**MCP** 是指 **Model Context Protocol**（模型上下文协议）。

这是由 **Anthropic (Claude 的开发商)** 在 2024 年底开源发布的一个非常重要的新标准。

简单来说，**MCP 就是 AI 模型的“USB 接口”**。



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### 1. 为什么要搞个 MCP？

在 MCP 出现之前，如果你想让一个大模型（比如 Claude 或 ChatGPT）去读取你电脑里的本地文件、或者查询你公司的数据库、或者操作你的 Slack，开发者需要为每一个模型和每一个工具单独写“连接器”。这非常麻烦，就像以前的鼠标、键盘、打印机都有不同的插口一样。

**MCP 的作用：**
它定义了一套通用的标准。

* 只要你的数据源（比如你的本地文件夹、Postgres 数据库）支持 MCP 标准（装了 MCP Server）；
* 只要你的 AI 客户端（比如 Claude Desktop、Cursor 编辑器）支持 MCP 标准；
* **它们就能直接连通，不需要写额外的胶水代码。**

### 2. MCP 的核心架构

MCP 的工作方式分为三部分：

1. **MCP Host（主机/客户端）：**
也就是你用的 AI 软件。目前最典型的是 **Claude Desktop** 应用，或者 **Cursor** 代码编辑器。它们是“大脑”。
2. **MCP Server（服务端）：**
这是一个小插件/程序，用来暴露数据或功能。
* 例如：有一个 `Filesystem MCP Server`，它的作用就是允许 AI 读取你指定的文件夹。
* 例如：有一个 `Postgres MCP Server`，它的作用就是允许 AI 执行 SQL 查询。


3. **Local Resources / Tools（资源/工具）：**
实际的数据（文件、数据库记录等）。

**流程示例：**

> 你在 Claude Desktop 里问：“帮我总结一下 `D:\Project\docs` 目录下的所有 PDF 文件内容。”
> 1. Claude Desktop (Host) 发送请求给 FileSystem (MCP Server)。
> 2. MCP Server 去读取硬盘文件。
> 3. MCP Server 把文件内容传回给 Claude。
> 4. Claude 生成总结发给你。
> 
> 

### 3. 对你的意义（作为 IT 工程师）

既然你有 IT 背景并且在研究 RAG 和 AI 应用，MCP 对你非常有价值：

1. **更简单的 RAG 实现：** 以前做 RAG（检索增强生成）你需要写代码去切分文档、存向量库、检索。现在你可以直接运行一个 MCP Server，让 Claude 直接读取你的知识库。
2. **本地数据交互：** 你可以使用 MCP 让 AI 安全地访问你电脑上的日志文件、代码库，而不需要把文件手动上传到网页端。
3. **开发机会：** 作为一个 Python 开发者，你可以自己写一个 MCP Server。比如，写一个脚本查询你以前开店的记账 Excel，然后让 AI 随时回答“上个月哪天通过卖奶茶赚得最多”。

### 4. 如何体验？

如果你想试试，最简单的路径是：

1. 下载并安装 **Claude Desktop** (Windows/Mac)。
2. 配置 **filesystem MCP server**（这是官方提供的一个示例，允许 Claude 读取你电脑的文件）。
* 这就需要用到你刚才修好的 Python 环境了！你需要用 `npx` 或者 `python` 来运行这些 Server。



**总结：MCP 是为了让 AI 不再是一个在那自言自语的聊天机器人，而是能真正“长出手脚”去操作你电脑里的数据和工具的标准协议。**

MCP是什么？

IT老兵的职业转型之路（三）

IT老兵的职业转型之路（二）

IT老兵的职业转型之路（一）

## 1) 三者的本质差异：信息放在哪里

### RAG（检索增强生成）

* **信息放在：上下文（prompt 里）**
* 核心动作：检索 →（可选）改写/多路召回/重排 → 把证据片段塞进上下文 → 让模型基于证据回答
* 关键收益：**可更新、可追溯（能给引用）、不必训练**
* 关键代价：上下文不稳定 → **缓存命中差**、token 成本高；检索噪声会**污染上下文**并带偏回答



### 微调（Fine-tuning）

* **信息放在：参数（模型权重里）**
* 核心动作：用标注/合成数据训练，让模型学会“稳定的映射/行为”
* 关键收益：**输出稳定、推理更快更便宜、缓存友好**
* 关键代价：**更新慢**（新知识要再训练或增量适配），可追溯性弱（很难解释“依据是哪段资料”）

### Agent 搜索 / 工具调用（Tool-using Agent）

* **信息放在：外部世界（搜索引擎、数据库、业务系统、代码执行等）**
* 核心动作：规划 → 调工具（查、算、比对）→ 汇总 → 再查缺口 → 最终回答
* 关键收益：**开放域 & 实时性 & 多跳验证**强；能“主动找证据”
* 关键代价：链路长、延迟高、稳定性更难；要做权限、安全、重试、观测，否则不可控

