面向实战的技术选型笔记：什么是 RAG？什么是 MCP？二者如何取舍、如何组合才能把“会回答”升级为“会办事”。

1) 概念对齐

• RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）在生成前/中引入外部知识片段，把相关内容送入模型上下文，以提升事实性与覆盖面。
• MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）为模型提供标准化的工具/数据源调用通道。模型以结构化参数调用数据库、API、本地/云端自动化，获取结果或直接产生动作。

2) 三个「本质不同」

2.1 功能定位

• RAG： 偏“补知识”（检索 → 增强上下文 → 更好回答）。
• MCP： 偏“连世界”（统一协议 → 调工具/数据 → 拿结果/执动作）。

2.2 交互方式

• RAG： 依赖索引/向量库，流程多为检索 → 重排 → 拼接上下文。
• MCP： 暴露动态工具目录与结构化函数调用，可按需连接任意数据源与服务。

2.3 应用场景

• RAG： 知识问答、长文摘要、检索增强写作等以文本知识为核心的生成任务。
• MCP： 数据分析、业务系统读写、流程自动化、浏览器/OS 操作、异步编排等以动作与结构化结果为核心的任务。

3) 典型工作流对比

3.1 RAG 工作流（回答更准）

1. 文档/数据嵌入 → 构建/更新向量索引
2. 解析问题，生成检索意图/查询
3. 召回 + 重排相关片段
4. 将片段拼接入上下文（含压缩/去重）
5. 生成答案（可带出处/引用）

RAG 工作流

3.2 MCP 工作流（把事办成）

1. 模型读取工具目录（能力声明/函数签名）
2. 基于指令推断调用计划
3. 按签名发起结构化调用（带鉴权/超时/重试/幂等）
4. 接收结构化结果或副作用（写库/调 API/自动化）
5. 组合多步结果，交付最终产出（报告/改写/执行状态）

MCP 工作流

4) 端到端交互差异

4.1 RAG 时序（面向“知识补全”）

用户问题 → 检索（向量库） → 片段重排与裁剪 → 上下文拼接 → 生成回答

RAG 时序

4.2 MCP 时序（面向“真实世界”）

用户意图 → 工具选择与参数规划 → 工具/数据源调用 → 返回结构化结果或副作用 → 汇总与反馈

MCP 时序

5) 能力维度对照表

维度	RAG	MCP
核心价值	增强上下文的知识密度与相关性	连接外部数据/工具并执行动作
依赖	嵌入、索引、检索/重排	统一协议、函数签名、传输与鉴权
数据形态	以文本片段为主	结构化结果 或副作用（写库/调 API/自动化）
实时性	取决于索引更新频率	天然实时 （直连系统）
可执行性	文本生成，无副作用	可读/写/算/控，有副作用
风险	召回偏差、幻觉	权限/幂等/超时/成本
典型场景	企业知识问答、政策检索、报告摘要	数据分析、业务编排、RPA、系统集成
组合关系	——	可将“检索”封装成一个 MCP 工具供调用

6) 组合使用（MCP × RAG）

• 将向量检索封装成一个 MCP 工具：需要知识时调 RAG 工具，需要执行时调其他业务/自动化工具。
• 统一入口便于日志观测、配额控制与安全治理，也利于团队复用与审计。

组合使用（MCP × RAG）

7) 选型建议（速决）

• 只补知识、不做系统操作 → 用 RAG。
• 需要实时读写/自动化/系统编排 → 用 MCP。
• 既要知识又要动作 → 用 MCP 调 RAG 工具 的组合方案。

一句话总结

• RAG 让模型“知道得更准”，MCP 让模型“干得成事”。在企业落地中，优先明确目标是“回答对”还是“把活儿办了”，再决定单用或组合。

如果你正把 LLM 接入企业系统：先用 MCP 打通关键工具/数据，再把检索做成可调用的 RAG 工具——既“会说”，也“会做”。

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