知識庫檢索總是答非所問？複雜查詢根本搞不定？模型微調成本又太高？

如果你也被這些問題困擾，今天這篇文章可能會給你一個全新的思路——MCP + 數據庫，一種讓AI精準檢索結構化數據的"黑科技"。實測效果吊打傳統RAG，而且幾乎零代碼！

RAG的"中年危機"

我們以為的RAG vs 現實中的RAG

説起RAG（檢索增強生成），很多人覺得這是給大模型"接外掛"的完美方案：把企業知識、業務數據餵給模型，它就能像專家一樣回答問題。

理想很豐滿，現實很骨感。

真正用過RAG的人都知道：精準度差、答案不完整、多輪查詢能力弱——這些問題就像慢性病，不致命但很難受。

RAG的四大"頑疾"

問題1：檢索精度不足

RAG的核心邏輯是"向量相似度匹配"——把文檔切片轉成向量，用户問題也轉成向量，然後找最相似的那幾條餵給模型。

聽起來很科學？但現實是：相似≠相關。

比如你問"如何提高銷售轉化率"，系統可能給你檢索出"銷售部門的KPI考核標準"——關鍵詞重合度高，但風馬牛不相及。

問題2：切片的"盲人摸象"

RAG處理的是文檔切片，每個切片只能看到局部信息。就像讓你只看一章書就總結全書主題，怎麼可能準確？

遇到"列舉所有XX""總結全部YY"這類問題，RAG的回答往往是支離破碎的。

問題3：缺乏"時間感"

在法律條文、政策文件這類場景裏，新規定會覆蓋舊規定。但RAG無法判斷哪個是最新的——它只會把所有相關切片都塞給模型，讓模型自己"猜"。

問題4：不會"多輪追問"

複雜推理任務往往需要多次查詢才能得出結論，但RAG缺乏執行多輪檢索的能力。一次檢索不到位？那就只能給你不完整的答案。

雖然Graph RAG、KAG等新技術在嘗試解決這些問題，但説實話——還不夠成熟，離實用還有距離。

Function Call：大模型的"工具箱"

在聊MCP之前，得先説説它的"前輩"——Function Call。

從"困在屋裏"到"能用工具"

以前的AI大模型就像一個知識淵博但被困在房間裏的人，只能靠腦子裏的記憶回答問題，沒法查最新數據、調用外部工具。

2023年，OpenAI提出了Function Call的概念：給模型裝一個"工具箱"，讓它遇到搞不定的問題時，主動調用預設的函數去獲取信息。

比如查天氣、查數據庫、調用計算器——這些原本模型做不了的事，現在都能通過Function Call搞定。

Function Call的"硬傷"

聽起來很美好，但有兩個致命問題：

1. 實現成本高

• 模型得支持Function Call（很多小模型不支持）
• 需要專門的訓練數據集（得花錢微調）
• 不同模型的實現方式不一樣（得重複開發）

2. 協議碎片化

OpenAI推出Function Call時，壓根沒想讓它成為行業標準。結果就是：各家模型各玩各的，參數格式、觸發邏輯、返回結構全不一樣。

開發一個Function Call工具，得給十幾個模型分別適配——這誰頂得住？

類比一下：就像十年前，每個手機品牌都有自己的充電接口，出門得帶一堆充電器。

MCP：AI工具調用的"USB Type-C"

一個"統一接口"的誕生

2024年末，Claude的開發商Anthropic推出了MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）——一個開放的行業標準。

MCP的核心思想：制定統一的規範，讓所有AI模型都能用同一套接口調用外部工具。

就像USB Type-C把手機、電腦、耳機的充電接口統一了一樣，MCP把AI模型與外部數據源、工具的連接也標準化了。

MCP的"客户端-服務器"模式

MCP採用經典的C/S架構：

• MCP Client（客户端）：內置在Claude、Cursor、VS Code等工具裏，負責與模型交互
• MCP Server（服務器）：由開發者提供，負責實現具體功能（如訪問數據庫、調用API）
• 標準協議：定義統一的通信格式，確保任何Client都能調用任何Server

這意味着：開發一次MCP Server，就能在所有支持MCP的客户端裏使用——這才是真正的"一次開發，到處運行"。

Function Call vs MCP：代際差異

當OpenAI也宣佈支持MCP時，這個標準基本就"坐實"了——MCP已經成為AI工具調用的行業共識。

MCP的"五大超能力"

MCP定義了五種標準能力，目前最常用的是Tools（工具調用）：

1. Tools：服務器暴露的可執行工具，供模型調用（如查詢數據庫）
2. Resources：服務器提供的數據和內容，作為模型的上下文
3. Prompts：服務器定義的提示詞模板，引導模型交互
4. Sampling：讓服務器藉助客户端主動向模型發起請求
5. Roots：客户端告訴服務器應該關注哪些資源路徑

