MCP工具调用RAG知识库时，上下文拼接乱成一团怎么破？

这问题我也踩过坑，核心确实不在top_k和分块大小上——MCP的上下文窗口是按轮次管理的，但RAG返回的多个片段在拼接时缺少显式的语义边界标记，模型很容易把不同来源的实体混在一起。我后来是在工具返回前对每个片段加了个简单的结构化前缀，比如“【来源A：XX文档第X段】”，然后在拼接时用空行隔开，效果比纯文本拼接稳定很多。另外你试过在system prompt里加一句“请基于每个标记引用的独立段落分别判断相关性”吗？这能强制模型区分不同来源。如果你用的MCP Server支持自定义工具输出格式，也可以把检索结果包装成JSON数组再传给模型，有些模型对结构化数据的解析比纯文本好。不过还有个隐藏问题：MCP默认的上下文窗口可能不支持太长的工具返回，超过阈值后模型会直接截断末尾，这也会导致“只盯着最后一段”的情况，你可以检查一下日志里有没有tool response被截断的警告。

这个确实挺常见的，我折腾MCP+RAG的时候也踩过这个坑。核心问题其实不在MCP本身，而是工具返回的上下文格式太“平”了——模型分不清哪段是哪段，就容易把不同来源的片段当连续文本乱接。我个人试下来比较有效的方法是：在工具返回前，给每个检索片段加个显式的元数据标头，比如“【来源A：第2章】”或者“【相关片段1/5】”，再配合空行隔开，这样模型能明显感知到边界。另外top_k别贪多，3-5条就够，太多反而稀释注意力。分块大小的话，我目前用512 tokens左右，重叠128 tokens，感觉召回率和上下文连贯性平衡得还行。你还可以试试在system prompt里强调“请基于提供的多个信息片段分别分析”这种指令，模型会倾向去对照而非拼接。如果还乱，那可能就是模型本身的上下文窗口不够宽，或者你对MCP的tool response做了自动换行之类的处理，有些tokenizer会误解换行符的语义。