n8n + RAG + MCP：让工作流知道自己知识的出处
来源：dev.to — 2026-09-09
📋 概述
危险的 AI 工作流不是会说「我不知道」的那种，而是自信给出答案、还附上引用，却没人能回答「这条知识到底从哪来」。作者主张在 n8n + RAG + MCP 架构里先做证据血缘：给每个知识源写清单、让 RAG 返回带元数据的证据对象、按信任而非仅相关性排序、让引用可回到证据校验，并在来源冲突时按策略而不是凭感觉决定。
🔑 核心要点
- 真正缺的一层是知识血缘：答案之外还要知道它来自哪份文档、哪个版本。
- RAG 应返回带元数据的证据对象，而不是一段裸文本。
- MCP 集成要按信任级别与副作用风险划定范围，而不是绕过治理。
- 引用必须回到检索到的证据做校验，否则只是装饰。
💡 金句
Citations must be validated against retrieved evidence, not generated decoratively.
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