清华大学 thunlp 实验室、东北大学 neuir 实验室、openbmb 与 ai9stars 联合发布了 ultrarag 2.0 （ur-2.0），这是首个基于 model context protocol (mcp) 架构构建的开源 rag 框架。
UltraRAG 2.0 框架示意图：
该架构使研究人员仅需编写 
YAML 配置文件，即可声明串行流程、循环结构、条件分支等复杂逻辑，从而以极少的代码快速搭建多阶段推理系统。
UltraRAG 2.0 核心特性
- 组件化设计：将 RAG 关键模块封装为标准化的独立 MCP Server；
- 灵活集成与拓展：提供函数级别的 Tool 接口，便于功能调用与后续扩展；
- 轻量级流程编排：通过 MCP Client 实现自上而下的简洁链路构建；相比传统方案，UltraRAG 2.0 大幅降低了构建复杂 RAG 系统的技术难度与学习曲线，帮助研究者将重心聚焦于算法创新与实验设计，而非繁琐的工程实现。
➤ 相关资源链接
Github 地址： https://www./link/4e9d4f159d588700cf812f18d9920017
项目官网： https://www./link/7e2171beface9cf6705728b677a107cd
使用文档： https://www./link/d09e36d133b110d0c3c072c56bed7a10
开源数据集： https://www./link/4ad039368867afcdd799870f374cea4c
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