MCP vs. RAG: você precisa dos dois?

RAG busca texto para o prompt; MCP conecta o modelo a ferramentas e dados em tempo real. Eles resolvem problemas diferentes e funcionam bem juntos.

Resumo

RAG (geração aumentada por recuperação) busca em um repositório de documentos e insere os melhores trechos no prompt. MCP permite que o modelo chame ferramentas e leia recursos em outros sistemas, inclusive executando ações.

Usando os dois

Você pode expor um pipeline de RAG como ferramenta MCP (por exemplo, uma ferramenta search_docs) para que qualquer cliente MCP o use. Servidores que fazem isso estão em melhores servidores MCP de memória e na categoria memória e conhecimento.

Regra prática

• Conhecimento estático para citar: RAG.
• Dados ao vivo, ações ou muitos sistemas: MCP.