大模型之家讯 日前，清华大学 THUNLP、东北大学 NEUIR、OpenBMB 与 AI9Stars 联合推出 UltraRAG 2.0，首个基于 Model Context Protocol (MCP) 的检索增强生成（RAG）框架。该框架将检索、生成、评测等核心模块标准化为独立 MCP Server，并通过 YAML 文件声明串行、循环、条件分支等流程，研发者仅需写数十行 YAML 与约 50 行代码即可完成如 IRCoT 这类复杂多轮推理系统，较传统实现代码量从 900 行降至 50 行。UltraRAG 2.0 兼容动态检索、多轮交互与条件判断，性能在多跳任务上较 Vanilla RAG 提升约 12%。MCP 架构实现模块热插拔与跨项目复用，支持 17 大 benchmark 与多主流 baseline，极大降低研发门槛。该框架适用于智能客服、教育辅导、医疗问答等场景，帮助科研人员将更多精力投入算法创新。项目已开源，文档与示例可在 GitHub 与官方主页获取。
