大语言模型（LLM）在处理复杂任务时存在提示词膨胀问题。AWS Bedrock Knowledge Bases结合检索增强生成（RAG）和模型上下文协议（MCP），通过动态选择工具的向量数据库，减少提示词长度，提高推理效率和准确性。本文探讨RAG-MCP架构设计及实现步骤，为开发者提供实践参考。