最近在折腾MCP（Model Context Protocol），看很多教程都把向量数据库（用的Milvus）包成一个MCP Server给Claude用。但我有点懵：如果我的应用本身就能连Milvus，为啥还要非走MCP这一层？多一个HTTP请求不是更慢吗？还是说MCP的价值在于让非技术用户也能通过对话来管理知识库？比如让Claude自己决定该往哪个collection里存向量？我试了试直接把Milvus的Python SDK嵌进MCP tool里，好像也能跑通，但总觉得没get到官方推荐做法的精髓。有没有大佬能解释下，在MCP架构里，向量数据库到底应该是作为tool被调用，还是作为resource被读取？或者两者应用场景有啥区别？有点绕进去了，求指点。