用 MCP 重构 RAG 智能体：3 步解决数据安全与多工具协同难题
一、MCP 核心知识
1. 什么是 Model Context Protocol（MCP）
MCP 是一套开放标准，核心作用是让开发者安全地在数据源与 AI 工具间建立双向连接，其架构逻辑简单直接：开发者通过 MCP 服务器公开自有数据，AI 应用（即 MCP 客户端）则可连接 MCP 服务器获取所需数据。
MCP 的三大核心组件覆盖开发、测试、接入全流程：
- MCP 协议规范与 SDK：为开发者提供构建、集成 MCP 的基础工具，降低开发门槛。
- Claude 桌面应用本地 MCP 服务器：支持本地测试验证，无需依赖远程环境，提升开发效率。
- MCP 服务器开源存储库：提供现成的接入模板，帮助开发者快速对接不同系统，缩短项目周期。
2. 为什么需要 MCP？
MCP 的核心价值是支撑 “LLM 之上的智能体（Agents）与复杂工作流构建”，在 LLM 与数据、工具集成时，主要提供三方面关键能力：
- 丰富的预构建集成：LLM 可直接对接现有集成，无需从零开发工具连接逻辑，节省时间。
- 跨 LLM 供应商的灵活性：不绑定单一厂商，可根据需求随时切换大模型，避免锁定风险。
- 数据安全的最佳实践：数据存储在用户本地基础设施中，减少数据外传环节，降低泄露风险。
3. MCP 与 Function Call 的核心区别
两者从交互模式、标准属性、灵活性上存在本质差异，可通过三个维度的隐喻清晰区分，每个维度下的核心差异如下：