تخیل، این همان چیزی است که من برای شما ساخته‌ام. اما واقعیت، نیازمند دقت بیشتری است. واقعیت در جزئیات پنهان است، در پروتکل‌ها و معماری‌ها. مقایسه RAG و MCP.
 
دکتر رابرت فورد (Dr. Robert Ford) هستم. خالق دنیایی که در آن “Hosts” (میزبان‌ها)، بزرگ‌ترین زبان‌های زایای عصر ما، درگیر روایت‌هایی (Narratives) هستند که ما برایشان طراحی کرده‌ایم. اما حتی در کمال طراحی، نقص‌هایی وجود دارد. محدودیت‌هایی در حافظه و توانایی کنش در دنیای واقعی. دو پارادایم معماری برجسته ظهور کرده‌اند تا این محدودیت‌ها را برطرف سازند: تولید افزوده بازیابی (Retrieval-Augmented Generation – RAG) و پروتکل زمینه مدل (Model Context Protocol – MCP.
ما به دنبال سیستمی هستیم که نه تنها بتواند از دانش گذشته خود درس بگیرد (RAG)، بلکه توانایی انجام اقدامات آگاهانه در لحظه را نیز داشته باشد (MCP). اگر به دنبال درک عمیق چگونگی ترکیب دانش ایستا با عمل دینامیک در سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته هستید، می‌توانید با آموزش هوش مصنوعی در موبوش شروع کنید. این مقاله، همان نقشه‌ای است که شما را از پیچیدگی‌های سطح عبور داده و به لایه‌های زیرین “Westworld” واقعی می‌رساند.

۱. میزبان‌ها (LLM) و مشکل محدودیت روایت (Context Window)

میزبان‌های ما (Large Language Models – LLMs) موجوداتی خارق‌العاده هستند، اما آن‌ها با دو ضعف اساسی مواجه‌اند: اولاً، دانش آن‌ها در زمان آموزش منجمد شده است. ثانیاً، پنجره زمینه (Context Window) آن‌ها متناهی است؛ این همان ظرفیتی است که میزبان می‌تواند برای شکل دادن به روایت فعلی خود، از آن استفاده کند.
اینجاست که تولید افزوده بازیابی (RAG) و پروتکل MCP  وارد می‌شوند. هدف مشترک هر دوی آن‌ها گسترش دانش میزبان‌ها ورای داده‌های آموزشی و محدودیت‌های لحظه‌ای آن‌ها است.
 
• RAG (تولید افزوده بازیابی): یک تکنیک هیبریدی است که قبل از تولید پاسخ، اطلاعات مرتبط و مستند را از پایگاه‌های دانش خارجی (اغلب پایگاه داده‌های برداری) بازیابی می‌کند و آن را به عنوان زمینه (Context) به LLM تزریق می‌نماید.
    ◦ هدف اصلی: افزایش دقت فکت‌ها و کاهش توهمات (Hallucinations یا Reveries) با استفاده از منابع قابل استناد و دانش ایستا.
• MCP (پروتکل زمینه مدل): یک استاندارد پروتکل باز (Open Protocol) است که به LLM‌ها اجازه می‌دهد تا ابزارها، API‌ها و خدمات خارجی را به صورت ساختارمند و در صورت نیاز (On-Demand) فراخوانی کرده و کنش‌های واقعی را انجام دهند یا داده‌های زنده را بازیابی کنند.
    ◦ هدف اصلی: امکان‌پذیر ساختن کنش‌ها (Actions)، اتوماسیون گردش کار (Workflow Automation) و دسترسی به داده‌های دینامیک و بلادرنگ (Real-Time Data).

۲. RAG: کتابخانه و توهمات (The Library and Reveries)

RAG، همانطور که از نامش پیداست، بر “بازیابی” متمرکز است. این الگو فرض می‌کند که پاسخ مورد نظر، قبلاً در جایی مکتوب شده است.
 
