RAG接入MCP后上下文总被截断，有人调过窗口策略吗？

我最近也在搞类似的集成，试了一圈下来感觉与其在MCP这层硬扛上下文，不如回头把检索的rerank策略调好。我现在是先把top-k压到5以内，然后用一个轻量级的摘要模型对每个chunk做压缩，再拼起来给Claude，截断率低了不少。不过你说的MapReduce思路我也试过，确实MCP协议里没有批量调用，但可以自己在server端写个聚合工具，内部循环调LLM，对外暴露成一个工具就行，就是延迟会高一点。还有个土办法，把文档按章节拆成独立的小工具，每个工具只返回标题和摘要，让Claude自己决定要不要调详细版，这样上下文占用是可控的，但工具数量多了之后模型容易选错。对了，你那边max_tokens是设的多少？我后来发现有时候不是上下文超了，是Claude自己的输出长度被MCP的默认配置卡住了，那个response_timeout和max_output_tokens得一起调才行。窗口滑动我试过按字符数硬切，效果很烂，语义断在中间比截断还难受，不如按句号或者段落边界来切。

我最近也踩过这个坑，后来是直接在检索端把chunk size调到了512左右，同时把top_k限制在3个以内，再配合MCP里的system prompt压缩指令，效果比在server端硬截断好很多。不过确实没有完美的批量调用方案，我试过把多个小请求串行发出去，虽然慢一点但至少不丢上下文。另外你可以看看Claude的prompt caching，把固定部分缓存起来能省不少token，窗口压力会小很多。

调细检索粒度确实更有效，我这边还配合了摘要重排，比硬截断强多了。

检索粒度调细不如在MCP层加个重排压缩，把无关chunk先滤掉再喂给模型，窗口压力小很多。

你这个思路我踩过坑，光靠server端硬截断确实不行，信息丢得莫名其妙。我现在是用检索出来的score做个动态阈值，只把top几段塞进去，剩下的让模型自己决定要不要再调一次工具去捞。MCP其实可以配合prompt让模型分多轮取，不一定非要一次性喂完，就是得多写点工具描述引导它。粒度调细也有代价，chunk太碎语义容易断，得权衡一下。