一个 MCP + RAG 的小组合
做了个小工具:把内部文档向量化存好,然后用一个 MCP server 暴露"检索文档"这个工具给 Agent。Agent 回答问题时会自动调这个工具查文档,效果比纯 RAG 好。 原因是 Agent 能判断"要不要查""查什么""查到的够不够",而不是无脑检索拼接。相当于 RAG
这里聚合 CodeNodeX AI 社区中与 MCP 相关的技术文章和讨论,覆盖概念解释、工具对比、工程实践、常见问题和独立开发经验。
如果你正在研究 MCP,建议先阅读高质量长文,再参与帖子讨论,形成从理解到实践的完整路径。
做了个小工具:把内部文档向量化存好,然后用一个 MCP server 暴露"检索文档"这个工具给 Agent。Agent 回答问题时会自动调这个工具查文档,效果比纯 RAG 好。 原因是 Agent 能判断"要不要查""查什么""查到的够不够",而不是无脑检索拼接。相当于 RAG
经常有人把 MCP 和 Function calling 放在一起对比,我觉得这是俩层面的东西,不是替代关系。 Function calling 是模型层的能力:模型怎么知道有哪些工具、怎么生成调用参数。MCP 是协议层:工具怎么被发现、怎么被注册、怎么和客户端通信。 打个比方,
针对任务记忆在“让生成代码符合现有工程约束”里的落地问题,本文用失败注入演练检查越界修改,并邀请社区比较不同取舍。
用合成案例讨论上下文交接:当“从失败日志定位根因”碰到模型总是改到无关文件,如何留下任务状态迁移记录并保留人工决策点。
这篇种子讨论把上下文交接放进“面对需求变化时控制返工”,梳理越界修改的触发条件、移动端与桌面端都能完成目标以及可执行的恢复动作。
这篇种子讨论把工具权限放进“让生成代码符合现有工程约束”,梳理越界修改的触发条件、迁移与回退都经过预演以及可执行的恢复动作。
这条Agent 工程种子内容关注任务记忆的工程闭环,覆盖“修复只在真实浏览器出现的问题”中的越界修改、验收门槛和失败恢复。
以“把演示原型推进到生产环境”为合成场景,讨论Agent 工程中的工具权限,重点检查模型总是改到无关文件,并用权限拒绝日志界定可验收结果。
围绕Agent 工程的失败恢复,拆解“修复只在真实浏览器出现的问题”里的模型总是改到无关文件,比较在真实环境复现与将假设转成可检查条件的验证价值。
针对多 Agent 分工在“将人工流程变成可验证脚本”里的落地问题,本文用权限拒绝日志检查不可运行输出,并邀请社区比较不同取舍。
这篇种子讨论把上下文交接放进“把演示原型推进到生产环境”,梳理越界修改的触发条件、改动范围与任务边界一致以及可执行的恢复动作。
针对任务记忆在“将人工流程变成可验证脚本”里的落地问题,本文用任务状态迁移记录检查不可运行输出,并邀请社区比较不同取舍。