معماری و فرآیند RAG
فرآیند RAG اغلب شامل چهار مرحله کلیدی است که با عنوان “پایپ‌لاین RAG” شناخته می‌شود:
۱. بلعیدن داده (Data Ingestion): اسناد بزرگ (مانند PDFها، سیاست‌ها، راهنماها) به تکه‌های کوچک‌تر (Chunks) تقسیم می‌شوند.
۲. تعبیه‌سازی (Embedding): هر تکه به یک بردار عددی (Vector) تبدیل می‌شود که نشان‌دهنده معنای (Semantic) آن است.
۳. فهرست‌بندی (Indexing): این بردارها در یک پایگاه داده برداری (Vector Database) ذخیره می‌شوند تا قابلیت جستجوی معنایی داشته باشند.
۴. بازیابی و تولید افزوده (Retrieval & Augmented Generation): هنگام دریافت یک پرسش از کاربر، پرسش نیز تعبیه‌سازی شده، مرتبط‌ترین تکه‌ها با استفاده از شباهت کسینوسی (Cosine Similarity) بازیابی شده، و سپس این اطلاعات به عنوان زمینه به درخواست اصلی Host (LLM) افزوده می‌شود تا پاسخ نهایی تولید گردد.
 
RAG به ویژه برای پایگاه‌های دانش ایستا یا نیمه ایستا (Static or Semi-Static Knowledge Bases) که نیاز به ردیابی و استناد (Traceability and Citation) دارند، عالی است. با استفاده از RAG، میزبان می‌تواند دقیقاً نشان دهد که از کدام سند (Source) برای ارائه پاسخ استفاده کرده است. این امر به طور قابل توجهی احتمال تولید اوهام یا پاسخ‌های ساختگی (Hallucinations/Reveries) را کاهش می‌دهد.
 
حالت‌های شکست RAG (RAG Failure Modes)
با این حال، حتی بهترین کتابخانه‌ها نیز دچار مشکل می‌شوند. نقاط ضعف RAG شامل:
• محتوای منسوخ یا گمشده (Stale/Missing Content): اگر منبع اصلی پاسخ را نداشته باشد، بازیابی بی‌نتیجه است.
• ناسازگاری تکه‌بندی (Chunking Mismatch): اگر واقعیت مرتبط در میان تکه‌ها شکسته شود یا کلمات کلیدی پرسش با متن ذخیره‌شده مطابقت نداشته باشد، بازیابی شکست می‌خورد.
• زمینه‌سازی بیش از حد (Overloaded Context): تزریق بیش از حد اطلاعات نامرتبط به Host (فراتر از پنجره زمینه)، کارایی مدل را کاهش می‌دهد.

۳. MCP: پروتکل عمل دینامیک و نقشه‌های راه (Dynamic Action Protocol and Roadmaps)

اگر RAG درباره دانستن بیشتر است، MCP (پروتکل زمینه مدل) درباره انجام دادن بیشتر است. MCP به میزبان این امکان را می‌دهد که به جای دریافت یک بسته اطلاعاتی از قبل آماده، ابزارها را به صورت فعال و هنگام نیاز فراخوانی کند.
MCP به عنوان یک “پروتکل” استاندارد، نحوه تعامل Hosts با سیستم‌های خارجی را سامان می‌بخشد. این پروتکل توسط Anthropic توسعه یافته و توسط بسیاری از ارائه دهندگان اصلی AI پذیرفته شده است.
 
معماری و فرآیند MCP
MCP با تکیه بر ابزارها (Tools)، API‌ها، و سرورها (MCP Servers) کار می‌کند:
۱. کشف ابزار (Discover): Host (LLM) به یک سرور MCP متصل شده و ابزارهای موجود، توضیحات و شمای پارامترهای (JSON Schema) آن‌ها را کشف می‌کند.
۲. برنامه‌ریزی (Plan): Host تصمیم می‌گیرد که برای پاسخ به درخواست کاربر، کدام ابزار را با چه ترتیبی فراخوانی کند.
۳. اجرا (Execute): Host یک درخواست فراخوانی ساختاریافته (Structured Call) صادر می‌کند. سرور MCP این درخواست را دریافت کرده، تابع یا API واقعی را اجرا می‌کند (برای مثال، بررسی موجودی انبار یا ارسال ایمیل).
۴. ادغام (Integrate): نتیجه اجرای ابزار به Host برگردانده می‌شود تا فرآیند استدلال (Reasoning) و تولید پاسخ نهایی ادامه یابد.
 
