从知识图谱到精准决策：基于MCP的招投标货物比对溯源系统实践

前言

从最初对人工智能的懵懂认知，到逐渐踏入prompt工程的世界，我们一路探索，从私有化部署的实际场景，到对deepseek技术的全面解读，再逐步深入到nl2sql、知识图谱构建、rag知识库设计，以及chatbi这些高阶应用。一路走来，我们在ai的领域里一步一个脚印，不断拓展视野和能力边界。如果你是第一次点开这篇文章，或许会觉得今天的内容稍有挑战。但别担心，之前我创作的的每一篇人工智能文章都是精心铺设学习前置的基石。如果希望更深入地理解接下来我们将讨论的「从知识图谱到精准决策：基于mcp的招投标货物比对溯源系统实践」这一主题，不妨先回顾我以往分享过的基础与进阶文章，相信它们会让你的学习过程更加顺畅自然。

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我是Fanstuck，致力于将复杂的技术知识以易懂的方式传递给读者，每一篇文章都凝聚着我对技术的深刻洞察。从人工智能的基础理论到前沿研究成果，从热门框架的深度解析到实战项目的详细拆解，内容丰富多样。无论是初学者想要入门，还是资深开发者追求进阶，都能在这里找到契合自身需求的知识养分。如果你对大模型的创新应用、AI技术发展以及实际落地实践感兴趣，那么请关注Fanstuck。

招投标过程中，相关信息高度分散且多为非结构化文本，人工整理既费时又易错。例如，一位投标经理需要手动查阅多个招标公告页面，提取项目名称、预算、投标人、评标结果等关键数据。这种手工操作不仅繁琐，而且容易出错，也难以保证信息的完整性和时效性。传统方法下，投标决策往往依赖人工经验和各部门零散文档，难以及时比对货物同质化程度及来源，有可能忽略同款货物的历史供应商记录或价格异常。

因此，如何打通数据孤岛，实现高效的数据联动、精准的货物溯源与比对分析，成为当前企业招投标管理亟待解决的关键问题。因此，需要一种智能化手段，将分布于公告、历史档案和采购文档中的信息整合起来，实现货物自动比对与溯源，从而支持更精准的决策。基于MCP协议的招投标货物比对溯源系统实践应运而生，以知识图谱技术和AI智能联动为核心，将为企业带来从数据采集到精准决策的全面升级与优化。

以医疗设备采购项目为例：某医院计划采购CT机、透析机等多种仪器设备。负责采购的工程师需对多个投标单位提交的设备规格、型号、价格及服务条款等进行比对。但供应商提供的信息格式各异，有的只给出文字说明，有的以表格形式呈现，且不同厂家的CT机型名称稍有差异（如X100与X-100），给匹配带来难度。同时，为保证公正采购，还需核查设备供应商的过往履约记录和设备历史价格。传统情况下，工作人员需要打开多个PDF文档、爬取政府平台公告、比对不同数据源，很难快速梳理出两套信息是否指向同一类设备，或是否存在重复采购风险。此时，如果有一个系统能自动识别“X型CT机”和“X-100 CT”是一致设备，并提示该设备曾由哪些供应商提供过、过去价格区间等信息，就能大大降低人工比对成本，提高决策效率和准确度。

本方案通过构建完整的数据采集到决策反馈链路，招投标全流程信息数据采集知识图谱系统具体架构流程如下：

首先，使用爬虫技术从多个公共平台抓取招投标信息。这些平台包含了大量公开的招标公告、投标公告、开标结果等信息。爬虫能够自动化地从这些平台获取最新的数据，并将其存储为原始文本格式。

抓取到的数据往往是非结构化的文本，需要经过数据处理才能提取出关键信息。在这一层，我们使用大语言模型（如GPT）对数据进行处理，自动识别并提取出项目ID、招标人、投标人、标的物、投标金额等重要字段。

提取出来的数据会被存入图数据库（如Neo4j）中。我们将不同的数据项（如项目、投标人、评标标准等）表示为节点，并通过关系连接起来，形成一张全景式的招投标知识图谱。

