最近在给公司的内部工具折腾MCP（Model Context Protocol）服务器，想给AI加个“记忆”功能。看了一圈，发现有人直接把SQLite+向量扩展（比如sqlite-vec）打进MCP server里，也有推荐连外部向量库（像Milvus或Qdrant）的。我现在有点纠结：如果只是小范围用，比如团队几十个人，把向量索引文件直接放在MCP server本地，检索时用内存加载，这样是不是更简单？但担心并发查询一多会不会卡死，或者索引文件损坏了不好恢复。另外，如果后续数据量涨到百万级，这种内嵌方案是不是就得推倒重来？有大佬在生产环境试过这两种路线吗？想听听实际踩坑的经验，特别是数据备份和增量更新这块怎么处理的。