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。

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。

背景

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。

 

招投标货物比对与溯源痛点

• 数据分散与孤立： 企业内部以及行业内的数据分布在多个系统和平台，缺乏有效统一的数据管理平台，难以实现跨部门、跨系统的数据共享。
• 人工核对效率低下、出错率高： 传统的人工核对需要反复对照招标公告、历史采购记录、技术规格等文档，人力投入大且易出错，稍有疏漏就可能导致投标失败或采购失误。
• 缺乏快速精准的溯源分析： 当企业希望从历史招投标案例中快速提取相关货物信息作为新项目的决策支持时，由于缺乏智能化工具和系统化的溯源机制，往往需要耗费大量时间精力。

传统解决方案的局限性

• 时效性差的人工处理模式： 企业常使用Excel表格或简单的数据库记录，难以实时更新数据且效率受限，无法满足快速决策需求。
• 缺乏有效分类和结构化存储： 数据缺乏行业领域特定知识的结构化分类，难以有效支持高级分析或自动化决策流程。
• 无法实现实时决策支持： 传统方法难以提供实时的数据分析和决策指导，企业往往在项目投标决策上无法迅速响应市场变化，影响竞争力。

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。

场景案例

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。

二、方案整体架构设计与MCP应用价值展示

技术方案整体架构图

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：

1. 数据获取层：爬虫技术

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。

2. 数据处理层：大语言模型的数据提取

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。

3. 数据存储层：Neo4j图数据库

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。

4. 展示层：前后端联通与知识图谱可视化

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：

• 招标公告采集：从公开招标网站抓取并存储至数据库；
• 数据库存储：使用腾讯云DB或MongoDB存储数据；
• 货物知识图谱抽取：基于大数据和知识图谱技术，将原始数据结构化，并构建动态更新的知识图谱；
• 招标文件解析：结构化解析招标文档中货物信息；
• MCP驱动货物溯源：利用MCP协议自动联动知识图谱与数据库，快速进行精准的数据溯源和比对；
• 智能决策反馈：基于分析结果为企业提供精准决策支持。

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：

• 招投标公告数据采集与抽取Agent：自动化爬取政府采购平台和行业门户上的招投标公告。利用爬虫获取公告页面后，结合正则表达式和NLP技术解析文本，抽取项目ID、公告日期、货物名称、规格型号、供应商信息、预算金额等字段。例如，用正则 re.search(r"项目编号：(\w+)", text) 提取项目编号，用大模型（如腾讯云通义）识别公告摘要内容。采集到的数据先结构化存入关系型数据库（腾讯云TDSQL-C，以MySQL兼容形式部署）。
• 货物知识图谱构建Agent：针对公告和历史数据中的货物信息进行实体关系抽取，构建知识图谱。该Agent从结构化数据中生成三元组（如设备名称-型号-价格、设备-厂商等关系），并将其写入Neo4j图数据库。Neo4j擅长存储复杂的关系型数据，能够快速查询项目与投标人、设备与供应商之间的多层关系，提高跨表查询效率。同时，Agent会维护图谱更新机制：当新的公告到来时，自动触发图谱更新，补充新增实体和关系。知识图谱技术通过“节点-关系”结构打破数据孤岛，将分散的招投标信息关联起来，实现自动化信息提取和多维度查询。
• 招标文件解析Agent：针对采购方提供的招标文件（通常为Word/PDF格式），该Agent使用OCR和自然语言处理技术提取货物清单和技术指标。解析后的货物列表（包括名称、型号、数量等）与图谱中的实体进行比对。例如，调用OCR库读取图片文本后，用模型或规则提取“X型CT机”清单信息，并传递给图谱Agent进行匹配。
• MCP协议整合与调度：本系统核心由一个MCP主机（可由大模型AI Agent承担，如Claude Agent）负责协调。MCP采用客户端-服务器架构：主机应用负责发起与各Agent的连接，各Agent以MCP服务器形式开放能力。主机创建多个MCP客户端，每个客户端与一个特定Agent服务器一一对应。在运行中，主机根据任务需要通过MCP调用不同Agent。例如，当需要获取最新公告时，主机会通过公告采集Agent的MCP服务请求数据；待公告数据返回后，相关上下文（如新项目ID、公告链接）会传递给图谱构建Agent，触发知识图谱更新；随后，主机可再调用文件解析Agent，将采购文件中的货物列表与知识图谱中现有实体进行匹配和溯源。MCP客户端和服务器之间通过JSON-RPC消息（requests/responses/notifications）进行交互，可灵活传递查询参数和返回结果。

整个架构中采用的技术栈包括腾讯云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，日志与监控则依托腾讯云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交互泳道图

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。

 三、技术实现与核心代码详解

1、整体技术实现逻辑（概述）

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（如腾讯云通义）、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：

• 基于腾讯云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。

2.MCP工具选型与配置流程

为了实现多个Agent之间的高效协作，我们选择使用腾讯云代码助手 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。

自定义配置 MCP Server

与 Cursor、Claude Desktop、Cherry Studio 等这些 MCP Host（支持了 MCP 的应用程序）一样，腾讯云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：

代码语言：shell

AI代码解释

node -v  # 查看 Node.js 版本
npm -v   # 查看 npm 版本

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：

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：

AI代码解释

 {"mcpServers": {"mcp-server-time": {"command": "python","args": ["-m","KnowledgeGraphAgent"],"disabled": false}}
}

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：

3、详细步骤与核心代码示例（模块化）

（1）招投标公告数据采集Agent核心逻辑

Agent功能定义：

• 爬取招标网站公告数据；
• 数据结构化存入TDSQL-C；
• MCP消息推送给知识图谱Agent。

（2）货物知识图谱构建Agent核心逻辑

此Agent功能：

• 接收公告数据，抽取知识；
• 构建知识图谱（Neo4j）；
• MCP通知招标文件解析Agent图谱更新完成。

代码语言：python

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。

数据存储到 Neo4j 图数据库设计思路

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：

• 节点（Node）：

Project（项目）：表示每个招投标项目。

Bidder（投标人）：表示每个投标公司。

• 关系（Relationship）：

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：

代码语言：python

（3）招标文件解析Agent核心逻辑

此Agent功能：

• 接收招标文件；
• OCR/NLP解析货物列表；
• 使用MCP向知识图谱Agent查询数据；
• 输出匹配结果。

（4）MCP主机Agent逻辑示意（任务调度Agent）

腾讯云MCP的典型用法即为构建一个主机Agent统一调度各子Agent：

四、效果验证与实践落地成果展示

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。

招标公告信息采集与处理

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。

大语言模型辅助结构化抽取

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。

知识图谱驱动的货物溯源分析

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。

招标文件解析智能辅助决策

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。

五、项目结语：从场景创新迈向智能决策的未来

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！