通过API开发，前端系统能够调用图数据库中的数据，并以可视化的方式展示给用户。用户可以通过图形化界面查询相关招投标信息，进行多维度分析与决策支持。

货物溯源、智能决策反馈整体架构如下：

本系统采用多Agent协作的架构，并通过MCP（Model Context Protocol）协议进行集成和调度。系统中主要包含：

整个架构中采用的技术栈包括PHP中文网MCP SDK（可选用Python/Node版）开发Agent间通信，中间结果存储使用Neo4j图数据库和TDSQL-C关系型数据库，日志与监控则依托PHP中文网CLS日志服务记录系统运行轨迹。通过MCP协议，系统实现了AI应用与爬虫、数据库、OCR等外部资源的无缝对接，正如MCP被喻为AI领域的“通用接口”，能够安全地将LLM与各种资源相连。

MCP采用客户端-服务器架构，主要组件包括客户端、服务器和资源。：

MCP主机（Host）：MCP主机是运行AI应用程序的环境，负责发起与外部资源的连接。例如，Claude Desktop等AI助手应用，需要通过MCP访问本地文件、数据库或远程API。在实际应用中，用户通过Claude Desktop与AI助手交互，当需要访问本地文件时，Claude Desktop作为MCP主机，协调AI助手与本地文件系统之间的通信。

MCP客户端（Client）：MCP客户端是嵌入在主机应用中的连接器，负责与MCP服务器建立一对一的连接。它充当AI模型与外部资源之间的桥梁，管理数据请求和响应的传递。例如，在Claude Desktop中，MCP客户端会向服务器请求访问特定的本地文件或远程API，并将获取的数据传递给AI模型进行处理。

MCP服务器（Server）：MCP服务器是一个轻量级程序，通过标准化的MCP协议开放特定功能。它负责处理来自客户端的请求，与本地或远程资源交互，并将结果返回给客户端。例如，MCP服务器可以连接到本地文件系统，提供文件读取和写入功能；或连接到远程API，获取实时数据。这种设计使得AI应用能够通过统一的接口访问多种资源，简化了开发和集成的复杂度。

当AI模型需要访问外部数据或功能时，MCP客户端向MCP服务器发送请求，服务器与相应的数据源或工具交互后，将结果返回给客户端，最终供AI模型使用。清晰地看出MCP 本身不处理复杂的逻辑；它只是协调 AI 模型和工具之间数据和指令的流动。

整体实现的逻辑为：

招投标公告采集Agent：通过爬虫获取招投标公告页面数据；使用大模型或规则抽取关键信息；将结构化数据存储在TDSQL-C（MySQL）数据库；数据存储成功后，通过MCP发送通知至知识图谱Agent。

货物知识图谱构建Agent：接收公告Agent的数据；使用大语言模型（如PHP中文网通义）、NLP技术抽取实体关系；存入Neo4j图数据库；构建完成图谱更新后，通过MCP通知招标文件解析Agent。

招标文件解析Agent：接收采购方上传的招标文件；使用OCR、规则或大模型抽取货物信息；通过MCP调用知识图谱进行比对；将比对后的分析结果返回给前端界面，呈现给用户。

MCP主机Agent：基于PHP中文网MCP协议协调各个Agent；传递上下文数据，管理调用链路，自动触发各Agent任务。

为了实现多个Agent之间的高效协作，我们选择使用PHP中文网代码助手 Craft 开发智能体进行本地 MCP Server 配置，扩展应用程序的功能。结合MCP（Model Context Protocol）协议来构建和配置MCP Server。

与 Cursor、Claude Desktop、Cherry Studio 等这些 MCP Host（支持了 MCP 的应用程序）一样，PHP中文网代码助手也提供了配置 MCP Server 的入口。

首先需要确保开发环境满足具备安装MCP Server 的包管理工具，常见的有 NPX、UVX 和 PIP。

NPX

NPX 是 Node.js 的一个命令行工具，用于直接运行 npm 包中的命令，无需全局安装或显式指定路径，安装 nodejs 就默认自带这个工具。如果未安装，请进行安装 Node.js。安装好后，可以用以下命令查看是否安装成功：