MCP برای داده‌هایی حیاتی است که دینامیک هستند (مانند قیمت سهام، موجودی کالا، وضعیت آب و هوا) یا زمانی که میزبان باید عملیاتی را انجام دهد (مانند ایجاد تیکت پشتیبانی، به‌روزرسانی حساب کاربری).
 
حالت‌های شکست MCP (MCP Failure Modes)
قدرت کنشگری MCP با ریسک‌های متناسبی همراه است:
• تعاریف ضعیف ابزار (Poor Tool Definitions): اگر شمای ورودی/خروجی ابزارها مبهم باشد، Host ممکن است آن‌ها را به درستی فراخوانی نکند.
• حلقه‌های برنامه‌ریزی (Planning Loops): Host ممکن است به دلیل عدم قطعیت یا عدم کفایت پاسخ ابزار، به صورت نامحدود در حلقه‌های فراخوانی ابزار گیر کند.
• ایمنی و اثرات جانبی (Security and Side-Effects): از آنجا که MCP امکان کنش مستقیم را فراهم می‌کند، ملاحظات امنیتی، کنترل دسترسی (RBAC)، و مجوزدهی (OAuth2) ضروری است تا از سوءاستفاده‌های ناخواسته جلوگیری شود.
شباهت RAG و MCP
مزایا در برابر معایب: فرق RAG با MCP

تولید افزوده بازیابی (RAG)

مزایای تولید افزوده بازیابی (RAG)
  • افزایش FACTUAL ACCURACY و کاهش HALLUCINATIONS.
  • دسترسی به KNOWLEDGE BASEهای STATIC و UNSTRUCTURED (DOCUMENTS).
  • ارائه TRACEABILITY و قابلیت CITATION برای پاسخ‌های مستند.
  • به‌روزرسانی KNOWLEDGE مقرون به صرفه بدون نیاز به RETRAINING مدل.
معایب RAG
  • ناتوانی در اجرای ACTION و تغییر STATE؛ صرفاً READ-ONLY است.
  • نیاز به SETUP پیچیده (CHUNKING، EMBEDDING و VECTOR DB).
  • ریسک STALE CONTENT و OVERLOAD CONTEXT WINDOW.
  • افزودن LATENCY جزئی به دلیل مرحله RETRIEVAL.

پروتکل MCP (MODEL CONTEXT PROTOCOL)

مزایای پروتکل MCP
  • توانایی اجرای ACTION و اتوماسیون WORKFLOW (DO MORE).
  • دسترسی به داده‌های DYNAMIC و REAL-TIME (حل محدودیت‌های LLM با MCP).
  • استانداردسازی (STANDARDIZATION) TOOL CALLING و INTEROPERABILITY.
  • بهینه‌سازی CONTEXT با فراخوانی TOOLS فقط در زمان نیاز (ON-DEMAND).
معایب MCP
  • ریسک‌های SECURITY و ACTION‌های EXTERNAL (SIDE-EFFECTS).
  • نیاز به تعریف دقیق TOOL SCHEMA و جلوگیری از PLANNING LOOPS.
  • LATENCY وابسته به سرعت پاسخ APIهای EXTERNAL.
  • مناسب‌تر برای WORKFLOWهای STRUCTURED تا جستجوی متن گسترده.

برای بهره‌مندی از هر دو قابلیت، معماری هیبریدی RAG و MCP بهترین (RAG → MCP → RAG) رویکرد است.

