模型上下文协议 (MCP) 通过标准化外部数据的结构以及如何将其集成到语言模型的上下文中，从而增强检索增强生成 (RAG) 工作流程。RAG 系统从外部源（如数据库或文档）检索相关信息，并使用它来生成知情的响应。MCP 充当检索和生成之间的桥梁，确保模型以一致、有组织的格式接收上下文。例如，MCP 可能定义规则来确定检索到的文档的优先级、过滤或分块方式，防止模型被不相关或冗余数据淹没。这种结构有助于模型专注于最有用的信息，从而提高响应的准确性和相关性。
MCP 的技术作用包括定义模式或模板来构建检索到的数据。当 RAG 系统获取文档时，MCP 可以指定元数据字段（例如，来源可信度、发布日期）或强制执行格式规则（例如，截断文本以适应 token 限制）。例如，在客户支持聊天机器人中，MCP 可能要求为每个检索到的 FAQ 条目附加一个置信度分数，允许模型优先处理高置信度的答案。 MCP 还可以处理预处理步骤，例如将长文章分成更小的部分或删除重复内容。这些协议确保模型接收到干净、易于理解的输入，从而减少诸如幻觉或离题响应等错误。开发人员可以自定义 MCP 规则以适应特定的用例，例如按编程语言过滤技术文档或优先处理最新的新闻文章。
MCP 在实践中的一个具体示例是检索 API 文档的编码助手。如果没有 MCP，系统可能会返回整页文本，使模型不堪重负。有了 MCP，检索到的数据可以被解析成结构化的代码片段（例如，函数签名、参数描述），并按与用户查询的相关性进行排序。另一个例子是医疗聊天机器人：MCP 可以强制执行严格的来源规则，确保只包含经过同行评审的研究，并以标准化格式突出显示关键发现。通过形式化这些步骤，MCP 使 RAG 工作流程更具可重复性和可扩展性，从而使团队能够在部署中保持一致性。对于开发人员来说，采用 MCP 意味着更少的临时预处理脚本和更清晰的集成外部数据指南，最终缩短了实施时间并提高了系统可靠性。