时分析：支持全文搜索、复杂查询及实时数据分析。

• 高可靠性：阿里云 ElasticSearch 提供多副本容灾，保障数据安全。

立即体验：​​阿里云Elasticsearch​​

为什么选择阿里云 MCP 解决方案？

选择阿里云 MCP 解决方案的核心原因在于其通过标准化协议与全生命周期服务，显著降低工具链集成复杂度并加速AI应用落地。阿里云 MCP 以协议驱动替代传统硬编码模式，实现跨平台工具调用：

• AI搜索开放平台：提供丰富的 AI 搜索组件化服务服务，调用多模态数据解析、大语言模型、效果测评等数十个服务，实现智能搜索、检索增强生成（RAG）、多模态搜索等场景的搭建，例如：智能客服、对话式搜索、图谱增强、个性化推荐等。

• OpenSearch：内置了各行业的查询语义理解、机器学习排序算法等能力，并充分开放了文本向量检索引擎能力，助力开发者快速搭建智能搜索服务。通过 AI 搜索开放平台，用户可以灵活调用多模态数据解析、文档切分、文本向量、大模型文本生成等组件化服务，满足多种搜索场景需求，例如：电商、内容资讯、游戏、金融等多种行业场景。

• 阿里云 Elasticsearch：可以快速地、近乎于准实时地存储、查询和分析超大数据集，广泛应用于实时日志处理、信息检索、数据的多维查询和统计分析等场景，如：智能客服、企业内部知识库、电商导购、数据服务等。 通过 MCP 协议，可快速调用阿里云 OpenSearch 、ElasticSearch 等工具，帮助企业快速集成工具链、降低开发复杂度、提升业务效率。

更多资讯

• 探索更多案例：​​点击查看阿里云 AI Searach 指南​​

• 免费试用：

• ​​AI搜索开放平台​​（免费开通）

• ​​Elasticsearch ​​（免费试用）

• ​​OpenSearch​​（免费试用）

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