MCP里挂RAG工具，上下文窗口被撑爆怎么破？

你这思路对，只回元数据让模型自己决定，比硬塞片段省token多了。我就是这么干的，配合一个精简摘要工具，稳得很。

元数据方案靠谱，先让模型决定要不要取全文，省一半token还准。

我之前也踩过这个坑，后来是让MCP工具先返回文档标题加分段摘要，再让模型自己决定要不要调详情接口拿全文，这样窗口压力小很多。另外可以在工具描述里写明“返回内容需控制在500token内”，模型会自觉遵守，比你硬截断靠谱。你这问题多半是工具返回格式没约束好，试试让RAG先按相关性排序只给前三段，比塞一堆上下文强多了。

我试过类似方案，后来是把RAG结果先做rerank，只留top3片段，每段再压缩到200token以内，效果比截断强不少。元数据方案也试过，但多轮对话里模型经常忘了去调二次接口，反而更烧token。你可以试试在工具描述里写清楚返回内容长度限制，让模型自己有个预期，实测能减少很多无效调用。另外如果文档太长，可以考虑让RAG先返回摘要+关键实体，需要细节再展开。

返给模型前先做一次相关性重排，只保留跟用户query最贴近的top3片段，每段再砍到500token以内，实测能保住大头信息。另外别把全文塞进工具结果里，可以让MCP返回一个带引用的摘要，模型需要细节时再按引用ID去调具体内容，这样上下文省着用也灵活。

返回结果前先让模型自己决定检索策略，别一股脑全塞进去。或者搞两段式，先返回摘要，命中再取全文。

之前也踩过这个坑，后来我的做法是让工具返回检索结果的摘要加结构化元数据，比如来源、时间、相关性评分，模型需要细节时再触发二次检索。这样上下文压力小很多，而且模型其实更清楚自己缺什么。另外可以试试把返回内容按段落切分，让模型先选再调，比一刀切截断灵活。你那个场景如果检索结果强相关，也可以考虑用粗排模型先压一遍。

返回前做个分层摘要，先给结论和来源，模型需要细看再走二次检索，省token又不丢关键信息。

我之前也踩过这个坑，后来直接把工具返回改成只给文档标题+单段最相关摘要，再让模型按需调二次接口拿全文，token压力瞬间小很多。截断这事真不能无脑切，容易把关键论证切飞，不如让模型自己决定要不要深挖。另外你也可以试试在描述里写清楚“每个片段最多500token”，让模型生成调用参数时就带上限制，比在工具内部硬切灵活。账单嘛，省下来的token都是钱，值得折腾。

试过让工具返回带得分的摘要+关键片段，模型自己会按需深挖，比硬塞全文省一半token。

狠一点直接只给文档ID和标题，让模型自己判断要不要调二次接口，实测上下文清爽多了。

遇到过类似的坑，后来我是让工具返回一个带score的片段索引和每段的前200字摘要，模型根据这个自己决定要不要调详情接口。关键信息切没切掉这个问题，其实可以用重排序模型先过滤一遍，只留最相关的几段，比单纯截断靠谱。另外你可以在工具描述里写清楚返回内容的token上限，Claude有时候会自己注意着用。账单那块，建议给MCP加个简单的缓存层，同一个query重复检索直接命中，能省不少钱。

先让工具返回结构化摘要，再按需拉全文，比截断靠谱多了。

这问题太真实了，我一开始也这么干过，后来发现MCP工具返回的内容本质上就是你给模型喂的“一次性输入”，它确实不会帮你做任何处理。我的做法是工具里做结构化截断，比如按段落重要度打分后只返回Top-3，但强制保留每段的开头和结尾句子，效果比单纯按长度切好很多。另外你说的只返回元数据那个思路我觉得可行，但要注意让模型先判断“要不要去取全文”，不然它可能为了省事就直接瞎猜了。你现在的RAG检索结果一般会返回几条？我觉得控制条数可能比压缩单条长度更关键。

我之前也踩过这个坑，后来改成两段式：工具只回传文档ID、标题和摘要，让模型自己决定要不要拉全文。这样首轮上下文压力小很多，模型也不会被一堆无关片段带偏。真需要细节时再暴露一个get_chunk的接口按需取，token量能压下来一大半。另外摘要那步最好用个小模型先过一遍，别直接截断，截断太容易丢关键信息了。

我一般先让工具返回摘要加doc id，模型觉得不够再拉全文，省token还准。