最近在搭一个个人知识库的 MCP Server，想把本地文档切片后存到向量数据库里做语义搜索。看了一圈方案有点懵——有的教程说直接把 embedding 模型塞进 MCP Tool 里调用，有的说单独起一个 embedding 服务让 Server 去请求。我现在用的是 Qdrant 做向量库，但不知道 embedding 这一步到底该放在 MCP 的 Tool 里实现，还是让向量数据库自己处理（比如 Qdrant 好像支持第三方 embedding 插件？）。另外担心如果每次查询都重新算 embedding，延迟会不会太高？有没有过来人分享一下实际落地的坑？先谢过各位了！