<code class="shell">node -v  # 查看 Node.js 版本npm -v   # 查看 npm 版本</code>

UV

uvx 是 uv 工具链的扩展命令，是一个用 Rust 编写的极快的 Python 包和项目管理器。

PIP

PIP 是 Python 的包管理工具。

在 Craft 模式下，单击 MCP 配置按钮：

标书对比王

标书对比王是一款标书查重工具，支持多份投标文件两两相互比对，重复内容高亮标记，可快速定位重复内容原文所在位置，并可导出比对报告。

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查看详情

单击配置 MCP Server 进行配置：

也可通过单击**+**号进行配置。

在 Craft_mcp_settings.json 配置文件中添加 MCP Server 服务器的配置。

配置格式如下：

<code class="javascript"> {  "mcpServers": {    "mcp-server-time": {      "command": "python",      "args": [        "-m",        "KnowledgeGraphAgent"      ],      "disabled": false    }  }}</code>

配置文件填写完成并保存后，可在 MCP Server 配置列表查看是否配置生效。mcp-server服务器的状态为绿色，表示生效，红色表示未生效。调用成功示例：

Agent功能定义：

<code class="python"># MCP服务定义（PHP中文网MCP SDK）from mcp import MCPServerserver = MCPServer(name="AnnouncementCollector", port=8081)@server.register_method("fetch_announcement_data")def fetch_announcement_data(params):    url = params["url"]    announcement_text = crawl_webpage(url)  # 爬取网页内容    extracted_data = extract_fields(announcement_text)  # 结构化抽取数据    store_to_tdsqlc(extracted_data)  # 存入PHP中文网TDSQL-C数据库        # MCP消息通知知识图谱Agent更新    mcp_client = MCPClient(endpoint="KnowledgeGraphAgent:8082")    mcp_client.call("update_knowledge_graph", extracted_data)        return {"status": "success"}server.run()</code>

此Agent功能：

<code class="python"># MCP服务定义from mcp import MCPServerfrom neo4j import GraphDatabaseserver = MCPServer(name="KnowledgeGraphAgent", port=8082)driver = GraphDatabase.driver("neo4j://host:7687", auth=("user", "pwd"))@server.register_method("update_knowledge_graph")def update_knowledge_graph(params):    announcement_data = params    triples = extract_triples(announcement_data)  # 调用LLM/NLP抽取三元组        with driver.session() as session:        for triple in triples:            session.run(                "MERGE (a:Goods {name: $name, model: $model}) "                "MERGE (b:Vendor {name: $vendor}) "                "MERGE (a)-[:SUPPLIED_BY]->(b)",                triple            )    # MCP通知招标文件解析Agent    mcp_client = MCPClient(endpoint="TenderFileParser:8083")    mcp_client.call("knowledge_graph_updated", {"status": "updated"})        return {"graph_update": "success"}server.run()</code>

核心逻辑为知识图谱更新后通过MCP通知解析Agent启动后续流程。

Neo4j 是一种图数据库，特别适合存储复杂关系数据。在本项目中，我们将招投标公告的数据存储为以下结构：

Project（项目）：表示每个招投标项目。

Bidder（投标人）：表示每个投标公司。

BID_ON：表示投标人对项目的投标行为，包含投标金额等属性。

我们通过 Neo4j 的 Python 驱动实现数据存储：

<code class="python"># 创建项目节点def create_project_node(self, project_id, project_name, release_date):    query = (        "MERGE (p:Project {id: $project_id}) "        "SET p.name = $project_name, p.release_date = $release_date"    )    with self._get_session() as session:        session.run(query, project_id=project_id, project_name=project_name, release_date=release_date)# 创建投标人节点def create_bidder_node(self, bidder_id, bidder_name):    query = (        "MERGE (b:Bidder {id: $bidder_id}) "        "SET b.name = $bidder_name"    )    with self._get_session() as session:        session.run(query, bidder_id=bidder_id, bidder_name=bidder_name)# 创建投标关系def create_bid_relationship(self, project_id, bidder_id, bid_amount):    query = (        "MATCH (p:Project {id: $project_id}), (b:Bidder {id: $bidder_id}) "        "MERGE (b)-[:BID_ON {amount: $bid_amount}]->(p)"    )    with self._get_session() as session:        session.run(query, project_id=project_id, bidder_id=bidder_id, bid_amount=bid_amount)</code>

