論文の概要: RAG-MCP: Mitigating Prompt Bloat in LLM Tool Selection via Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03275v1
• Date: Tue, 06 May 2025 08:05:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.246896
• Title: RAG-MCP: Mitigating Prompt Bloat in LLM Tool Selection via Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: RAG-MCP:検索・拡張生成によるLLMツール選択におけるプロンプトの肥大化の軽減
• Authors: Tiantian Gan, Qiyao Sun,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、MCP(Model Context Protocol)citeIntroducingMCP(リンク)など、多くの外部ツールを効果的に活用するために苦労している。 RAG-MCPは、ツール発見をオフロードすることで、この課題を克服するRetrieval-Augmented Generationフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) struggle to effectively utilize a growing number of external tools, such as those defined by the Model Context Protocol (MCP)\cite{IntroducingMCP}, due to prompt bloat and selection complexity. We introduce RAG-MCP, a Retrieval-Augmented Generation framework that overcomes this challenge by offloading tool discovery. RAG-MCP uses semantic retrieval to identify the most relevant MCP(s) for a given query from an external index before engaging the LLM. Only the selected tool descriptions are passed to the model, drastically reducing prompt size and simplifying decision-making. Experiments, including an MCP stress test, demonstrate RAG-MCP significantly cuts prompt tokens (e.g., by over 50%) and more than triples tool selection accuracy (43.13% vs 13.62% baseline) on benchmark tasks. RAG-MCP enables scalable and accurate tool integration for LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、肥大化と選択の複雑さのため、MCP(Model Context Protocol)によって定義されたような、多くの外部ツールを効果的に活用するのに苦労している。 RAG-MCPは、ツール発見をオフロードすることで、この課題を克服するRetrieval-Augmented Generationフレームワークである。 RAG-MCPはセマンティック検索を使用して、LCMに係わる前に、あるクエリの最も関連性の高いMCP(s)を外部インデックスから識別する。 選択されたツール記述のみがモデルに渡されるため、迅速なサイズが大幅に削減され、意思決定が簡単になる。 MCPストレステストを含む実験では、RAG-MCPがプロンプトトークン(例えば50%以上)を著しく削減し、ベンチマークタスクにおける3倍のツール選択精度(43.13%対13.62%)を実証している。 RAG-MCPは、LLMのスケーラブルで正確なツール統合を可能にする。

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