RAG Agent with Model Context Protocol (MCP)
Mekanisme RAG yang terintegrasi dengan konsep Model Context Protocol (MCP)
RAG Agent with Model Context Protocol (MCP)
Project ini adalah sebuah AI agent berbasis RAG (Retrieval Augmented Generation) yang terintegrasi langsung dengan Model Context Protocol (MCP).
Saya membuat project ini karena saya ingin memahami bagaimana sebuah AI agent dapat berinteraksi dengan tools eksternal melalui MCP. Selain itu, project ini juga berangkat dari masalah yang sering saya temui ketika mengembangkan AI agent.
Biasanya ketika saya membuat project AI baru, saya harus membuat ulang berbagai tools yang dibutuhkan oleh agent, seperti tools untuk mengambil data, melakukan perhitungan, atau melakukan proses tertentu. Hal ini cukup memakan waktu karena setiap project harus mengimplementasikan tools tersebut dari awal.
Karena itu saya mencoba menggunakan konsep MCP, sehingga AI agent yang saya bangun dapat langsung menggunakan tools yang tersedia di server tanpa harus membuat ulang tools tersebut setiap kali membuat project baru.
Problem
Dalam pengembangan AI agent, sering kali kita perlu membuat berbagai tools agar agent dapat melakukan tugas tertentu.
Masalahnya adalah:
- Tools yang dibuat sering kali hanya digunakan pada satu project
- Ketika membuat project baru, tools tersebut harus dibuat ulang
- Hal ini membuat proses development menjadi kurang efisien
Selain itu, saya juga ingin memahami bagaimana sebuah agent dapat menggunakan tools yang berada di luar sistemnya secara modular.
Solution
Untuk mengatasi masalah tersebut, saya membuat sebuah AI agent berbasis RAG yang terintegrasi dengan Model Context Protocol (MCP).
Dengan pendekatan ini, agent tidak perlu lagi memiliki semua tools secara lokal. Sebaliknya, agent dapat memanggil tools yang tersedia di MCP server.
Pendekatan ini memberikan beberapa keuntungan:
- Tools dapat digunakan kembali oleh berbagai project
- Arsitektur sistem menjadi lebih modular
- Pengembangan agent menjadi lebih fleksibel
Agent hanya perlu mengetahui bagaimana cara berkomunikasi dengan server MCP, lalu tools yang tersedia di server tersebut dapat langsung digunakan.
RAG Pipeline
Selain integrasi MCP, project ini juga menggunakan Retrieval Augmented Generation (RAG) untuk meningkatkan kualitas jawaban dari AI.
Pipeline yang digunakan dalam sistem ini kira-kira seperti berikut:
User Query
↓
Retriever (Vector Search)
↓
Relevant Context
↓
LLM Reasoning
↓
Final Response
Dengan pendekatan ini, AI agent dapat memberikan jawaban yang lebih kontekstual berdasarkan dokumen yang tersedia di knowledge base.
Integrasi MCP
Dalam sistem ini, MCP digunakan sebagai jembatan komunikasi antara AI agent dan tools yang tersedia di server.
Alur kerjanya secara sederhana adalah:
User Query
↓
AI Agent (LangGraph)
↓
Request Tool via MCP
↓
MCP Server
↓
Tool Execution
↓
Result Returned to Agent
Dengan arsitektur ini, tools tidak lagi menjadi bagian dari agent secara langsung, melainkan berada pada server yang dapat diakses oleh berbagai agent.
Tech Stack
Project ini dibangun menggunakan beberapa teknologi berikut:
AI Agent Orchestration
- LangGraph
RAG Framework
- LangChain
Vector Store
- FAISS
Tool Communication
- Model Context Protocol (MCP)
Model
- GPT-3.5-turbo
- GPT-4o-mini
Learning Outcome
Melalui project ini saya mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana Model Context Protocol (MCP) dapat digunakan untuk membuat sistem AI yang lebih modular dan reusable.
Saya juga belajar bagaimana mengintegrasikan RAG pipeline dengan AI agent, serta bagaimana agent dapat berinteraksi dengan tools eksternal melalui protokol komunikasi yang terstandarisasi.
Project ini membantu saya memahami bahwa dengan pendekatan yang tepat, AI agent dapat dibangun dengan arsitektur yang lebih scalable dan tidak bergantung pada implementasi tools secara lokal di setiap project.