最近在折腾MCP（模型上下文协议）服务器，想给AI加个长期记忆功能。基本思路是让模型通过MCP工具调向量库做语义检索，但选型卡住了。目前看了Chroma（本地轻量）、Qdrant（支持过滤）、还有Milvus（功能全但部署重）。我的场景是单机个人用，数据量大概几十万条文本片段，主要存聊天记录和笔记。问题来了：
1. 用MCP的tools接口去调向量库，是直接走HTTP API还是用官方Python SDK？哪个延迟更低、更稳？
2. 需要支持metadata过滤（比如按时间、标签筛选），Chroma的where条件够用吗？还是得上Qdrant？
3. 如果后续要跟LangChain的Memory模块联动，是不是选有现成MCP server的库更省事？
说实话网上教程多是单测某个库，但实际接入MCP时的坑（比如embedding维度不一致、并发写入锁）没人提。求用过的大佬指点一下，不想装了又换。