一文搞懂 MCP 与 RAG 的区别
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”。
- 概念对齐【AI大模型教程】
- 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。
- 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。
- 典型工作流对比
3.1 RAG 工作流（回答更准）
- 文档/数据嵌入 → 构建/更新向量索引
- 解析问题，生成检索意图/查询
- 召回 + 重排相关片段
- 将片段拼接入上下文（含压缩/去重）
- 生成答案（可带出处/引用）
RAG 工作流
3.2 MCP 工作流（把事办成）
- 模型读取工具目录（能力声明/函数签名）
- 基于指令推断调用计划
- 按签名发起结构化调用（带鉴权/超时/重试/幂等）
- 接收结构化结果或副作用（写库/调 API/自动化）
- 组合多步结果，交付最终产出（报告/改写/执行状态）
MCP 工作流
- 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
- 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 |
- 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）
- 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”。