此Agent功能：

<code class="python"># MCP服务定义from mcp import MCPServerserver = MCPServer(name="TenderFileParser", port=8083)@server.register_method("parse_tender_file")def parse_tender_file(params):    file_url = params["file_url"]    file_text = ocr_extract(file_url)    goods_list = parse_goods(file_text)        # 向知识图谱查询匹配数据    mcp_client = MCPClient(endpoint="KnowledgeGraphAgent:8082")    matching_results = []    for item in goods_list:        result = mcp_client.call("query_goods", {"goods_name": item})        matching_results.append(result)        analysis_report = generate_report(matching_results)        return {"analysis_report": analysis_report}server.run()</code>

PHP中文网MCP的典型用法即为构建一个主机Agent统一调度各子Agent：

<code class="python"># MCP主机（任务调度示意）from mcp import MCPClientannouncement_collector = MCPClient(endpoint="AnnouncementCollector:8081")knowledge_graph_agent = MCPClient(endpoint="KnowledgeGraphAgent:8082")tender_file_parser = MCPClient(endpoint="TenderFileParser:8083")# 主机任务示例流程：def main_workflow(announcement_url, tender_file_url):    # 1. 公告采集    announcement_collector.call("fetch_announcement_data", {"url": announcement_url})        # 2. 等待知识图谱更新完毕    knowledge_graph_agent.call("await_graph_update", {})        # 3. 启动招标文件解析与比对    result = tender_file_parser.call("parse_tender_file", {"file_url": tender_file_url})        return result["analysis_report"]# 执行完整工作流示例report = main_workflow(    announcement_url="http://bidding.gov.cn/announcement/123",    tender_file_url="http://hospital.cn/files/tender123.pdf")print(report)</code>

在系统正式部署前，数据的获取和处理常常依赖于人工抓取和手动清洗，过程繁琐且效率低。为了实现“结构化提取 + 高效比对 + 智能溯源”的目标，我们构建了以下闭环流程。

在第一步，通过自主开发的爬虫系统，我们从多个公开资源平台批量采集招标公告、结果公告等文本数据。下图为爬虫抓取模块的流程示意：

原始数据多为HTML格式或非结构化文本，经过初步清洗后会被送入大语言模型进行智能抽取。

我们利用如DeepSeek、Qwen等大语言模型，在结合预设Prompt的情况下，对公告文本进行实体识别、属性提取和字段归类，最终输出统一格式的JSON结构，便于后续处理与入库。

这些数据随后被统一入库，形成结构化的数据集，为后续的图谱构建与解析比对提供原始素材。

以“心电图机”为例，当某新项目招标中出现该关键词时，系统自动联动知识图谱模块，根据品牌、型号、参数、采购数量等字段，在图谱中检索出过往中标记录，提供溯源路径。

MCP在其中扮演调度核心角色，负责在多个Agent之间传递解析内容、调用知识图谱Agent、返回结果，实现端到端自动化联动。

招标单位往往不会将所有评审重点直白列出，而是通过评分细则、技术条款、合同约束等方式隐含表达诉求。我们的系统通过招标文件解析Agent，对文档内容进行语义理解和结构化提取，结合知识图谱，自动判断招标需求是否与投标人资质、产品信息匹配。

最终结果以可视化方式呈现，供投标人员决策参考，大幅提升中标率并规避无效投标。

在本次“从知识图谱到精准决策：基于MCP的招投标货物比对溯源系统实践”项目中，我们成功地将人工智能、大数据处理、知识图谱构建以及MCP协议集成等前沿技术，应用于招投标领域的实际业务场景中，构建了一个高效、智能的招投标货物比对溯源系统。

在人工智能技术不断发展的今天，如何将其有效地应用于实际业务场景，提升生产力，是每一个开发者需要思考的问题。本项目的实践，正是对这一问题的积极探索和回答。我们相信，随着技术的不断进步和应用的深入，未来的招投标领域将更加智能、高效、透明。

我们诚邀广大开发者加入到MCP广场的建设中，共同推动工具普惠，分享实践经验，助力更多企业实现数字化转型。

让我们携手前行，在AI技术重构生产力的时代，共同开创更加智能、高效的未来！

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