告别RAG？MCP+数据库掀起大模型精准检索革命

在大模型检索外部知识的实践中，最常见的方案是 RAG （Retrieval‑Augmented Generation）。它先把文档切片向量化，再用相似度检索，将结果拼接回上下文。然而这种做法有四大硬伤：①检索精度不稳，向量相似度常把无关片段拉进来或漏掉关键句；②上下文碎片化，模型只能看见片段，难以生成完整答案；③缺乏全局视角，无法判断新旧条款、跨文档依赖等语义关系；④多轮推理薄弱，一次查询得不到答案时很难自发递归检索。

Anthropic 发起的 MCP（Model Context Protocol）+数据库 模式为此提供了更契合结构化数据的替代方案。MCP 把「模型调用工具」标准化为统一协议，像 USB‑C 一样，任何支持 MCP 的客户端（如 Cursor、CLAN、Chair Studio）都能即插即用地调用同一套 MCP Server。若把业务数据放进 MongoDB 这类文档数据库，再配置 Mongo‑MCP Server，模型即可直接发送查询语句，获取原始行数据而非零散向量，因此：检索 精度高、上下文完整、跨表关联自然，开发者一次封装即可服务多模型，维护成本也随之下降。

落地流程并不复杂：
1. 准备数据库——将 CSV/Excel 导入 MongoDB，保持字段清晰；
2. 部署 MCP Server——本地或云端 npm install @mcp-mongo-server，或用 Docker 镜像；
3. 连通客户端——在 CLAN 的 mcp.json 里写入 "command": ["npx","@mcp-mongo-server","mongodb://localhost:27017"]；
4. 补充系统提示词——把各集合的字段说明写入全局 prompt，让模型少走弯路；
5. 授权调用——在对话时打开 MCP 开关，模型即可生成聚合查询、排序、统计等复杂操作。

借助这一模式，客服知识库、仓储管理、报表分析等场景能获得“既准且快”的问答体验，预示着 RAG 在结构化检索领域将逐步被 MCP + 数据库所取代。