mcp
结合RAG与网络搜索的知识检索MCP工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：mcp。 它的用途是：结合RAG与网络搜索的知识检索MCP工具 详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-app/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“帮我查找最近三个月关于大语言模型推理优化的最新技术进展，并对比我们知识库里去年的方案。”，它会先通过网络搜索获取最新的行业动态和论文，同时从你本地的PGVector知识库中检索出相关的历史技术文档，最后综合这两部分信息，生成一份带有对比和分析的总结报告。
介绍
这个Skill旨在解决在开发或研究过程中，需要快速、准确获取并整合外部网络信息与本地知识库内容的问题。它通过RAG（检索增强生成）技术，将网络搜索与本地向量数据库（PGVector）检索相结合，为用户提供更全面、更相关的信息支持。
使用时，用户可以向AI提出需要查询或分析的问题，Skill会同时调用网络搜索和本地知识库检索，获取相关信息后，交由集成的OpenAI模型进行综合处理和回答，形成最终答案。
它非常适合需要频繁进行信息检索、知识整合和内容创作的开发者、研究人员和内容创作者。无论是编写技术文档时需要参考最新资料，还是分析市场趋势时需要结合历史数据，这个工具都能提供有力支持。
建议在使用前确保已正确配置OpenAI API密钥和PGVector数据库连接。由于涉及网络搜索，请注意信息的时效性和准确性，对于关键信息建议进行二次核实。同时，合理设置检索范围可以优化Token消耗，提升响应效率。
核心特点
核心区别在于它并非单一的搜索或检索工具，而是将实时网络搜索与本地向量化知识库（PGVector）的RAG检索深度结合，并通过OpenAI模型进行信息融合与增强生成，实现了外部动态信息与内部结构化知识的协同调用。
注意事项
不适合对信息实时性要求极高（如秒级股价变动）或完全依赖内部保密数据的场景。
常见问题
这个工具需要自己部署PGVector数据库吗？
是的，需要用户自行部署并配置好PGVector数据库连接。
支持哪些类型的知识库文件导入？
通常支持文本、PDF、Markdown等常见格式，具体需查看项目文档。