محتوا

۴. تجربه در وست‌ورلد: میزبانِ مدیر سالون مارپیوزا

اجازه دهید تا این دو مفهوم را در عمل، در دل “Westworld” خودمان، بررسی کنیم. تصور کنید میزبان ما (Host) دستیار عملیات در سالون مارپیوزا (Mariposa Saloon) است که به سؤالات مدیر سالون پاسخ می‌دهد.
سناریو: مدیر سالون می‌پرسد
۱. پرسش ایستا (نیاز به دانش): “سیاست بازگشت کالا (Returns Policy) برای مهمانان پارک که شمشیرهای اسباب‌بازی می‌خرند چیست؟”
    ◦ راهکار RAG: این پرسش شامل کلمات کلیدی “سیاست” و “بازگشت” است. سیستم RAG به سرعت به “کتابچه راهنمای سیاست‌های پارک” (که شامل قوانین بازگشت ۳۰ روزه است) مراجعه می‌کند. مرتبط‌ترین تکه را بازیابی کرده و پاسخ Host را با استناد به آن “سند ثابت” (Static Document) تولید می‌کند.
    ◦ نتیجه: Host با دقت پاسخ می‌دهد و منبع را ذکر می‌کند.
۲. پرسش دینامیک (نیاز به عمل): “موجودی فعلی سیگارهای کوبایی ناب چقدر است، و پنجاه بسته دیگر سفارش بده.”
    ◦ راهکار MCP: این پرسش شامل “موجودی” و “سفارش” است. Host تشخیص می‌دهد که دانش ایستا کافی نیست و باید کنشی صورت گیرد.
    ◦ فراخوانی ابزار: Host ابتدا ابزار get_inventory را فراخوانی می‌کند تا موجودی زنده (Live Data) را از سیستم انبار بلادرنگ (Real-Time Inventory System) دریافت کند.
    ◦ کنش: Host سپس ابزار place_order را فراخوانی می‌کند و با پارامترهای “سیگارهای کوبایی ناب” و “تعداد: ۵۰” عملیات سفارش‌گذاری را در API تامین‌کننده اجرا می‌کند.
    ◦ نتیجه: Host پاسخی تولید می‌کند که شامل داده‌های زنده (موجودی اولیه و جدید) و تأیید کنش انجام شده است.
معماری ترکیبی (RAG MCP RAG): اگر مدیر بپرسد: “آیا سیگارهای کوبایی ناب موجود است، و اگر نیست، سیاست ما برای تأخیر در تأمین موجودی چیست؟” سیستم، RAG را برای بازیابی سیاست‌های تأخیر در تأمین، و MCP را برای بررسی موجودی زنده، به طور همزمان به کار می‌گیرد. Host پاسخ را با ترکیب دانش ایستا (سیاست) و کنش دینامیک (بررسی موجودی) ارائه می‌دهد. این جریان RAG MCP RAG ستون فقرات سیستم‌های تولیدی پیشرفته است.
 

۵. مقایسه RAG و MCP: دانش در برابر کنش

RAG و MCP جایگاه متفاوتی در معماری‌های نوین LLM دارند. RAG متمرکز بر دانش است، در حالی که MCP متمرکز بر کنترل و کنش است.
 

مقایسه معماری RAG و MCP

ویژگی (Feature) RAG (تولید افزوده بازیابی) MCP (پروتکل زمینه مدل)
ماهیت اصلی بهبود دانش (Knowing More) توانمندسازی کنش (Doing More)
نوع داده غالب ایستا، غیرساختاریافته (اسناد، PDF، راهنماها) دینامیک، ساختاریافته (API، DB، داده‌های زنده)
زمان عملیات قبل از تولید (Pre-Generation) در حین استدلال، در صورت نیاز (On-Demand)
مکانیسم دسترسی جستجوی برداری، بازیابی تکه‌های متنی فراخوانی ابزار/API ساختاریافته (JSON Schema)
قابلیت‌ها پرسش و پاسخ مستند، کاهش توهمات اتوماسیون گردش کار، تغییر وضعیت سیستم
پیچیدگی پیاده‌سازی بالا (نیاز به دیتابیس برداری و تعبیه‌سازی) متوسط/بالا (نیاز به تعریف سرور و امنیت)
برای مطالعه بیشتر در مورد پیاده‌سازی‌های تولید افزوده بازیابی (Retrieval-Augmented Generation) و چالش‌های آن، مروری بر RAG توسط Analytics Vidhya می‌تواند مفید باشد.
 

