写点什么

RAG vs. MCP: 你不知道你需要的 AI 充电接口

作者:数据追梦人
  • 2025-04-30
    广东
  • 本文字数:1419 字

    阅读完需:约 5 分钟

RAG:特定充电口

ai-generated-8104384_1280.png


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:


  1. 不联网搜索:它不会连到 Google 或其他数据库。

  2. 查看记忆:AI 利用之前的对话记录,知道你喜欢 Python。

  3. 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?

image.png


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

发布于: 刚刚阅读数: 5
用户头像

还未添加个人签名 2025-03-26 加入

还未添加个人简介

评论

发布
暂无评论
RAG vs. MCP: 你不知道你需要的 AI 充电接口_数据追梦人_InfoQ写作社区