RAG vs. MCP: 你不知道你需要的 AI 充电接口
RAG:特定充电口

想象你住在一个充电器堆积如山的世界。每个设备都有自己的专属接口:诺基亚的充电头、苹果的 Lightning 数据线、三星的 USB 接口……虽然都能用,但每次想给设备充电时,都得在一堆线里翻找“对的那根”。
是不是很烦?
这就像是 RAG(检索增强生成) 的工作方式。
RAG 是如何工作的?
你问一个关于量子计算的问题,RAG 会从 Google Scholar 或其他数据库拉取最新的论文。就像你每次要充电,都得找对的那根数据线。
RAG 每次响应用户时,都需要连接到外部数据源(如向量数据库、知识库或 API)来获取信息。每一次请求,就像为不同设备找对应的数据线。
如果你问医学问题,它会连到医学数据库;你要新闻,它就连接到最新的新闻源。
RAG 很灵活,但也像那堆充电线——你总在找合适的。
MCP:通用充电口
接下来是 MCP(模型上下文协议),它就像 AI 世界里的 USB-C。
USB-C 不是普通充电器,它是通用的。可以为笔记本、手机、耳机甚至电动咖啡壶充电(虽然咖啡壶可能还不支持,但你懂的)。
你不需要担心“哪根线配哪个设备”,只要插上就能用。这正是 MCP 带给 AI 的体验。
有了 MCP,AI 不需要每次都到外部寻找数据。它拥有“记忆”——能记住你上次说了什么,从而快速给出个性化的回答。就像一个“通用接口”,对所有问题都适用。
MCP 是如何工作的?
你问:“我最喜欢的编程语言是什么?”
使用 MCP(模型上下文协议),AI 不需要上网或查询数据库(就像 RAG 会做的),而是直接使用“记忆”。
AI 背后发生了这些事情:
不联网搜索:它不会连到 Google 或其他数据库。
查看记忆:AI 利用之前的对话记录,知道你喜欢 Python。
立即回答:“你最喜欢的编程语言是 Python。”
全程无需调用外部 API,也不用重新获取数据。
与 RAG 每次都需要外部检索不同,MCP 直接利用已有信息。它不是每次都“重新造轮子”,而是“记得你说过什么”。
MCP 让交互像在和一个熟悉你的朋友聊天,自然、流畅且有记忆。
为什么 MCP 很重要?
更快更高效:无需连接外部系统,响应快速。
个性化体验:与 AI 的互动越多,它就越了解你的偏好。
避免重复问题:不会重复提问“你的名字是什么”这样的问题,MCP 会记得。
这使得 MCP 成为 上下文感知、个性化的 AI 助手,提供更自然、更直觉的对话体验。
RAG vs MCP:AI 充电接口之战
MCP 的核心理念是:让 AI 的“外部通信”实现标准化。它就像 AI 世界的 USB-C 接口,不同的模型和服务都能通过同一个协议交互。
而 RAG 更像是“老派的充电器”——虽然有效,但复杂度更高,需要针对每个任务做单独配置。
如何为 MCP 和 RAG 设计 API?

要为 MCP 和 RAG 同时适配一个 API,需要合理地设计结构、数据流和效率优化。
但借助 Apipost,你可以轻松完成这些,而无需面对复杂的手动配置。
为什么选择 Apipost 来设计 MCP & RAG API?
一站式 API 平台 – API 设计、测试、调试、文档管理全搞定。
无需登录 – 打开即用,无需注册。
智能认证支持 – 支持 OAuth2.0、JWT、AWS 签名等主流认证方式。
多协议支持 – HTTP、GraphQL、WebSocket、SSE、TCP 等都能搞定。
兼容主流工具 – 可无缝导入导出 Postman、Swagger、Insomnia 项目。
展望未来
最终,MCP 提供了标准化与记忆功能,而 RAG 保留了灵活性和外部获取能力。未来很可能是两者的结合——MCP 管上下文记忆,RAG 抓取最新资讯。
所以,当你构建 AI 系统时,不妨问问自己:你想要的是通用的、即插即用的方案(MCP),还是更灵活但复杂的方案(RAG)?
又或者,你想要两者兼得——MCP + RAG:终极 AI 充电系统!
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【数据追梦人】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/2c4cf687596413841ae6ae413】。文章转载请联系作者。
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