项目简介

检索增强生成系统（RAG）正从早期“检索+生成”的简单拼接，走向融合 自适应知识组织、多轮推理、动态检索 的复杂知识系统（典型代表如 DeepResearch、Search-o1）。但这种复杂度的提升，使科研人员在 方法复现、快速迭代新想法 时，面临着高昂的工程实现成本。

为了解决这一痛点，清华大学 THUNLP 实验室、东北大学 NEUIR 实验室、OpenBMB 与 AI9stars 联合推出 UltraRAG 2.0 （UR-2.0）—— 首个基于 Model Context Protocol (MCP) 架构设计的 RAG 框架。这一设计让科研人员只需编写 YAML 文件，就可以直接声明串行、循环、条件分支等复杂逻辑，从而以极低的代码量快速实现多阶段推理系统。

其核心思路是：

• 组件化封装：将RAG 的核心组件封装为标准化的独立 MCP Server；
• 灵活调用与扩展：提供 函数级 Tool 接口，支持功能的灵活调用与扩展；
• 轻量流程编排：借助 MCP Client，建立自上而下的简洁化链路搭建；

与传统框架相比，UltraRAG 2.0 显著降低了复杂 RAG 系统的 技术门槛与学习成本，让研究者能够将更多精力投入到 实验设计与算法创新 上，而不是陷入冗长的工程实现。

核心亮点

• 🚀 低代码构建复杂 Pipeline
  原生支持 串行、循环、条件分支 等推理控制结构。开发者只需编写 YAML 文件，即可实现几十行代码构建的 迭代式 RAG 流程（如 Search-o1 等）。
• ⚡ 快速复现与功能扩展
  基于 MCP 架构，所有模块均封装为独立、可复用的 Server。

• 用户可按需自定义 Server 或直接复用现有模块；
• 每个 Server 的功能以函数级 Tool 注册，新增功能仅需添加一个函数即可接入完整流程；
• 同时支持调用 外部 MCP Server，轻松扩展 Pipeline 能力与应用场景。

• 📊 统一评测与对比
  内置 标准化评测流程与指标管理，开箱即用支持 17 个主流科研 Benchmark。

• 持续集成最新基线；
• 提供 Leaderboard 结果；
• 方便科研人员进行系统性对比与优化实验。

秘诀：MCP 架构与原生流程控制

在不同的 RAG 系统中，检索、生成等核心能力在功能上具有高度相似性，但由于开发者实现策略各异，模块之间往往缺乏统一接口，难以跨项目复用。Model Context Protocol (MCP) 作为一种开放协议，规范了为大型语言模型（LLMs）提供上下文的标准方式，并采用 Client–Server 架构，使得遵循该协议开发的 Server 组件可以在不同系统间无缝复用。

受此启发，UltraRAG 2.0 基于 MCP 架构，将 RAG 系统中的检索、生成、评测等核心功能抽象并封装为相互独立的 MCP Server，并通过标准化的函数级 Tool 接口实现调用。这一设计既保证了模块功能扩展的灵活性，又允许新模块以“热插拔”的方式接入，无需对全局代码进行侵入式修改。在科研场景中，这种架构让研究者能够以极低的代码量快速适配新的模型或算法，同时保持整体系统的稳定性与一致性。

复杂 RAG 推理框架的开发具有显著挑战，而 UltraRAG 2.0 之所以能够在低代码条件下支持复杂系统的构建，核心在于其底层对多结构 Pipeline 流程控制的原生支持。无论是串行、循环还是条件分支，所有控制逻辑均可在 YAML 层完成定义与调度，覆盖复杂推理任务所需的多种流程表达方式。在实际运行中，推理流程的调度由内置 Client 执行，其逻辑完全由用户编写的外部 Pipeline YAML 脚本 脚本描述，从而实现与底层实现的解耦。开发者可以像使用编程语言关键字一样调用 loop、step 等指令，以声明的方式快速构建多阶段推理流程。

通过将 MCP 架构 与 原生流程控制深度融合，UltraRAG 2.0 让复杂 RAG 系统的搭建像“编排流程”一样自然高效。此外，框架内置 17 个主流 benchmark 任务与多种高质量 baseline，配合统一的评测体系与知识库支持，进一步提升了系统开发的效率与实验的可复现性。

安装

使用 Conda 创建虚拟环境：

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通过 git 克隆项目到本地或服务器：

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我们推荐使用 uv 来进行包管理，提供更快、更可靠的 Python 依赖管理体验：

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如果您更习惯 pip，也可以直接运行：

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【可选】UR-2.0支持丰富的Server组件，开发者可根据实际任务灵活安装所需依赖：

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运行以下命令验证安装是否成功：

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使用 Docker 构建运行环境

通过 git 克隆项目到本地或服务器：

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构建镜像：

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运行交互环境：

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运行以下命令验证安装是否成功：

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