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如何评估MCP代理系统中的图图检索
一个用于测量模型上下文协议代理中检索质量的框架。在MCP代理系统中评估图图检索的帖子首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学几天，这全都与代理有关，我全力以赴，通过让LLMS访问多种工具，Anbeyond Basic Vector搜索：
- Web搜索Various API调用不同数据库
虽然开发了新的MCP服务器的激增，但令人惊讶的评估发生了。当然，您可以使用各种不同的工具将LLM连接起来，但是您真的知道它的表现如何吗？这就是为什么我正在计划一系列专注于评估现成和自定义图MCP服务器的博客文章，尤其是那些从Neo4J中检索信息的服务器。
模型上下文协议（MCP）是拟人化的开放标准，其功能诸如“用于AI应用程序的USB-C端口”，标准化AI系统如何通过将特定功能暴露于客户的轻质服务器连接到外部数据源。关键的见解是可重复使用。开发人员一次构建可重复使用的MCP服务器并在多个AI应用程序中共享它们，而不是为每个数据源进行自定义集成。
MCP服务器通过结构化的JSON-RPC调用实现模型上下文协议，将工具和数据曝光到AI客户端。它处理客户端的请求并针对本地或远程API执行，以返回结果以丰富AI的上下文。
要评估MCP服务器及其检索方法，第一步是生成评估数据集，我们将使用LLM来帮助您。在第二阶段，我们将使用现成的MCP-Neo4J-Cypher服务器，并根据我们创建的基准数据集进行测试。
mcp-neo4j-cypher目前的目标是建立一个坚实的数据集和框架，以便我们可以在整个系列中始终如一地比较不同的检索器。
代码可在GitHub上找到。
github