最近，我们注意到一些技术团队开始探讨MaxKB是否支持以MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的方式对外提供服务。这一需求的背景非常明确：随着企业中多个AI智能体（例如客服、财务、运维、人事等）陆续部署，大家越来越需要一个能够统一调度、动态响应的入口。
传统做法是预先固化工作流，然后在MaxKB应用的高级编排中通过逻辑判断调用任意一个智能体。这样的做法不仅灵活性低，面对以下几类实际需求时也会显得力不从心：
■业务需求变更频繁：业务规则、制度、流程经常调整，固定流程无法实时适配；
■ 上下文动态组合：用户单次提出的问题可能涉及多个领域，例如“帮我订一张去北京的高铁票，并确认差旅标准”。这一场景需要同时调用财务、差旅和OA三个智能体，传统的编排方式必须提前穷举所有组合，使得工作流体量膨胀，同时缺乏扩展性；
■ 智能体动态上下线：每新增或下线一个智能体时，必须修改整个工作流的编排逻辑；
■ 用户意图变化：对话中用户随时追加约束或修改条件时，传统节点难以回溯，引入工作流上下文又容易导致Token大量消耗与大模型幻觉增加；
■ 智能体能力无法协同：无法让各个智能体在运行时互相调用和配合。
一、解决方案
MaxKB应用启用API KEY后，利用对外提供的API接口，将其封装为标准MCP Tool。每个应用的配置、功能与工具描述可以作为部署变量动态提供给大模型上下文，从而实现针对不同应用分别部署独立的MCP服务。
此方案目前已实现功能包括：
■ 符合标准的MCP Tool接口，可以被Claude Desktop、Cursor、Dify、LangChain等客户端直接调用；
■ 支持流式传输（streamable_http）。
基于上述功能，将MaxKB应用发布为MCP服务后再接入到业务系统智能体，可以带来以下优势：
■ 零编排调用：支持MaxKB以及Claude、Cursor、Dify、LangChain等MCP兼容客户端在对话过程中动态识别和调用MaxKB工具，无需预定义流程；
■ 即插即用：新增/下线应用仅需调整MCP配置，无需重构整体工作流；
■ 多智能体并行处理：用户单次查询可以同时触发多个MaxKB应用的MCP Tool（例如财务+人事+运维），结果自动汇总返回；
■ 用户问题动态调整：通过大模型提示词，在用户的问题无法回答或者检索不到内容时，让AI动态调整用户问题（比如当用户提问“如何报销差旅”没有检索到答案时，可以让AI尝试改写用户问题为“出差发票如何申请报销”），然后调用MCP应用查询。
二、实现方法
1. 适用于MaxKB V1版本
已经打包好镜像，下载后可直接运行：
下载链接：
https://f2c-east-1258036468.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/MaxKB%E5%BA%94%E7%94%A8%EF%BC%88%E5%8B%BF%E5%88%A0%EF%BC%89/maxkb-app-mcp.tar加载镜像使用以下命令：
docker load -i maxkb-app-mcp.tar配置docker-compose.yml如下：
运行服务：
docker-compose up -d2. 适用于MaxKB V2版本
已经打包好镜像，下载后可直接运行：
下载链接：
https://f2c-east-1258036468.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/MaxKB%E5%BA%94%E7%94%A8%EF%BC%88%E5%8B%BF%E5%88%A0%EF%BC%89/maxkbv2-app-mcp.tar加载镜像使用以下命令：
docker load -i maxkbv2-app-mcp.tar配置docker-compose.yml如下：
version:'3.8'
services:
mcp-maxkbv2-server:
image: maxkbv2-app-mcp:latest
container_name: maxkbv2-mcp-app
ports:
-"18010:8000"# 将主机的8000端口映射到容器的8000端口
environment: # 设置环境变量
API_KEY:"application-xxxxx"# 替换为你的实际 API 密钥
BASE_URL:"https://xxxxxxx"#替换为你的实际部署的MaxKB地址
SERVER_NAME:"医院HIS系统智能问答系统"
TOOL_NAME:"maxkb_chat"
TOOL_DESCRIPTION:"发送消息查询医院HIS系统使用说明，包含出入院、护士站、住院、门诊、药房等使用模块"
restart: always启动并查看日志：
docker-compose up -d
docker logs -f maxkbv2-mcp-app查看日志，看到如下界面即为成功。
三、使用方式
1. 配置MCP服务
在MaxKB应用的AI对话节点配置MCP工具。JSON格式如下：
{
"maxkb-mcp": {
"url":"http://hostip:port/mcp",
"transport":"streamable_http"
}
}此外，也可以采用MaxKB的MCP调用节点来配置MCP。在下方工具列表中，可以查看刚刚我们在docker-compose文件中自定义的MaxKB应用MCP工具及描述。
2. 测试问答效果
在高级编排页面调试对话，大模型将根据用户的问题，自动调用对应的MaxKB应用MCP工具获取答案并回复。
四、总结
通过上述方案，企业可以直接将现有的MaxKB智能体应用，以MCP的方式对外提供服务，无需开发即可显著提升智能体应用的跨域协作能力，同时也能够大幅降低业务智能体扩展与迭代的复杂度。依托MCP协议，MaxKB能够帮助企业快速构建可扩展、易维护的一体化AI应用生态。