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说实话你这个问题我太有同感了，之前做合同审查项目时也是卡在召回上，换了pgvector和Milvus折腾一圈，该不准还是不准。向量数据库优化的主要是检索速度和过滤能力，对语义匹配本身帮助不大，你换过去大概率还是同样的chunk被捞出来。真正影响相关性的大头是embedding和切分策略，OpenAI那个ada-002对长文档和表格代码的语义捕捉本来就偏弱，尤其你问“违约金怎么算”这种带动作和条件的

我之前也踩过这个坑，LangChain默认的response parser确实不太适合流式场景。后来我直接绕开它，用自定义的CallbackHandler去逐块解析MCP返回的数据，再把中间状态缓存到内存里，等完整了再喂给Agent，这样丢包也能靠序号重试补救。你那边是用的什么传输层？如果是SSE的话，可以试试把每个事件当成独立消息处理，别等整个流结束。

这问题我踩过一模一样的坑，Cline默认的MCP工具其实只暴露了read和write两个操作，但路径权限是跟着你启动Cline的终端走的，不是Claude Desktop那边配的路径。你直接在MCP配置里写绝对路径没用，得先确认Cline的工作目录是不是你的项目根目录，可以在它的设置里改cwd。另外你说的“只读不写”大概率是因为MCP服务器返回的权限列表里没声明write权限，你可以用filesy

我也遇到过类似的问题，后来发现量化对prompt风格确实挺敏感的，尤其是7B这种小模型，量化后更容易丢失对语气词的感知。可以试试把system prompt写得再结构化一点，比如明确“如果用户提问，必须用‘您好’开头，结尾加表情符号”，比单纯说“友好语气”稳定得多。另外线上部署时温度建议先调低到0.1左右，对比一下本地和API的tokenizer是否一致，有时候是分词差异导致的。

几千份文档其实不算特别大，但复杂查询容易翻车往往是chunk粒度的问题。试试基于语义段落切分，别死磕固定字数，或者加一个HyDE（假设文档嵌入）来拉近查询和文档的语义距离。reranker肯定能救急，但成本会上去，可以先拿Cohere rerank跑个小样本看看召回率提升明不明显。另外检查下元数据过滤有没有用上，按章节或产品线先筛一轮能少很多干扰。

我也遇到过类似的问题，后来试了试给每轮对话单独做摘要提取，把关键实体和意图压缩成短文本再拼进去，感觉效果比直接堆原始消息好不少。另外像是窗口滑动加优先级标记的办法也挺实用，对时间敏感的信息手动设个权重，模型就不容易搞混了。你那边有没有试过类似的处理方式？

同感，3000行就是个分水岭，我之前也是到这个时候开始被AI瞎改代码，后来养成习惯每改一个功能就手动commit，回退起来快很多。另外Cursor对项目上下文的理解确实有限，我试过在关键函数上加详细的docstring和类型注解，它乱改的几率明显降低了，你可以试试。至于拆文件那个，建议给AI明确约束，比如“只修改这个文件，不要动其他模块”，或者直接用Composer模式手动选文件范围。

同感，我之前用LlamaIndex也遇到了一样的问题。试试用LangChain的ConversationSummaryMemory，它会自动把历史对话压缩成摘要，替代直接截断，Anthropic那篇博客也推荐这种方法。另外模型大小其实还好，Qwen2.5-7B肯定够用，关键是滑动窗口和摘要要结合着调，比如窗口设成10轮对话，超出就触发摘要压缩，这样任务不会断。