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## 2) 一张“选型边界”对照表（工程视角）

| 维度           | RAG                 | 微调                  | Agent 搜索/工具           |
| ------------ | ------------------- | ------------------- | --------------------- |
| 知识更新频率       | **高**（天级/周级）更合适     | **低**（月级/季度）更合适     | **极高/实时**最合适          |
| 可追溯/审计（引用证据） | **强**（原文片段）         | 弱                   | 中~强（可记录工具结果与日志）       |
| 成本结构         | token 高且波动大         | token 低且稳定          | 多次工具调用，成本不确定          |
| 缓存命中         | **差**（上下文经常变）       | **好**（输入稳定）         | 一般（取决于是否重复调用/结果是否可缓存） |
| 失败模式         | 检索错/噪声 → 被证据带偏      | 训练数据错 → 错误被固化       | 工具链错/规划偏 → 错误累积       |
| 工程复杂度        | 中~高（切块/多路/重排/评测/观测） | 中（数据闭环+训练评测）        | **高**（编排、重试、安全、观测、权限） |
| 适合任务         | 企业资料问答、条款定位、文档解释    | 话术/格式/SOP、分类抽取、稳定策略 | 开放域研究、实时数据、需要多源交叉验证   |

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## 3) 什么时候优先 RAG（“可更新 + 可引用”的场景）

满足越多，越应该先做 RAG：

* **知识变动频繁**：政策、产品版本、内部公告、FAQ 经常更新
* **必须给出处/引用**：合规、法务、风控、审计、客服质检
* **长尾覆盖很广**：不可能全训练进模型
* **你能治理文档**：版本、权威等级、结构、metadata 做得起来
* **你愿意做评测与观测**：召回率、噪声、rerank 贡献、失败用例闭环

典型：制度条款问答、技术文档问答、合同条款定位与解释（带引用）、内部知识库检索式问答。

**但要记住论坛里的“祛魅点”：**
RAG 的关键不是“向量库”，而是“**什么证据值得进上下文**”。否则越塞越糟（污染注意力、破坏缓存、成本暴涨）。

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## 4) 什么时候微调更划算（“稳定行为 + 成本敏感”的场景）

满足越多，越应该微调（或至少偏微调方案）：

* **你要的是稳定行为**而不是每次现查：统一口径、固定流程、结构化输出模板
* **问题类型集中**：80% 问题在少数意图/模板上
* **高并发成本敏感**：希望输入更稳定、缓存命中更好、延迟更低
* **知识更新不频繁**：月/季度更新可接受
* **你能建设训练数据闭环**：错误样本回流、持续迭代

典型：客服话术/SOP、工单分类、信息抽取、表单填写指导、审批建议格式化输出、路由/意图识别。

论坛里那句“RAG 越做越复杂，成本比微调还高”在这类场景尤其容易成立：
因为你为了“偶尔的长尾”付出了“每次都检索+塞上下文”的固定成本。

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## 5) 什么时候 Agent 搜索/工具调用更优（“开放域 + 实时 + 多步验证”）

满足越多，越应该做 Agent（或至少加一层工具调用兜底）：

* **答案不在你的库里**，或者库覆盖不足、命中不稳定
* **强实时性**：行情、库存、状态、新闻、业务指标
* **需要多源交叉验证**：单一来源不可信/冲突多
* **需要多步行动**：先查 A，再根据结果查 B，再比对，再总结
* **可接入可靠工具**：数据库/BI/搜索/日志/工单系统等

典型：竞品调研、舆情汇总、业务数据查询（SQL/BI）、复杂排障（查日志→定位→验证）、实时运营问答。

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## 6) 最常见、也最“能上线”的组合拳

真实系统通常不是三选一，而是组合：

### 组合 1：微调做“骨架” + RAG 做“事实”

* 微调：回答结构、拒答策略、引用规范、输出格式、流程步骤
* RAG：条款/参数/版本差异/最新通知等事实证据
* 好处：输出稳定、成本可控，同时又能更新知识

### 组合 2：RAG 优先；低置信/未命中时触发 Agent

* 先内部 RAG
* 命中差/证据不足 → Agent 去外部或业务系统查
* 最后把“证据等级”写进回答（强/弱/无）

### 组合 3：微调做路由/意图识别 + 分桶 RAG

* 微调：判断是否该查库、查哪个桶
* RAG：在正确桶里检索，降低噪声与冲突

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## 7) 用一句“工程决策口诀”收尾

* **要更新快、要引用证据** → RAG
* **要稳定一致、要便宜快** → 微调
* **要实时、要开放域、要多步查证** → Agent
* **既要稳定又要更新** → 微调（骨架）+ RAG（事实）
* **RAG 命中不稳或经常缺证据** → RAG + Agent 分级触发