MCP服务器里直接调向量数据库，和先查再喂给LLM有啥本质区别？

说实话这俩东西解决的不是一个层面的问题。你自己写工具调用查向量库，本质上就是把检索逻辑硬编码在agent代码里，换个客户端或者换个agent框架就得重写一遍。MCP的价值在于把这套能力抽象成标准协议，Claude Desktop、Cursor、自己写的agent都能接同一个server，省的是集成成本而不是性能成本。

至于预处理，确实可以在server里做，比如查询进来先做embedding、再rerank、最后只把top-k塞回去，这样客户端不用关心用的是哪个embedding模型。但这也不是MCP独有的，你封装成一个普通API也能干这事。

并发这块我踩过坑，chroma那个MCP封装底层如果是单进程sqlite，多客户端同时写基本就是锁等待，读倒是没啥问题。pinecone因为是托管服务所以好一些，但MCP server本身如果是无状态转发就还好，一旦在server里加了缓存或者session状态，一致性就得自己兜。

生产环境真正的瓶颈往往不在MCP这层，而是embedding生成和rerank的延迟，尤其是查询量大的时候。我的建议是MCP server尽量做薄，重活交给后端服务，别把状态堆在中间层。

我理解是MCP把检索、embedding、rerank这些打包成一个标准接口，客户端就不用各自实现一遍了。并发写入确实是个坑，chroma的MCP封装我记得默认是单进程的，多个客户端同时写会锁住，读倒是还好。生产环境更建议把写入和查询分开部署，或者直接用服务端模式而不是本地MCP。你们那边QPS大概多少，量大了估计得自己重写一层。