簡單理解：Tools是"調工具"，Resources是"讀數據"，Prompts是"給模板"，Sampling是"反向提問"，Roots是"指路標"。

實戰：MCP + MongoDB = 精準檢索神器

為什麼選MongoDB？

傳統關係型數據庫（如MySQL）的表結構是固定的，改字段、加字段都得做複雜的遷移。

MongoDB的優勢：

• 文檔型數據庫，數據以JSON格式存儲
• 同一集合可以存儲不同結構的文檔
• 靈活添加/修改字段，無需預定義表結構

這對於構建持續補充的結構化知識庫非常友好——比如員工信息、產品目錄、客户檔案等場景。

實戰場景：學生信息管理系統

假設我們有這樣幾張表：

• 學生表：姓名、性別、身高、專業、班級ID
• 教師表：姓名、聯繫方式、所帶班級
• 成績表：學生ID、期中成績、期末成績
• 班級表：班級ID、班級名稱

傳統RAG的處理方式：把這些表格內容切片，轉成向量存入知識庫。

MCP的處理方式：直接讓模型通過SQL查詢MongoDB。

效果對比：一目瞭然的差距

測試問題1：有多少身高大於180cm的姓李的男同學？

• RAG：檢索到"李明 180cm"、"李華 182cm"等零散片段，模型自己拼湊答案，容易遺漏
• MCP：執行SQL db.students.find({gender:"男", height:{$gt:180}, name:/^李/})，精準返回3人

測試問題2：張老師的聯繫方式是什麼？

• RAG：可能檢索到"張老師負責高一(3)班"這類無關信息
• MCP：直接查詢 db.teachers.find({name:/^張/})，返回手機號

測試問題3：有哪些同學期末成績比期中成績進步了？

• RAG：根本無法理解"跨表關聯查詢"，要麼答不上來，要麼答案不完整
• MCP：先查成績表，篩選出 期末成績 > 期中成績 的學生ID，再關聯學生表獲取姓名

測試問題4：有個學計算機的周同學，他老師的聯繫方式給我一下

• RAG：需要檢索多個切片，容易出錯或遺漏關鍵信息
• MCP：執行復雜關聯查詢：學生表(專業+姓氏) → 班級表 → 教師表，一次搞定

結論：在結構化數據檢索場景下，MCP的精準度完勝RAG。

優化技巧：全局提示詞

雖然MCP能讓模型調用數據庫，但模型並不知道表結構。第一次查詢時，它得先"摸黑"嘗試，或者先查一遍有哪些表、有哪些字段——這會拖慢響應速度，增加token消耗。

解決方案：在全局提示詞裏明確告訴模型表結構。

## 數據庫表結構説明  當用户提問涉及學生、教師、成績信息時，使用MongoDB MCP進行查詢：  - students（學生表）：name, gender, height, major, class_id
- teachers（教師表）：name, phone, class_ids[] - scores（成績表）：student_id, midterm_score, final_score
- classes（班級表）：class_id, class_name

有了這段提示詞，模型就能一次生成正確的查詢語句，大幅提升效率和準確性。

MCP生態：已經在爆發

支持MCP的客户端

截至目前，已有數十款工具支持MCP：

• AI聊天工具：Claude、LibreChat、Cherry Studio
• AI編碼工具：Cursor、Zed
• AI開發框架：LangChain、GenAI、CrewAI

尤其是Cursor的支持，讓MCP真正進入了程序員的視野——畢竟Cursor和Claude背後的公司關係密切，技術協同也最快。

MCP Server生態

目前已有數千個MCP Server可用，涵蓋：

• 文件系統：訪問本地文件、操作目錄
• 數據庫：MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis
• Web自動化：Puppeteer（瀏覽器操作）
• 第三方API：高德地圖、GitHub、Google Drive

推薦兩個MCP Server聚合平台：

1. 官方倉庫：GitHub - modelcontextprotocol/servers
2. MCP.so：社區維護的MCP Server市場
3. MCPHub：國內訪問友好的聚合平台

侷限性與未來

目前的"坑"

1. 數據量限制

不像RAG有切片限制，MCP是"你要多少數據，它就查多少數據"。如果一次查詢返回幾萬條記錄，可能會：

• 消耗大量token（燒錢）
• 導致客户端卡死（崩潰）

2. Token消耗增加

很多MCP客户端通過大量系統提示詞實現與MCP Server的通信，這會顯著增加每次對話的token開銷。

3. 生態還在完善

雖然發展很快，但MCP畢竟剛推出不久，部分工具的穩定性、兼容性還有待提升。

未來可期

儘管有侷限，但MCP的價值是顯而易見的：

• 零代碼接入：不需要寫複雜的適配層
• 準確性高：直接執行SQL，避免向量匹配的誤差
• 開發成本低：一次開發，到處使用

我相信，在智能客服、倉儲管理、企業信息系統等結構化數據檢索場景下，MCP + 數據庫將逐步替代傳統RAG，成為主流方案。

就像當年USB取代各種亂七八糟的接口一樣，MCP正在成為AI工具調用的"新標準"。

寫在最後

從Function Call到MCP，從RAG到直接查詢數據庫——AI與外部世界的連接方式，正在變得越來越標準化、越來越高效。

如果你正在做AI應用開發，如果你的業務涉及大量結構化數據檢索，不妨試試MCP + 數據庫這個組合。

它可能不完美，但足夠實用；它可能有侷限，但代表未來。