需绕过向量库，用秘塔ai搜索api实现rag实时检索：先调web_search获取url，再并行调web_reader解析markdown，截取前2000字符拼为context注入llm提示词生成答案。
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要把秘塔AI搜索API作为RAG知识问答的实时检索组件接入，需绕过传统向量库预存流程，直接用其网页搜索+内容读取能力动态获取权威外部信息，再注入大模型提示词生成答案。
确认API权限与服务可用性
登录秘塔官网（metaso.cn）进入控制台，在「MCP服务」页签中查看「metaso_web_search」和「metaso_web_reader」是否已开通。未开通则点击「立即启用」并完成实名认证——【未实名无法调用metaso_web_reader】。
复制页面顶部显示的API Key，该密钥将用于后续所有请求的身份校验。
配置MCP客户端连接秘塔服务
在Java项目中打开MCP客户端配置文件（如mcp-servers.json），添加以下服务器定义：
{ "mcpServers": { "metaso": { "url": "https://metaso.cn/api/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" } } } }
注意替换YOUR_API_KEY为上一步复制的真实密钥；配置保存后重启应用，确保客户端能连通metaso服务端点。
设计RAG检索增强链路
第一步：用户提问 → 触发metaso_web_search工具，传入q参数（如“2026年国产大模型推理框架性能对比”），设置scope为webpage，size=3，includeSummary=true；
第二步：接收返回的3个高相关性URL → 并行调用metaso_web_reader，对每个URL发起请求，format指定为markdown；
第三步：将3份解析后的Markdown文本截取前2000字符 → 拼接为context片段 → 注入到LLM提示词的“参考资料”区域；
第四步：把原始问题+context一起发送至metaso_chat接口，获得最终回答。
这一步必须严格按顺序执行，跳过第二步直接喂URL给大模型会导致404错误或空响应。
处理搜索结果质量的关键策略
方法一：对metaso_web_search返回结果增加重排逻辑。启用includeSummary后，每个结果带summary字段，优先选取summary中包含用户问题关键词的前2条作为reader目标——避免抓取标题匹配但正文无关的“标题党”页面。
方法二：限制metaso_web_reader单次调用超时为8秒。秘塔服务对部分动态渲染网页（如React单页应用）解析较慢，超时可防止整个RAG流程卡死。
方法三：对reader返回的markdown做轻量清洗。移除连续换行、脚注标记[1]、以及“本文由AI生成”类版权声明段落——这些内容会污染上下文，干扰大模型判断。
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