MCP能不能用来救一下RAG的召回？还是我想多了？

说实话我觉得这个思路有点绕远了，MCP本质是给agent调工具用的，你把它塞进RAG前置流程里，等于自己又包了一层协议和网络开销，延迟和稳定性都得打问号。与其这样，不如先查查是不是chunk切分策略或者embedding模型选型的问题，召回垃圾往往是这两个环节没调好。真要加过滤，写个简单的rerank或者基于规则的预筛都比MCP直接，毕竟你内部知识库的场景大概率不需要外部API的实时数据。当然你要是想接外部数据源做query改写，那MCP可能还有点用，但那就不是救召回而是扩召回了。

说实话你这个思路有点绕了，MCP本质是给agent调工具用的，硬塞进RAG前置流程里，等于给检索又加了一层LLM决策延迟，成本上不划算。我试过类似的，效果不如直接在召回前加一层rerank或者用混合检索（BM25+向量）来得直接。但如果你说的“补全”是指用MCP调外部知识源补充查询词，那倒可以小规模实验下，别指望它解决chunk质量问题，根源还是切分和embedding。

说实话我觉得这个思路有点绕远路了，MCP本质上是给agent调工具用的，硬塞进RAG前置流程里反而会增加链路延迟和不确定性。你真正的问题可能出在chunk切分和embedding模型的选择上，不如先试试换更细粒度的切分策略或者引入rerank模型。不过如果真想用MCP，倒是可以做query理解那一步的外部知识补全，但直接让它过滤召回结果，我猜效果不会比传统规则好多少。

这个思路其实挺靠谱的，MCP做召回前的预过滤确实能砍掉不少噪音。我试过类似的路子，让LLM先通过工具查一下关键词或者元数据，再拿过滤后的query去向量库检索，垃圾chunk少了很多。不过MCP本身不解决召回语义匹配的问题，它更像是帮你把query改得更准或者缩小检索范围。要是知识库本身chunk切得烂，那还是白搭，得先看看是不是分块策略有问题。