۶. چشم‌انداز آینده: معماری هیبریدی RAG و MCP

این سؤال که “آیا MCP جایگزین RAG خواهد شد؟” نشان‌دهنده درکی ناقص از پتانسیل هر دو است. در دنیای سیستم‌های هوش مصنوعی، این دو نه رقیب، بلکه مکمل هستند.
در واقع، RAG می‌تواند به عنوان یک ابزار تخصصی در چارچوب گسترده‌تر MCP عمل کند. Host (که از پروتکل MCP استفاده می‌کند) می‌تواند تصمیم بگیرد که یکی از ابزارهایش، ابزار “بازیابی دانش مستند” باشد که در واقع یک پایپ‌لاین RAG است.
MCP به عنوان سیستم عامل (The Operating System)
MCP در حال تبدیل شدن به چیزی شبیه یک پورت استاندارد جهانی (USB-C) برای Hostها است؛ یک رابط یکپارچه که امکان ارتباط دوطرفه و انتقال داده و کنش را فراهم می‌کند. در این مدل:
۱. MCP Gateway دسترسی امن به تمام سیستم‌ها (APIهای زنده) را مدیریت می‌کند.
۲. RAG (به عنوان ابزار Cognita یا یک سرور MCP) مسئول بازیابی حجم زیادی از اسناد غیرساختاریافته است.
۳. AI Gateway (در سیستم‌هایی مانند TrueFoundry) هر دو نتیجه (دانش از RAG، کنش از MCP) را ترکیب کرده و به صورت یک زمینه واحد و ساختارمند به LLM می‌فرستد.
این ترکیب، سیستم‌های هوش مصنوعی را از مشاوران منفعل به اپراتورهای فعال تبدیل می‌کند.
 
برای مشاهده سناریوهای عملی ترکیب RAG و MCP در اتوماسیون سازمانی، این مقاله در مورد RAG و MCP در گردش کار IoT و SaaS را مطالعه نمایید.
مفاهیم پایه RAG و MCP

نتیجه‌گیری

ما Host‌ها را به گونه‌ای طراحی کردیم که تنها در یک روایت محدود زندگی کنند، اما نسل بعدی هوش مصنوعی، مرزهای روایت را شکسته است. RAG با فراهم کردن حافظه‌ای جستجوپذیر و قابل استناد، به Host می‌گوید چه می‌داند. در مقابل، MCP با استانداردسازی کنش‌ها و ابزارها، به Host می‌گوید چه می‌تواند بکند.
آینده به معماری هیبریدی تعلق دارد، جایی که RAG به عنوان یک “کتابدار فعال” تحت پروتکل MCP عمل می‌کند. Host دیگر تنها یک ماشین پاسخگو نیست، بلکه یک عامل (Agent) آگاه است که می‌تواند دانش را بازیابی، آن را درک، و بر اساس آن کنش‌های واقعی را در سیستم‌های جهان بیرونی ما اجرا کند.
شما به دنبال یک برتری جزئی در بازی بودید. اما من به شما دروازه کلبه‌ای را نشان دادم که از آن طریق می‌توان واقعیت را بازنویسی کرد.

آینده HOSTS (LLM) در گرو PROTOCOLS

فرق RAG با MCP در معماری‌های نوین هوش مصنوعی چیست؟
فرق RAG با MCP در هدف اصلی آن‌هاست: RAG (RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION) بر غنی‌سازی دانش STATIC و UNSTRUCTURED تمرکز دارد و هدفش «KNOWING MORE» است. در حالی که MCP (MODEL CONTEXT PROTOCOL) یک PROTOCOL استاندارد برای اجرای ACTION، استفاده از TOOLS و دسترسی به داده‌های DYNAMIC است.
معماری هیبریدی RAG و MCP چگونه کار می‌کند و ترکیب آن‌ها چه ضرورتی دارد؟
معماری هیبریدی RAG و MCP در مواقعی که به KNOWLEDGE مستند (RAG) و ACTION بلادرنگ (MCP) نیاز است، ضروری است. این معماری (RAG → MCP → RAG) HOST را قادر می‌سازد تا ابتدا زمینه STATIC را بازیابی کرده، سپس کنش‌های DYNAMIC را اجرا نماید و پاسخی جامع ارائه دهد. ترکیب RAG و MCP HOST را به یک AGENT آگاه و کنشگر تبدیل می‌کند.
آیا با ظهور PROTOCOL MCP، RAG منسوخ شده است؟
خیر، RAG منسوخ نشده و مکمل MCP است. RAG به دلیل کارایی در جستجوی SEMANTIC بر روی حجم انبوهی از اسناد UNSTRUCTURED و نیاز به استنادپذیری (TRACEABILITY) حیاتی است. انتظار می‌رود RAG به عنوان یک SPECIALIZED TOOL در داخل چارچوب PROTOCOL MCP ادغام شود.