MCP与RAG，and 让我们用MCP的Tool莽穿一切！

MCP三大核心概念拆解：如何让LLM从"空谈家"变"实干派"

1. Resources（资源管理器）—— 给LLM装上"记忆外挂"

核心作用：

• RAG式数据供给：像图书馆管理员，告诉LLM**"这里有什么数据可用"**（数据库/文件夹/API等）。
• 动态通知机制：当资源更新时，主动通知Client端（如新增了一份产品文档，实时同步给LLM）。

典型场景：

• 企业知识库问答（自动获取最新版手册）
• 实时数据查询（股票、天气等动态信息）

"Resources让LLM不再依赖训练数据，而是随时调用最新信息。"

2. Tools（工具集）—— 让LLM学会"动手"

 略过但关键：

• 标准化工具调用：通过MCP协议封装Python函数、API等，LLM只需说**"帮我做XX"**，无需关心实现细节。
• 示例：

  # MCP协议定义的Tool（YAML格式）
  - name: "send_email"
    endpoint: "http://api.example.com/mail"
    params: ["recipient", "subject", "content"]
  

"Tools是LLM的'双手'，把'我想发邮件'变成实际动作。"

3. Prompts（模板大师）—— 给LLM"写剧本"

 特殊之处：

• 不是普通提示词，而是可复用的交互模板，像拍戏的"分镜脚本"。
• 服务器预定义推理流程（如"故障排查五步法"），客户端只需填参数。
   工作流示例：

1. 服务端定义Prompt模板：

   "你是一名客服，请用友好语气回答关于{product}的问题，参考{resources}，最后询问用户是否需要进一步帮助。"
   

2. 客户端调用时填入参数：

   prompt = get_prompt("客服模板", product="iPhone15", resources="最新产品手册")
   

为什么归入MCP协议

• 标准化交互：避免每次重新设计Prompt，通过协议约定模板结构和参数。
• 与Tools联动：例如Prompt中嵌入{{call tool=search_docs}}，直接触发工具调用。

"Prompts是LLM的'台词本'，把自由发挥变成可控的工业化生产。"

Tool 的“一统江湖”：为什么现实项目中大家只靠 Tool 硬刚

核心结论：

• Prompts 和 Resources 理论上很美好，但现实里 Tool 已经够用，甚至更灵活。
• Cherry（MCP 参考实现）也没认真做 Prompts/Resources，导致大家默认“Tool 即一切”。
• 但 Prompts 和 Resources 仍有潜力，只是现在生态还没成熟。

1. 为什么 Prompts 和 Resources 被冷落

(1) Prompts：理想很丰满，现实很骨感

理论：预定义交互模板，让 LLM 按剧本走。 ? 现实：

• LLM 本身就有强大的上下文理解能力，临时写 Prompt 也能搞定。
• 动态性太强：业务需求千变万化，固定模板反而可能限制发挥。
• Cherry 的实现很简陋，导致大家觉得“不如直接写 Tool”。

✅ Tool 替代方案：

• 把常用 Prompt 逻辑封装成 Tool，比如：

  def generate_response(prompt_template, **kwargs):
      return llm.run(prompt_template.format(**kwargs))
  

• 效果一样，但更自由，不用依赖 MCP 的 Prompts 机制。

(2) Resources：RAG 的另一种说法

理论：动态数据源，让 LLM 实时获取最新信息。 ? 现实：

• RAG 已经足够成熟，直接用 VectorDB + 检索 API 就能实现。
• Cherry 的 Resources 实现太简单，没有比传统 RAG 更优势的地方。
• Tool 可以直接封装数据查询，比如：

  def query_knowledge_base(question):
      docs = vector_db.search(question)
      return format_docs(docs)
  

• 更可控，不依赖 MCP 的 Resources 机制。

2. 为什么 Tool 能“一统江湖”

(1) 灵活性最高

• Tool 可以模拟 Prompts 和 Resources：
• 需要固定交互模式→ 封装成 Tool（如 customer_service_prompt）。
• 需要动态数据→ 封装成 Tool（如 query_latest_news）。
• 不依赖 MCP 的额外抽象，直接代码控制，更符合工程师思维。

(2) 生态支持更好

• LangChain / LlamaIndex / AutoGen 等框架都围绕 Tool 设计，MCP 的 Prompts/Resources 反而像“非主流”。
• Cherry（MCP 参考实现）也没认真做 Prompts/Resources，导致大家默认“Tool 就够了”。

(3) 现实项目需求更匹配 Tool

• 企业级应用：需要精准控制流程，Tool 比 Prompts 更可靠。
• 复杂逻辑：比如“先查数据库，再调 API，最后生成报告”，用 Tool 组合比 Prompts 更直观。

3. 但 Prompts 和 Resources 仍有潜力

(1) Prompts：如果能标准化，可以降低重复劳动

• 未来可能变成“可复用的技能包”，比如：
• 客服话术模板、代码审查模板 等，直接调用，不用重复写。
• 需要更强大的 MCP 实现（Cherry 目前不够）。

(2) Resources：如果能实现动态订阅，会比传统 RAG 更灵活

• 理想情况：LLM 可以“订阅”数据源，实时获取更新（比如股票行情自动推送）。
• 但目前 RAG + Tool 已经够用，所以大家没动力去用 MCP 的 Resources。

现实建议：Tool 为主，Prompts/Resources 观望

1. 优先用 Tool 实现功能，灵活可控，生态成熟。
2. 如果发现大量重复 Prompt 逻辑，可以考虑封装成 MCP Prompts（但 Cherry 可能不够用）。
3. 如果需要动态数据，直接用 RAG + Tool，别等 MCP Resources。

总结：

• 现在：Tool 是王道，Prompts/Resources 还没真正发挥价值。
• 未来：如果 MCP 生态成熟，Prompts/Resources 可能成为“高阶玩法”，但目前 Tool 已经能解决 99% 的问题。

（所以，别纠结，先用 Tool 莽穿一切！ ?）